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MMORPG 사용자 유형 분류를 통한 이탈 예측 모델 생성 및 평가
Constructing and Evaluating a Churn Prediction Model using Classification of User Types in MMORPG

정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 = KIISE transactions on computing practices, v.24 no.5, 2018년, pp.220 - 226  

오세준 (고려대학교 정보보호대학원) ,  이은조 (엔씨소프트) ,  우지영 (순천향대학교 빅데이터공학과) ,  김휘강 (고려대학교 정보보호대학원)

초록
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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.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

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 consta...

주제어

참고문헌 (15)

  1. J. Kawale, A. Pal, and J. Srivastava, "Churn Prediction in MMORPGs: A Social Influence Based an Approach," Proc. of the International Conference Computational Science and Engineering, IEEE, pp. 423-428, 2009. 

  2. K. Park, and M. Cha, "Churn Analysis of Maximum Level Users in Online Games," Journal of KIISE, Vol. 44, No. 3, pp. 314-322, Mar. 2017. (in Korean) 

  3. Z. H. Borbora, and J. Srivastava, "User Behavior Modelling Approach for Churn Prediction in Online Games," Proc. of the 2012 International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust (PASSAT) and 2012 International Conference on Social Computing (SocialCom), IEEE, pp. 51-60, 2012. 

  4. F. Hadiji, R. Sifa, A. Drachen, C. Thurau, K. Kersting, and C. Bauckhage, "Predicting Player Churn in the Wild," Proc of the Conference on Computational Intelligence and Games (CIG), IEEE, 2014. 

  5. Z. Borbora, J. Srivastava, K.-W. Hsu, and D. Williams, "Churn Prediction in MMORPGs using Player Motivation Theories and an Ensemble Approach," Proc. of the 2011 IEEE Third International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust (PASSAT) and 2011 IEEE Third International Conference on Social Computing (SocialCom), IEEE, pp. 157-164, 2011. 

  6. J. Hadden, A. Tiwari, R. Roy, and D. Ruta, "Churn Prediction using Complaints Data," Proc. of World Academy Of Science, Engineering and Technology, 2006. 

  7. K. B. Shores, Y. He, K. L. Swanenburg, R. Kraut, and J. Riedl, "The Identification of Deviance and its Impact on Retention in a Multiplayer Game," Proc. of the 17th ACM conference on Computer supported cooperative work & social computing, ACM, pp. 1356-1365, 2014. 

  8. T. Vafeiadis, K. I. Diamantaras, G. Sarigiannidis, and K. Ch. Chatzisavvas, "A comparison of machine learning techniques for customer churn prediction," Simulation Modelling Practice and Theory, Vol. 55, pp. 1-9, 2015. 

  9. K. Dasgupta, R. Singh, B. Viswanathan, D. Chakraborty, S. Mukherjea, A. A. Nanavati, and A. Joshi, "Social Ties and their Relevance to Churn in Mobile Telecom Networks," Proc. of the 11th international conference on Extending database technology: Advances in database technology, ACM, pp. 668-677, 2008. 

  10. N. Lu, H. Lin, J. Lu, and G. Zhang, "A Customer Churn Prediction Model in Telecom Industry Using Boosting," IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 10, No. 2, pp. 1659-1665, 2014. 

  11. J. Lee, J. Lim, W. Cho, and H. K. Kim, "In-Game Action Sequence Analysis for Game BOT Detection on the Big Data Analysis Platform," Proc. of the 18th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems, Vol. 2, pp. 403-414, 2014. 

  12. J. Lee, J. Lim, W. Cho, and H. K. Kim, "I know what the BOTs did yesterday: Full action sequence analysis using Naive Bayesian algorithm," Proc. of the 2013 12th Annual Workshop on Network and Systems Support or Games (NetGames), IEEE, pp. 1-2, 2013. 

  13. J. Lee, S. W. Kang, and H. K. Kim, "A study on hard-core users and bots detection using classification of game character's growth type in online games," Journal of Korea Institute of Information Security and Cryptology, Vol. 25, No. 5, pp. 1077-1084, 2015. 

  14. H. J. Choi, J. Y. Woo, and H. K. Kim, "Online Game Identity Theft Detection Model based on Hacker's Behavior Analysis," Journal of Korea Game Society, Vol. 11, No. 6, pp. 81-98, 2011. (in Korean) 

  15. J. Yang, X. Wei, M. S. Ackerman, and L. A. Adamic, "Activity Lifespan: An Analysis of User Survival Patterns in Online Knowledge Sharing Communities," Proc. of ICWSM, pp. 186-193, 2010. 

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