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针对游戏内玩家付费情况预测的问题，通过对数据集的清洗、降维以及数据分析，对游戏内玩家ID、在线时长以及7 d内的付费情况等特征数据的提取和分析，并预测玩家前45 d的付费情况，通过4种算法的对比分析得出Light GBM模型的预测结果更加准确、效率更高。
基于Light GBM算法的游戏付费预测
【摘 要】
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针对游戏内玩家付费情况预测的问题，通过对数据集的清洗、降维以及数据分析，对游戏内玩家ID、在线时长以及7 d内的付费情况等特征数据的提取和分析，并预测玩家前45 d的付费情况，通过4种算法的对比分析得出Light GBM模型的预测结果更加准确、效率更高。
【机 构】
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辽宁工业大学电子与信息工程学院
【出 处】
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辽宁工业大学学报(自然科学版
【发表日期】
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2022年05期
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