DP2Rec: Playtime‑Guided Empfehlungssystem steigert Genauigkeit und Vielfalt

Die rasante Expansion der Videospielbranche hat den Bedarf an Empfehlungssystemen, die mit wachsenden Katalogen mithalten und die Nutzerbindung sichern, stark erhöht.

Frühere Ansätze konzentrierten sich vorwiegend auf Genauigkeit und Vielfalt, nutzten jedoch das einzigartige Verhaltenssignal „Spieldauer“ kaum und vernachlässigten multimodale Inhalte, die die Entdeckung neuer Spiele fördern könnten.

DP2Rec, ein Dual-Phase Playtime‑Guided Empfehlungssystem, adressiert diese Lücken, indem es die Spieldauer gezielt in zwei aufeinanderfolgenden Modulen einsetzt.

Im ersten Modul wird die „Interest‑Intensity‑Exploration“ mithilfe eines dual‑Beta‑Modells durchgeführt, das starke und schwache Präferenzen trennt und so ein feinkörniges Nutzerprofil ermöglicht. Das zweite Modul, die „Multimodal Random Walks“, simuliert die Erkundung der Spieler, indem es Übergänge sowohl nach spielzeitbasierten Interessenähnlichkeiten als auch nach multimodalen semantischen Ähnlichkeiten steuert. Dadurch bleiben Kernpräferenzen erhalten, während gleichzeitig die Entdeckung von Spielen aus anderen Kategorien durch latente semantische Verbindungen und adaptive Kategoriebalance gefördert wird.

Umfangreiche Tests an einem realen Spieldatensatz zeigen, dass DP2Rec die bestehenden Methoden sowohl in Bezug auf Genauigkeit als auch auf Vielfalt übertrifft, und damit einen wichtigen Schritt für skalierbare, engagierende Empfehlungssysteme in der Gaming‑Industrie darstellt.