온라인 게임에서 사용자의 이탈 예측 및 이탈 사유 분석 : 소셜 활동 성향 및 게임 참여도를 중점으로

서은비; 우지영; 김휘강; Eunbi Seo; Jiyoung Woo; Huy Kang Kim

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정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

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한글제목(Korean Title)	온라인 게임에서 사용자의 이탈 예측 및 이탈 사유 분석 : 소셜 활동 성향 및 게임 참여도를 중점으로
영문제목(English Title)	User Behavior Analysis for Predicting Churn of Loyal Customers in Online Games based on Social Relationships and Degree of Participation
저자(Author)	서은비 우지영 김휘강 Eunbi Seo Jiyoung Woo Huy Kang Kim
원문수록처(Citation)	VOL 45 NO. 11 PP. 1124 ~ 1134 (2018. 11)
한글내용 (Korean Abstract)	온라인 롤플레잉 게임(MMORPG) 내 사용자들은 다양한 소셜 활동 성향을 보이며, 일부 사용 자의 경우 혼자 게임을 즐기는 성향을 나타내기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 소속된 길드의 특성을 소셜 활동 및 소속감 정도에 따라 분류하고, 분류된 각 그룹의 이탈율 및 이탈원인을 분석한다. 또한 소셜활동 성향으로 분류된 각 사용자 그룹을 대상으로 게임 참여도 변동 추이를 측정하여 이탈을 예측하는 프레임워크를 제안한다. 비슷한 성향으로 분류된 각 그룹의 사용자는 이탈 직전에 유사한 행동 패턴을 보일 수 있으므로, 이를 기준으로 이탈 사용자와 비이탈 사용자의 패턴을 분류할 수 있다. 엔씨소프트의 대표 MMORPG인 아이온 데이터를 대상으로 본 모델을 테스트하였으며, 평균 약 75%의 정밀도를 보여주었다.
영문내용 (English Abstract)	Game users in MMORPGs engage in a variety of social activities. However, a few users tend to play games alone, and are designated ‘loners’ similar to modern society. We classified game guilds and game users based on similar user behaviors and community characteristics. We propose a model that predicts churn users by measuring the participation of users in each group. Users in each group show similar behavioral patterns, suggesting that we can classify churn users along with ordinary users. We tested this model for NCsoft’s MMORPG, Aion. Using Randomforest, the recall was measured at an average of 75%.
키워드(Keyword)	유저 행위 분석 이탈 사용자 예측 온라인 롤플레잉 게임 데이터마이닝 user behavior analysis churn user prediction MMORPG data mining
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