我对SNS游戏的初步理解

国庆期间,我专门研究了一款SNS游戏,巴别小精灵,这是一款背单词的游戏。算是一款交互式英语学习的应用。一点初步理解和体会,与大家分享。

  

SNS游戏的特点

(1)      异步性

(2)      真实好友

(3)      虚拟财产

 

SNS游戏成功的原因

(1)      在信仰缺失的今天,开心成为一种信仰。

(2)      游戏规模简单,防沉迷

(3)      为朋友之间的交互带来话题

 

开发SNS游戏一般需要注意的要素

(1)      用户群选择

(2)      游戏的满足感,收获

(3)      虚拟财产的设计

(4)      游戏交互过程的设计

 

SNS游戏和大型网游、局域网内的即时战略、腾讯下棋打牌类游戏最大的区别是异步性,不要求游戏的双方同步的进行,这个特点也为游戏的伙伴可以是真实好友创造了条件,同时异步性的游戏没有很强的压迫感,可以用各种节奏完成;

第二个特点是和真实的好友一起玩,在游戏的过程中方法回到了童年,表面上游戏很弱,但发生在真实上下文中的游戏倍感有趣;

第三个特点是虚拟财产,及时战略游戏没有虚拟财产,以输赢来判断一场游戏的结果,网游包括虚拟财产(金币,道具),这些虚拟财产通过劳动和购买获得,可以买卖转让,这一点SNS游戏也是类似, SNS游戏可以模仿网游买卖道具一样,走出一条盈利道路。

 

SNS游戏成功的原因,最根本的原因,我认为是信仰缺失,因此开心成为一种信仰,大部分白领都存在比较迷茫的状态,这一点可以在各种社区的抱怨中体会到,开心网成为一个他们回避不满的机会;但SNS游戏并没有向网游一样被诟病。

这是因为SNS游戏简单,一般都具有防陈迷设置,使得游戏本身对工作学习影响不大,开心并不是一种沉迷;

最后一点,我引用我喜欢的一句话,天上的星星/像地上的人一样/拥挤,地上的人/像天上的星星一样/遥远。很多毕业校园的白领和往日的同学失去了联系,即便见面也没有共同的语境,人被种种环境异化,开心可以成为朋友之间促进交往的一种途径,至少也是一种谈资。

 

设计一个SNS游戏,我引用我玩的《巴别小精灵》说说我的看法,首先需要确定玩这个游戏的是什么样的人?吸引的是哪一类的人群,我是否对这类人群的需求很了解。如果是专门从事语言教育的,那么做类似《巴别小精灵》的游戏,将会很有优势。除了开心以外,还能提供玩家什么其他的收获,例如单词量的提升,和好友一起背单词的乐趣等等。背单词这样的一个游戏,如何设计虚拟财产,如何把背单词这个劳动和虚拟财产结合起来,在记忆单词的整个环节中如何设计各种道具。最后如何能让人大家一起来背单词,这种积极性如何通过游戏交互来达成,人机交互,人人交互如何完成。

 

最后,分析一下巴别小精灵,它是一个很有趣的游戏,首先,选择的是有背单词,学习英语需求的人。

其次,从事这个游戏不会有负罪感,反而有学有所成的感觉,背单词的反馈效果很明显。巴别小精灵把被背单词的劳动和采矿相结合起来,以矿石作为劳动成果固化下来,提供了游戏的乐趣,矿石包含很多种,背单词的方法也有很多种(三选一,不定数选一等等),背单词的过程中会出现错误,如果有一些道具可以有跳过或者补救的措施,作为劳动成果的矿石,也可用来买卖,交换,当然也包括好友直接的互相偷窃。

从交互上看,人机交互包括了背单词,道具转换,买卖;任务接受,完成等等,人人交互包括了,偷窃,采矿加速等,从这款产品本身看,受到产品内容的限制,人人交互并不是很强。

