Estoy planeando usar el algoritmo SlopeOne para predecir si un jugador puede completar un determinado nivel en un juego o no.¿Usa el algoritmo SlopeOne para predecir si un jugador puede completar un nivel en un juego?
Aquí está el panorama:
- Un montón de jugadores juegan y tratar de completar 100 niveles en el juego.
- Cada jugador puede jugar un nivel tantas veces como quiera hasta que crucen el nivel.
- El sistema realiza un seguimiento del nivel y el número de repeticiones para cada nivel.
- Cada nivel de juego cae en una de las 3 categorías (Fácil, Medio, Difícil)
- La distribución aproximada de los niveles es 33% en cada categoría, lo que significa que el 33% de los niveles son Fáciles, el 33% de los niveles son Duros etc.
Usando esta información:
Cuando un nuevo jugador comienza a jugar el juego, después de unos cuantos niveles, quiero ser capaz de predecir qué nivel puede Gamer Cross fácilmente y que puede que los niveles/ella no cruza facilmente
con esta habilidad predictiva Me gustaría presentar los niveles del juego que el usuario podría cruzar con el 50% de probabilidad.
¿Puedo usar el algoritmo SlopeOne para esto?
Razonar es que veo muchas similitudes entre lo que quiero decir con un sistema de clasificación de películas.
n usuarios, m elementos y N clasificaciones para predecir la calificación del usuario para un artículo determinado.
Del mismo modo, en mi caso, tengo
n usuarios, niveles de M y N reintentos ...
la única diferencia es en un sistema de clasificación de la película la calificación se fija en una escala 1-5 y en mi caso los reintentos pueden variar desde 1-x (x podría ser tan alto como 30)
mientras teóricamente alguien podría intentar más 30 veces, por ahora podría comenzar con la fijación del límite superior en 30 y ajustar después tener mas datos
Gracias.
+1 ¡Buen punto! –