【摘 要】
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随着移动互联网的广泛普及，国内网络游戏市场日趋饱和，游戏公司获得新用户的成本不断增加，如何预防存量用户的流失已经成为市场营销的重心。提出了一种基于Spark平台的网络游戏用户流失预测方法，基于一个真实游戏日志数据对用户进行了流失预测。首先，从日志数据中抽取和计算了用户特征；随后，按权重选取了一组重要特征；最后，以特征为输入、流失与否为输出进行了二分类建模。综合比较了随机森林、支持向量机、多层感知机
【基金项目】
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国家自然科学基金（61862066）；
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随着移动互联网的广泛普及，国内网络游戏市场日趋饱和，游戏公司获得新用户的成本不断增加，如何预防存量用户的流失已经成为市场营销的重心。提出了一种基于Spark平台的网络游戏用户流失预测方法，基于一个真实游戏日志数据对用户进行了流失预测。首先，从日志数据中抽取和计算了用户特征；随后，按权重选取了一组重要特征；最后，以特征为输入、流失与否为输出进行了二分类建模。综合比较了随机森林、支持向量机、多层感知机、梯度提升决策树和逻辑回归等6种常见分类算法。实验结果表明，随机森林算法表现最优，模型预测精度达到91%。
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