网络游戏中大数据分析与用户行为模式挖掘研究

随着网络游戏产业的蓬勃发展,网络游戏公司积累了海量的用户行为数据。有效分析这些数据并挖掘用户行为模式,对于优化网络游戏设计和提供个性化服务具有重要意义。本文梳理了网络游戏用户行为数据分析的相关研究现状,重点介绍了几种常用的用户行为模式挖掘方法。这些方法包括基于关联规则的挖掘方法(如Apriori算法和FP-Growth算法)、基于聚类分析的挖掘方法(如K-Means算法)、基于序列模式的挖掘方法(如PrefixSpan算法),以及基于深度学习的挖掘方法(如RNN和CNN)。此外,本文介绍了网络游戏用户行为数据的采集、存储和预处理技术,以及用户行为特征工程的相关内容。通过系统性地探讨网络游戏用户行为分析和模式挖掘的各个环节,以期为深入理解网络游戏用户行为、提升网络游戏运营水平提供参考。