Bagelcode用户行为预测论文被“KDD 2023”录用

by Lee Seungjin

Published 25 May.2023 09:06(KST)

Bagelcode于25日表示，其关于“移动游戏用户行为分析及预测”的论文已被“KDD 2023”录用。

KDD是数据挖掘及人工智能领域的国际顶级学术会议。每年举行的KDD大会是一项聚焦科学与工程的活动，数据科学、数据挖掘、大规模数据分析、大数据领域的研究人员和业界专家在会上进行活跃的技术交流与讨论。

被“KDD 2023”录用的Bagelcode数据与人工智能团队的论文，以移动游戏的用户终身价值（LTV）、购买预测和行为分析为核心，探讨了扩展数据利用范围并获取更适合信息的模型研究。

该论文被选入“KDD 2023”投稿论文中仅占前1%的口头报告（Oral Session），计划参加将于8月6日起在美国加利福尼亚州长滩市举行的大会并进行发表。

Bagelcode数据与人工智能团队构建了“多数据源LTV用户表征模型”（MDLUR），在提高数据利用度的同时，解决了数据使用量增加时准确度反而下降的“维度灾难”问题，从而在庞大的数据分析过程中进一步提升了效率和准确性。该模型在LTV预测上的性能较现有模型提升了20%，并被有效应用于付费、转化、流失、留存等多种数据预测任务。