정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document : 3 / 3
| 한글제목(Korean Title) |
MMORPG 사용자 유형 분류를 통한 이탈 예측 모델 생성 및 평가 |
| 영문제목(English Title) |
Constructing and Evaluating a Churn Prediction Model using Classification of User Types in MMORPG |
| 저자(Author) |
오세준
이은조
우지영
김휘강
Sejoon Oh
Eunjo Lee
Jiyoung Woo
Huy Kang Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 24 NO. 05 PP. 0220 ~ 0226 (2018. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
대규모 다중 사용자 온라인 롤플레잉 게임(MMORPG)은 세계적으로 많은 사용자들이 즐기는 게임의 장르로 사용자들이 즐길 수 있는 다양한 컨텐츠를 제공해준다. 하지만 다양한 컨텐츠를 제공함에도 불구하고 일부 사용자들은 게임에서 이탈한다. 지속적으로 게임을 즐기는 사용자는 게임회사의 수익과 밀접한 관계가 있기 때문에, 사용자 이탈 예측은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 게임 사용자 유형을 기반으로 이탈을 예측하는 방법을 제안한다. 실제 MMORPG 데이터를 이용하여 ‘이탈자’를 정의하고, 서로 다른 특징을 보이는 사용자들을 군집화 알고리즘을 통해 5가지 유형으로 나누어 분류하였다. 실험 결과로 약 98.3%의 이탈자가 라이트 사용자형에 속하는 것을 확인하였다. 분류한 유형을 이탈 예측 모델 생성의 피처로 사용하고, 기계학습 알고리즘을 이용하여 이탈 예측 모델을 구축하였다. 이탈 예측 모델은 최대 85.7%의 accuracy와 72.3%의 F-measure의 성능을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
Massively Multiplayer Online Role Playing Games (MMORPG) have been the most enjoyed genre of games by users all over the world, because of the many enjoyable contents they provide. However, there still are some users leaving MMORPG, in spite of the various contents. Because the users, who are constantly engaged in a game, are directly connected to the profit of the game company, it is necessary to study churn prediction. In this study, we propose a churn prediction method based on the user types. Using actual MMORPG data, we define “Churn Users” and categorize users into 5 types by means of the clustering algorithm. The experiment shows that about 98.3% of the churn users are the “Light user type”. We then use user types as a feature and construct a churn prediction model with various machine learning algorithms. The churn prediction model shows a maximum accuracy of 85.7% and an F-measure of 72.3%.
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| 키워드(Keyword) |
사용자 이탈 예측
사용자 유형 기반 분류
기계학습 알고리즘
이탈 예측 모델 평가
churn prediction
user type classification
machine learning algorithm
evaluating churn prediction model
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