PolarDB for AIは、PolarDB for MySQLが提供するデータベース内の分散型機械学習コンポーネントです。 PolarDB for AIは、クラウドネイティブアーキテクチャに基づいて開発されています。 モデルの作成、モデルステータスの表示、モデルリストの表示、モデルの評価、モデルの推論などのSQL文を使用して、機械学習操作 (MLOps) 機能を提供します。 また、分類、回帰、およびクラスタリングのための組み込みの機械学習および人工知能アルゴリズムのセットも含まれています。 PolarDB for AIは、MLOpsと統合モデルを活用することで、データ駆動型インテリジェントアプリケーションに効率的で信頼性の高い便利なデータインテリジェンスを提供します。 データベースをビジネスアプリケーションとシームレスに統合し、エンドツーエンドのデータベースインテリジェンスサービスを提供します。
シナリオ
ゲーム業界には多数のAIシナリオがあります。 この章では、BSTアルゴリズムに適したユーザーの行動分析シナリオに焦点を当てます。
プレーヤ支払いの予測: ある期間 (M日) にわたるプレーヤの行動を分析することによって、システムは、プレーヤが将来 (N日) に支払いを行う可能性を予測することができる。 一般的なシナリオは、N=7の間はM=1、N=7の間はM=7、N=7の間はM=14を含む。
プレーヤ支払い額の予測: ある期間 (M日) にわたるプレーヤの行動を分析することにより、システムは、将来 (N日) におけるプレーヤの総支払い額を予測することができる。 一般的なシナリオは、N=7の間はM=1、N=7の間はM=7、N=90の間はM=30を含む。 次の目的で多額の支払いまたは支払いを行う可能性のあるプレーヤーを特定できます。
広告効率を向上させるためのターゲット広告。
きめ細かい操作。
プレイヤーのチャーンの予測: ある期間 (M日) にわたるプレイヤーの行動を分析することによって、システムは、プレイヤーが将来 (N日) にチャーンする可能性を予測することができる。 一般的なシナリオは、N=7の間はM=7、N=7の間はM=14、N=7の間はM=30を含む。 次の目的で解約する可能性が高いプレイヤーを特定できます。
ユーザーに連絡して、ユーザーの解約の理由を収集し、ゲーム体験を向上させます。
価値の高いユーザーを維持して、ユーザーの解約を回避します。