基于数据挖掘的网络游戏用户研究

发布时间：2022-01-02 09:14

　　网络游戏在中国的发展已经超过十年的时间,目前已经时世界最大的网络游戏市场。网络游戏在最近的10年内以平均每年超过30%以上的速度持续增长,并且之后仍然有很大的发展空间。网络游戏产业随着时间的发展,也变得越来越规范化。以往常见的关于网络游戏的负面报道正在变得越来越少,网络游戏越来越适合更多年龄层的娱乐需求,逐步成为了一种廉价的全民休闲娱乐方式。与高速成长相对应的,就是越来越激烈的市场竞争。为了在激烈的市场竞争中获得优势,数据挖掘的技术手段和数据化运营的思路被引入到了游戏的运营过程中来。本文反应了对天纵网络的运营中产品《飚车世界》的一次运营活动期间玩家行为尝试进行数据挖掘的过程。针对以往运营活动缺乏数据化支持的模式进行了一些新方向的探索。同时也对未来游戏内容销售的产品方向进行了一些研究。一定程度上为游戏未来的运营工作提供了帮助。本文是一篇调研报告,尝试通过数据挖掘工具来帮助游戏运营工作,展现了一些使用数据挖掘手段作为网络游戏数据化运营的可能性。相信数据挖掘方法将为未来的游戏运营带来积极的影响。 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 选题背景
    1.2 选题的目的和意义
    1.3 论文的创新之处
第二章 中国网络游戏的发展现状
    2.1 网络游戏的界定
    2.2 中国网络游戏的分类与对比
        2.2.1 KRPG
        2.2.2 MMORPG
        2.2.3 休闲网游
    2.3 网络游戏的盈利模式
    2.4 网页游戏的发展
第三章 游戏运营中的数据挖掘技术
    3.1 数据挖掘的重要性解析
        3.1.1 概率
        3.1.2 数据化运营
    3.2 适用于游戏运营的主要数据挖掘技术
        3.2.1 决策树
        3.2.2 回归
        3.2.3 关联规则
        3.2.4 聚类
    3.3 数据挖掘工具WEKA
第四章 基于数据挖掘的游戏运营重点分析
    4.1 研究设计
    4.2 数据采集
    4.3 数据处理
    4.4 数据挖掘
    4.5 分析建议
第五章 基于数据挖掘的游戏内容销售研究
    5.1 研究设计
    5.2 数据采集
    5.3 数据处理
    5.4 数据挖掘
    5.5 分析建议
第六章 总结与展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]浅析数据挖掘技术[J]. 朱永春,万敏.  电脑知识与技术. 2010(02)
[2]数据挖掘技术在CRM中的应用[J]. 董宁.  计算机工程与设计. 2007(06)
[3]数据挖掘技术分析及其应用评价[J]. 王晓燕,吴应清.  办公自动化. 2007(06)
[4]基于决策树的数据挖掘方法在CRM中的应用研究[J]. 鞠伟平,邓忆瑞.  商业经济. 2007(01)
[5]网络游戏的发展与思考[J]. 焦爱萍.  北京邮电大学学报(社会科学版). 2005(03)
[6]数据挖掘中的模糊聚类分析[J]. 聂承启,聂伟强,彭云.  计算机工程与应用. 2003(33)

硕士论文
[1]关联规则挖掘在心理分析中的应用研究[D]. 钟镜平.浙江大学 2007
[2]盛大的经营之道[D]. 魏锋.对外经济贸易大学 2007
[3]基于特征的图像数据挖掘模型的研究[D]. 张军.山东师范大学 2006



本文编号：3563910