LOL api, op.gg 크롤링 등으로 데이터 수집해 지금의 나와 같이하면 좋을 것 같은 친구 추천
룰베이스로 추천하는 것 보다 인공지능이 더 나은 결과를 내게하도록 생각하기
추천
미플(종합 게임 친구 찾기): https://meple.gg/certification
어떻게 라벨링할 것인가? - 친구로서 좋은 시너지를 내고 플레이하고 있다는 근거를 낼 수 있는 전적이 필요. 아니면 몇 판을 같이 플레이한 친구기만 하면 OK인가? 이 경우 버스, 어뷰징, 아니면 맞지 않는 실친끼리 하는 케이스도 존재할 수 있음. 친구를 추천받아서, 혹은 마음이 맞는 친구와 플레이했을 때 승률이 증가했는가? → 승률이 좋은 플레이경험의 지표가 될 수는 없다. 졌잘싸도 있고 재미는 비단 승리에서만 오는 것은 아니기 때문. 그러나 양의 방향으로 상관관계이기는 할 것. 아싸리 프로젝트 주제를 유저 행동 특성을 반영해서 승률 예측으로 가는 방향으로 생각해보는 것은? → 이걸 프로젝트로 삼고 이로부터 친구를 추천할 수 있다고 입을 털기?
데이터를 어떻게 모을 것인가? 얻는 방법은 사실 당연하지만, 많은 데이터를 위해서는 빠르게 데이터를 모으기 시작할 필요가 있다.
유저가 플레이하면서 성향이 바뀔 수 있다면, DKT처럼 유저 별 시퀀스에 대한 고려가 필요할 수도 있다. 실력의 변화나, 취향의 변화를 반영하는 시도를 해볼 수 있으면 좋을 것. 그리고 이에 관련한 경험을 DKT에서 쌓으면 좋을 것.