AI集成平台个性化
导言
赌场平台中的AI集成带来了新的机会：自动选择游戏，个性化离场和行为预测。主要挑战是通过避免侵入和尊重隐私来提高保留率和ARPU。
1.数据收集和编制
事件跟踪：在Kafka/ClickHouse中编写点击、投注、获胜、会话和拒绝。
用户配置文件：在Customer 360中合并人口统计、游戏历史、支出和股票反应。
功能商店：功能存储（功能工程）-平均费率，访问频率，最喜欢的提供商。
2.推荐系统
1.Collaborative Filtering:
赌场平台中的AI集成带来了新的机会：自动选择游戏，个性化离场和行为预测。主要挑战是通过避免侵入和尊重隐私来提高保留率和ARPU。
1.数据收集和编制
事件跟踪：在Kafka/ClickHouse中编写点击、投注、获胜、会话和拒绝。
用户配置文件：在Customer 360中合并人口统计、游戏历史、支出和股票反应。
功能商店：功能存储（功能工程）-平均费率，访问频率，最喜欢的提供商。
2.推荐系统
1.Collaborative Filtering:
- 玩家矩阵×游戏，通过ALS/SVD计算相似性，演示"类似玩家玩……"。 2.Content-Based:
- 基于用户配置文件的游戏属性评估（RTP，波动，主题）和选择。
- 3.Hybrid模型：
- 在'churn_score> 0.7`.
- 绩效监测：
- 在推荐和离职级别进行实验，而无需发布代码。 Multi-armed Bandits:
- UCB/Thompson采样算法用于变体之间的动态流量分布。 Metrics Pipeline:
- 在BI中自动计算p-value和confidence interval。
- 数据输入，功能商店，模型服务（TensorFlow服务，MLflow）的单独服务。 Real-time Inference:
- gRPC/REST后端,延迟率低于50 ms,缓存流行的建议。 Batch Processing:
- ETL通过Airflow进行日常重新培训和模型更新。
- 匿名PII，按请求删除数据的法律机制。 Data Governance:
- 确定保留期限、按角色访问、审核模型以避免生物。 Secure ML Pipeline:
- 静止数据加密（at rest）和传输数据加密（TLS）,是专家的隔离环境。
结合两种方法，根据新鲜度和促销重点进行排名。
4.前端的API：
'GET/recommendations/{playerId}？limit=10' →相关性评估游戏列表。
3.动态奖金和赠款
奖金个性化模块：
生成定制报价：免费旋转、匹配存款、现金返还。
ML模型：
XGBoost/LightGBM用于预测响应概率和LTV，在KPI下进行离线优化。
通过Campaign Engine实现自动化：
创建基于"predicted_engagement> threshold"的目标活动时。
4.预测分析和churn-prevention
Churn模型：
Logistic Regression或特征集上的神经网络：上届会议时间，平均收益，投注频率。
Trigger-actions:
A/B测试具有对照组和测试组，在静止中测量升降机。
5.A/B测试和在线学习
Feature Flags:
6.集成和基础架构
Microservices:
7.隐私和安全
GDPR/CCPA:
二.结论
AI个性化将赌场平台转变为智能服务，通过推荐系统，动态开销和谓词分析来提高参与度和回报率。成功的关键条件是明确的微服务体系结构，生产环境中的可靠模型以及遵守隐私和安全标准。
