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使用SlopeOne算法来预测玩家是否可以在游戏中完成一个关卡?
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<p>我打算用SlopeOne算法来预测玩家是否能完成游戏中给定的关卡?在</p> <p>以下是场景:</p> <ol> <li>很多玩家都在游戏中尝试完成100关。在</li> <li>每个玩家都可以玩一个关卡,直到他们越过关卡。在</li> <li>系统会跟踪级别以及每个级别的重试次数。在</li> <li>每个游戏关卡分为三类(简单,中等,困难)</li> <li>各等级的大致分布是33%,这意味着33%的等级是容易的,33%的等级是困难的等等</li> </ol> <p>使用此信息:</p> <p>当一个新玩家开始玩这个游戏,在几关之后,我想能够预测 玩家可以轻松越过哪个关卡,哪些关卡他/她不容易跨过。在</p> <p>有了这种预测能力,我想呈现的游戏水平,用户将能够通过50%的概率。在</p> <p>我可以使用SlopeOne算法吗?在</p> <p>原因是我发现我想和电影分级系统有很多相似之处。在</p> <p>n个用户、m个项目和n个评分,以预测给定项目的用户评分。在</p> <p>同样,在我的情况下,我</p> <p>n个用户,m个级别和n次重试。。。在</p> <p>唯一的区别是在电影分级系统中,分级是固定在1-5级,在我的例子中,重试次数可以是1-x(x可以高达30次)</p> <p>虽然理论上有人可以重试30次以上,但现在我可以先将上限固定在30次,等有了更多数据后再进行调整。在</p> <p>谢谢。在</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我不知道这个算法有多合适,但我在python<a href="http://www.serpentine.com/blog/2006/12/12/collaborative-filtering-made-easy/" rel="nofollow">http://www.serpentine.com/blog/2006/12/12/collaborative-filtering-made-easy/</a>中实现它时发现了这一点</p>
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