ПАЙДАЛАНУШЫ ӘРЕКЕТІН ЫНТАЛАНДЫРУ ҮШІН ОЙЫН ТӘСІЛДЕРІН ТАЛДАУ

Аңдатпа

Бұл жұмыста мобильді ойын Қосымшаларының рейтингтеріне әсер ететін ойын Қосымшаларының тәсілдері қарастырылды. Маркетплейстің ашық деректер жиынтығы негізінде пайдаланушы бағаларының бағаға, қолданбаның жасына, ойын ішіндегі сатып алулардың болуына және басқа сипаттамаларға тәуелділігі талданды. Dataset-те ұсынылған қатысудың негізгі факторларын бағалау үшін деректерді барлау әдістері қолданылды және деректерді сынау үшін сызықтық регрессия, жасанды нейрондық желілер, Random Forest және XGBoost сияқты Машиналық оқыту модельдері қолданылды. Модельдердің сапасы Mae, RMSE көрсеткіштері және R2 анықтау коэффициенті арқылы бағаланды. Нәтижелер пайдаланушының бағалауына жүктеу кезінде қолданба бағасының маңызды әсерінің жоқтығын көрсетті. Сонымен қатар, қосымшаның жасы және ойын ішіндегі сатып алулардың болуы рейтингпен анағұрлым айқын байланысты көрсетеді. Алынған тәуелділіктер корреляциялық сипатта болады және себеп-салдарлық байланыстарға қосымша талдау жүргізу ұсынылады. Алынған нәтижелер негізінде қосымшаның ішінде монетизацияны енгізу бойынша ұсыныстар ұсынылды, онда статистикалық тәуелділік айқынырақ анықталды, сондай-ақ жаңартуларды жиі қолдау. Сонымен қатар, қосымша деректер жиынтығын қосу және Қолданба ішіндегі пайдаланушылардың мінез-құлқын талдау бойынша қосымша зерттеу бағыттары ұсынылған. Болашақта, бұл жұмыс пайдаланушының бағалауын арттыру үшін мобильді қосымшаны әзірлеу кезінде геймификация элементтерінің факторларына басымдық беруге көмектеседі.