MMORPG 사용자 유형 분류를 통한 이탈 예측 모델 생성 및 평가

초록

대규모 다중 사용자 온라인 롤플레잉 게임(MMORPG)은 세계적으로 많은 사용자들이 즐기는 게임의 장르로 사용자들이 즐길 수 있는 다양한 컨텐츠를 제공해준다. 하지만 다양한 컨텐츠를 제공함에도 불구하고 일부 사용자들은 게임에서 이탈한다. 지속적으로 게임을 즐기는 사용자는 게임회사의 수익과 밀접한 관계가 있기 때문에, 사용자 이탈 예측은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 게임 사용자 유형을 기반으로 이탈을 예측하는 방법을 제안한다. 실제 MMORPG 데이터를 이용하여 ‘이탈자’를 정의하고, 서로 다른 특징을 보이는 사용자들을 군집화 알고리즘을 통해 5가지 유형으로 나누어 분류하였다. 실험 결과로 약 98.3%의 이탈자가 라이트 사용자형에 속하는 것을 확인하였다. 분류한 유형을 이탈 예측 모델 생성의 피처로 사용하고, 기계학습 알고리즘을 이용하여 이탈 예측 모델을 구축하였다. 이탈 예측 모델은 최대 85.7%의 accuracy와 72.3%의 F-measure의 성능을 보였다.

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