سیستم عامل های یکپارچه AI برای شخصی سازی

معرفی شرکت

ادغام هوش مصنوعی در سیستم عامل های کازینو فرصت های جدیدی را باز می کند: انتخاب خودکار بازی ها، پیشنهادات شخصی و پیش بینی رفتار. وظایف اصلی افزایش حفظ و ARPU، اجتناب از مزاحمت و رعایت حریم خصوصی است.

1. جمع آوری و آماده سازی داده ها

پیگیری رویدادها: ثبت کلیک، شرط بندی، برنده شدن، جلسات و رد شدن در Kafka/ClickHouse.
پروفایل های کاربر: ترکیب جمعیت شناسی، تاریخ بازی، هزینه و واکنش سهام به مشتری 360.
فروشگاه ویژگی: مهندسی ویژگی - نرخ متوسط، فرکانس بازدید، ارائه دهندگان مورد علاقه.

2. سیستم های توصیه شده

1. فیلتر کردن همکاری:

• ماتریس بازیکنان × بازی ها، محاسبه شباهت ها از طریق ALS/SVD، صدور «بازیکنان مشابه بازی»....
2. مبتنی بر محتوا:
• ارزیابی ویژگی های بازی (RTP، نوسانات، تم) و تطبیق بر اساس مشخصات کاربر.
3. مدل ترکیبی:
• ترکیبی از هر دو روش، رتبه بندی با توجه به طراوت و اولویت های تبلیغاتی.
4. خط مقدم API:
• 'GET/توصیه/{ playerId} ؟ limit = 10 → لیستی از بازی ها با امتیاز relevance.

3. پاداش پویا و پیشنهادات

ماژول شخصی سازی پاداش:
• نسل از پیشنهادات فردی: چرخش آزاد, بازی سپرده, بازپرداخت نقدی.
مدل ML:
• XGBoost/LightGBM برای پیش بینی احتمال پاسخ و LTV، بهینه سازی پیشنهاد برای KPI.
اتوماسیون از طریق موتور کمپین:
• هنگام ایجاد یک کمپین، هدف قرار دادن بر اساس آستانه «predicted _ engagement>».

4. تجزیه و تحلیل پیش بینی و جلوگیری از ریزش

مدل ریزش:
• رگرسیون لجستیک یا شبکه عصبی بر روی مجموعه ای از ویژگی های: آخرین زمان جلسه، میانگین پیروزی، فرکانس شرط.
اقدامات محرک:
• توزیع خودکار پیشنهادهای مشارکت مجدد در "churn _ score> 0. 7`.
نظارت بر عملکرد:
• تست A/B با گروه های کنترل و آزمون، اندازه گیری آسانسور در حفظ.

5. تست A/B و آموزش آنلاین

ویژگی های پرچم:
• آزمایش در سطح توصیه ها و پیشنهادات بدون انتشار کد.
راهزنان مسلح:
• الگوریتم های نمونه برداری UCB/Thompson برای توزیع دینامیکی ترافیک بین انواع.
متریک خط لوله:
• محاسبه خودکار p-value و فاصله اطمینان در BI.

6. یکپارچه سازی و زیرساخت

خدمات میکروسرویس:
• خدمات جداگانه برای ورود داده ها، فروشگاه ویژگی، مدل خدمت (TensorFlow خدمت، MLflow).
استنتاج زمان واقعی:
• نقاط پایانی gRPC/REST با تاخیر <50 ms، ذخیره توصیه های محبوب.
پردازش دسته ای:
• ETL از طریق جریان هوا برای آموزش مجدد روزانه و به روز رسانی مدل.

7. حریم خصوصی و امنیت

GDPR/CCPA:
• ناشناس سازی PII، مکانیسم های قانونی برای حذف داده ها در صورت درخواست.
مدیریت داده ها:
• حفظ، دسترسی به نقش، مدل های حسابرسی برای جلوگیری از تعصب.
خط لوله ML امن:
• رمزگذاری داده ها در حالت استراحت (در حالت استراحت) و در حمل و نقل (TLS)، محیط های جدا شده برای کارشناسان.

نتیجه گیری

شخصی سازی AI پلت فرم کازینو را به یک سرویس هوشمند تبدیل می کند، افزایش تعامل و سودآوری را از طریق سیستم های توصیه، پیشنهادات پویا و تجزیه و تحلیل پیش بینی می کند. شرایط کلیدی برای موفقیت یک معماری میکروسرویس روشن، مدل های قابل اعتماد در محیط تولید و انطباق با حریم خصوصی و استانداردهای امنیتی است.