大型多人在线角色扮演游戏中玩家充值金额预测 竞赛

2023/10/14 17:54:56 赛题数据

（报名后可下载数据） role_consume_op - MD5: 0BC4EBA1D28E716F00B7B1944965F394

2023/10/14 17:55:26 赛题数据

（报名后可下载数据） role_evolve_op - MD5: D93C679D45D9019AFF258C2855050FF2

2023/10/14 17:55:47 赛题数据

（报名后可下载数据） role_fb_op - MD5: E2B2FA0840F42E989165A25985B76ACB

2023/10/14 17:58:48 赛题数据

（报名后可下载数据） role_id - MD5: 060995E6861A0FDE94C8386C8DB21B37

2023/10/14 17:59:15 赛题数据

（报名后可下载数据） role_mission_op - MD5: D914A6DB2F2FE5722CA7A9608E02B519

2023/10/14 17:59:39 赛题数据

（报名后可下载数据） role_offline_op - MD5: FC52FB0B41A5EDAB1B04D8E303F3D3CB

2023/10/14 18:03:35 赛题数据

（报名后可下载数据） role_pay - MD5: 5BC2417825D887E87EE1418B2C8CB237

2023/10/14 18:06:04 提交样例

（报名后可下载数据） submission_sample - MD5: 259BCCE97E77885A44AA37DCAFFD0EE9

数据简介

数据源自某公司的MMORPG游戏（已脱敏），为真实玩家行为信息，数据集涵盖多个维度的信息，包括历史7天内用户货币使用、角色升级、挑战副本、完成任务、上下线及充值记录等信息，需要选手预测第八天部分角色的充值金额。

数据说明

数据文件夹包含8个文件，依次为：

文件名文件内容字段 role_id.csv角色信息表role_id - (玩家)角色id create_time - 角色创建时间 role_consume_op.csv游戏货币使用表level - 角色等级 use_t1 - use_t4 - 四种游戏内货币的消耗情况，负数为获得，正数为消耗 remain_t1 - remain_t4 - 消耗/获得三种游戏内货币 的现存值 mtime / dt - 操作时的时间戳/日期 role_evolve_op.csv角色道具等级升级表type - 升级类型 item_id - 使用了何种道具进行升级（类似强化石） num - 消耗了多少道具 old_lv/new_lv - 升级前/后等级 role_fb_op.csv挑战副本表fb_id - 副本 id (游戏内有多种副本) fb_type - 道具类型（类似装备，坐骑等） fb_result - 副本挑战结果 (0:失败, 1:成功, 2:中途放弃) start_time - 进入副本时间级 finish_time - 完成/退出副本时间 day_times - 当天第几次通关该副本 challenge_times - 当天第几次挑战该副本 exp - 获得经验 role_mission_op.csv完成任务表mission_id - 任务 id mission_type - 任务类型 mission_status – 任务状态 total_times - 任务累计完成次数 role_offline_op.csv角色上下线表online/offline - 上/下线时间 reason - 下线原因 map_id - 下线时所在地图 tx/ty- 坐标 x/y role_pay.csv充值记录表pay - 玩家充值金额 submission_sample.csv提交样例role_id - (玩家)角色id pay - 充值金额

提交要求

参赛者以csv文件格式提交，提交模型结果到大数据竞赛平台，平台进行在线评分，实时排名。目前平台仅支持单文件提交，即所有提交内容需要放在一个文件中；submission.csv文件字段如下：

字段名 类型 取值范围 字段解释 role_id str - 角色ID pay float 0~＋∞ 充值金额

提交示例

示例如下：

role_id pay 457516bea2b75ede767d95cc 0 c45fd9e6ceb669cff4c0b295 168

评测标准

测评指标为mean_squared_log_error(MSLE)，计算公式为：
score=∑(log⁡(yreal+1)−log⁡(ypred+1))2n

score=1/(1+score)

计算代码为：

from sklearn.metrics import mean_squared_log_error Score=1/(mean_squared_log_error(y_real, y_pred)+1)

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