《大規模線上遊戲網路用戶行為研究》是依託中國農業大學，由賈璐擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：大規模線上遊戲網路用戶行為研究
- 依託單位：中國農業大學
- 項目負責人：賈璐
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
線上遊戲網路以其獨有的遊戲及社交影響力，已經成功的在世界範圍內吸引了數億用戶，其在全球範圍內的產業估值達到數百億美元。和普通線上社交網路不同，以遊戲為載體，遊戲網路中的的用戶關係是豐富而又獨特的。本課題預期首先進行大規模多人線上遊戲網路測量，為分析和挖掘遊戲網路用戶關係提供量化可靠性保證；其次針對遊戲網路中特有的動態用戶互動信息，改進傳統複雜網路方法的不足，設計有效的遊戲網路關係提取模型；最後，基於遊戲網路用戶關係挖掘，改進傳統複雜網路關係預測方法的不足，設計適用於遊戲網路的用戶關係及比賽推薦算法。深刻理解遊戲網路中的用戶關係，從而為擁有用巨大用戶基數，涵蓋重要工業產值的遊戲網路提供更精準的服務設計，具有十分重要的科學意義和實用價值。
結題摘要
線上遊戲網路以其獨有的遊戲及社交影響力，已經成功的在世界範圍內吸引了數億用戶，其在全球範圍內的產業估值達到數百億美元。和普通線上社交網路不同，以遊戲為載體，遊戲網路中的的用戶關係是豐富而又獨特的。本課題針對大規模遊戲網路進行研究，深刻理解遊戲網路中的用戶關係，從而為擁有用巨大用戶基數，涵蓋重要工業產值的遊戲網路提供更精準的服務設計。基於此，課題研究的主要內容及其重要結果、關鍵數據及科學意義包括如下三個方面：(1) 通過大規模線上遊戲網路測量，獲得了百萬級別的遊戲網路用戶行為數據，為後續研究提供了堅實的數據基礎；與此同時，課題組對線上遊戲視頻共享網路也進行了大規模測量，從遊戲玩家和遊戲觀看者兩個角度進行了分析，為線上遊戲網路的用戶關係挖掘提供了多維度信息。數據集已向學術界共享，填補了相關領域的數據空白：截至目前為止該數據集獲得引用200餘次。(2) 針對遊戲網路中特有的動態用戶互動信息，整合、改進了傳統複雜網路分析方法，設計了適用於遊戲網路的用戶關係提取模型。除遊戲網路外，該模型也有廣闊的套用場景：橫向上，可套用於其他包含多種用戶關係和互動信息的複雜網路，例如視頻共享網路等；縱向上，可以與近年來受到學術界廣泛關注的網路表示學習方法相結合，最佳化下游鏈路預測、節點分類等問題。(3) 基於遊戲網路用戶關係挖掘，改進了傳統複雜網路鏈路預測方法，使其能夠套用在有豐富動態用戶互動信息的遊戲網路；另一方面，依據前述遊戲用戶關係提取模型設計了全新的涵蓋社交遠近信息的用戶關係及比賽推薦算法，為推薦問題提供了新思路。
