AI助力游戏智能运营

案例来源:深圳市腾讯计算机系统有限公司
会议地点:上海
分享时间: 2020-09-04 11:00-12:00

杜家春  |

深圳市腾讯计算机系统有限公司 互动娱乐事业群/增值服务部 高级工程师

杜家春,中国科学技术大学数学博士。曾入职华为,任职高级研究员,负责电信领域的机器学习技术研究与应用,做过客户关系管理、个性化推荐、文本挖掘相关工作,如电信用户画像、流失预测、彩铃推荐、垃圾短信过滤等。现入职腾讯,任职高级工程师,研究机器学习方法在游戏领域的应用,做过游戏用户画像、道具推荐、广告点击率预估、游戏能力评估等项目,为公司内大量游戏智能运营提供技术支撑。

课程概要

案例背景:
腾讯上线了上百款游戏,拥有海量游戏日志数据。每一款游戏都各具特色,不同品类游戏差异巨大。基于海量日志数据,面对众多差异化场景,如何利用AI技术来更好的理解用户,为游戏运营提供更加智能化的通用性方案是我们关注的主要问题。

解决思路:
我们一方面基于海量游戏日志数据,构建了丰富的用户画像,一方面通过自然语言处理、计算机视觉技术分析游戏图文资讯信息,构建了游戏知识图谱。不仅如此,我们还对游戏资讯内容进行了深度理解与加工,通过推荐算法精准推送给用户,帮助他们更好的理解游戏。同时,结合复杂网络分析技术,我们能够在游戏内落地社交分析、道具推荐等应用,帮助提升用户粘度和满意度,以及提高游戏收入。

成果:
各种AI技术的灵活运用,支撑了多种多样的游戏运营类业务,有效刺激了用户的活跃,提升了用户的体验,提高了游戏的收入。丰富的画像数据,合适的应用场景,有效的AI技术,是游戏智能化运营取得成功的关键。

听众收益

1)了解腾讯游戏智能运营服务体系;
2)了解AI技术在游戏运营中的作用和价值;
3)交流AI技术在游戏运营中的应用经验;

杜家春  |

深圳市腾讯计算机系统有限公司 互动娱乐事业群/增值服务部 高级工程师

杜家春,中国科学技术大学数学博士。曾入职华为,任职高级研究员,负责电信领域的机器学习技术研究与应用,做过客户关系管理、个性化推荐、文本挖掘相关工作,如电信用户画像、流失预测、彩铃推荐、垃圾短信过滤等。现入职腾讯,任职高级工程师,研究机器学习方法在游戏领域的应用,做过游戏用户画像、道具推荐、广告点击率预估、游戏能力评估等项目,为公司内大量游戏智能运营提供技术支撑。

课程概要

案例背景:
腾讯上线了上百款游戏,拥有海量游戏日志数据。每一款游戏都各具特色,不同品类游戏差异巨大。基于海量日志数据,面对众多差异化场景,如何利用AI技术来更好的理解用户,为游戏运营提供更加智能化的通用性方案是我们关注的主要问题。

解决思路:
我们一方面基于海量游戏日志数据,构建了丰富的用户画像,一方面通过自然语言处理、计算机视觉技术分析游戏图文资讯信息,构建了游戏知识图谱。不仅如此,我们还对游戏资讯内容进行了深度理解与加工,通过推荐算法精准推送给用户,帮助他们更好的理解游戏。同时,结合复杂网络分析技术,我们能够在游戏内落地社交分析、道具推荐等应用,帮助提升用户粘度和满意度,以及提高游戏收入。

成果:
各种AI技术的灵活运用,支撑了多种多样的游戏运营类业务,有效刺激了用户的活跃,提升了用户的体验,提高了游戏的收入。丰富的画像数据,合适的应用场景,有效的AI技术,是游戏智能化运营取得成功的关键。

听众收益

1)了解腾讯游戏智能运营服务体系;
2)了解AI技术在游戏运营中的作用和价值;
3)交流AI技术在游戏运营中的应用经验;

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