【摘 要】
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随着移动互联网的快速发展,智能手机在各年龄段人群中普及,游戏行业也随之迅速发展。随着玩家群体用户量的不断扩张,游戏数据产生的速度也在日益增长,玩家在游戏中产生了海量且多样化的行为事件。如何从这些行为数据中快速挖掘分析其价值,也成为了大数据领域中重要的课题。基于上述背景,本文基于大数据计算引擎Presto设计并实现了游戏大数据分析系统。主要工作内容如下:一、本文设计并实现了一种基于Presto的实时
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随着移动互联网的快速发展,智能手机在各年龄段人群中普及,游戏行业也随之迅速发展。随着玩家群体用户量的不断扩张,游戏数据产生的速度也在日益增长,玩家在游戏中产生了海量且多样化的行为事件。如何从这些行为数据中快速挖掘分析其价值,也成为了大数据领域中重要的课题。基于上述背景,本文基于大数据计算引擎Presto设计并实现了游戏大数据分析系统。主要工作内容如下:一、本文设计并实现了一种基于Presto的实时分析大数据架构。单一的大数据架构已无法兼顾实时数据读写和灵活的OLAP即席查询等需求。本文创新地设计了Kudu-HDFS-OSS的大数据存储系统,通过冷热数据分离和迁移机制保证了系统的查询和分析性能。使用统一的数据视图封装三层架构中的数据,通过Presto实现了跨数据源的OLAP即席查询。二、本文根据游戏获客大量依赖互联网广告的背景,将互联网广告归因引入游戏大数据分析系统。在广告归因中,针对用户偏好导致的归因偏差问题,本文将用户偏好分解成静态属性和动态特征,提出了基于因果估计的归因算法CMCA。该算法通过曝光链路重加权模块和因果转化预估模块分别消除两种偏差,基于夏普利值的计算方式实现归因贡献评估。实验证明CMCA算法在转化预测上具有优越的性能。三、本文设计与实现游戏大数据分析系统的业务功能。在对游戏大数据分析业务进行需求分析后,本文详细设计了游戏大数据分析系统的业务功能,利用Presto、Springboot、My Batis等技术栈实现了用户数据采集、数据处理、冷热数据分离及业务数据展示等功能。本文最后还对游戏大数据分析系统进行了功能性和非功能性的测试,测试结果达到了系统设计的预期目标。本文的研究对于大数据系统的架构研究、游戏数据分析系统的设计、多渠道广告归因算法设计等方面有一定参考价值。
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