实验室论文被 DASFAA 录用

InPlusLab 郑昂宇同学的论文 “Keep You from Leaving: Churn Prediction in Online Games” 被本次会议录用。

在本文中，我们提出了一种新的端到端神经网络ChurnPred来解决用户流失问题。具体地，我们不仅考虑了登录行为，还考虑了游戏中游戏人物的虚拟行为，以更全面地完整地为用户行为建模。对于登录活动的时间序列，我们利用基于LSTM的结构来学习其内在的时间依赖性，从而捕获登录活动序列的演化模式。对于游戏中的行为，我们使用了一个时间感知的过滤神经组件来更好地区分特定时期内发生的行为模式，并提出了一个多视图机制来从不同角度自动提取这些行为的多个局部组合。通过对真实数据的综合实验，验证了该模型与现有方法的有效性。