### 使用 Google Colab 进行机器学习和数据分析 #### 安装必要的库 为了在 Google Colab 中进行机器学习和数据分析,通常需要安装一些常用的 Python 库。这些库可以方便地处理数据、构建模型并执行各种分析任务。 ```python !pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn ``` #### 导入所需模块 导入上述已安装的库以及其他可能需要用到的标准库: ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(style="white", color_codes=True) ``` #### 加载数据集 可以从本地上传文件到 Colab 或者直接从互联网下载公开的数据集。这里假设有一个 Dota 玩家数据集用于演示目的。 ```python url = 'https://example.com/dota_players.csv' # 替换为实际URL data = pd.read_csv(url) # 显示前几行查看数据结构 display(data.head()) ``` #### 数据预处理与探索性分析 对加载的数据做一些初步清理工作,比如去除缺失值、转换数据类型等;接着通过统计描述来理解变量分布情况以及它们之间的关系。 ```python # 基本信息概览 print("Dataset Info:") data.info() # 描述统计数据 summary_stats = data.describe() display(summary_stats) # 可视化部分特征的相关矩阵热图 corr_matrix = data.corr().abs() plt.figure(figsize=(10,8)) heatmap = sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, fmt=".2f") plt.title('Correlation Matrix Heatmap') plt.show() ``` #### 特征工程 基于业务逻辑创建新的特性或者调整现有特性的表示形式以更好地服务于后续建模需求。对于 Dota 游戏而言,可能会关注玩家的表现指标如胜率、KDA比率(击杀/助攻/死亡)、平均每分钟金钱获取量等。 ```python # 计算额外的关键性能指标(KPIs),例如胜率、K/D/A比例... data['win_rate'] = data['wins']/ (data['losses']+data['wins']) data['kda_ratio'] = (data['kills'] + data['assists']) / (data['deaths'].replace(0, 1)) # 更新后的数据框头部展示 display(data[['player_id', 'win_rate','kda_ratio']].head()) ``` #### 主成分分析(PCA) 当面对高维空间中的复杂模式识别问题时,降维技术可以帮助减少冗余维度的同时保留重要信息。下面的例子展示了如何利用主成分分析方法降低特征数量至两个主要分量,并可视化不同簇内的样本点位置。 ```python pca = PCA(n_components=2) principalComponents = pca.fit_transform(data.drop(['player_id'], axis=1)) df_pca = pd.DataFrame(data={'PC1': principalComponents[:, 0], 'PC2': principalComponents[:, 1]}) fig = plt.figure(figsize =(8,8)) ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.set_xlabel('Principal Component 1', fontsize = 15) ax.set_ylabel('Principal Component 2', fontsize = 15) ax.set_title('Two Principal Components', fontsize = 20) players = list(range(len(df_pca))) colors = ['r']*len(players) ax.scatter(df_pca.loc[:,'PC1'] , df_pca.loc[:,'PC2'] , c = colors , s = 50) for i in range(len(players)): ax.text(df_pca.iloc[i]['PC1'], df_pca.iloc[i]['PC2'], str(i), size=9, zorder=1, color='k') plt.show() ``` #### 聚类算法应用-K均值聚类 最后一步是对经过变换后的低维表达实施无监督分类操作——即采用 k-means 方法将相似度较高的个体聚集在一起形成若干类别群体。 ```python num_clusters = 3 # 设定预期群组数目 kmeans_model = KMeans(n_clusters=num_clusters).fit(principalComponents) labels = kmeans_model.labels_ # 将标签附加回原DataFrame以便进一步解释结果意义 data_with_labels = pd.concat([data.reset_index(drop=True), pd.Series(labels,name="Cluster")], axis=1) # 绘制带有颜色编码的散点图突出显示各个集群成员的位置差异 scatter_plot = sns.lmplot(x="PC1", y="PC2", hue="Cluster", fit_reg=False, legend=True, scatter_kws={"alpha":0.7}, palette=sns.color_palette("hls", num_clusters), data=df_pca.assign(Cluster=pd.Categorical(labels))) plt.title('Clusters Based on Two Principal Components') plt.show() ``` 以上流程涵盖了从环境搭建直至完成一次完整的机器学习项目周期内所涉及的主要环节,在此过程中充分利用了Google Colab 提供的强大云端运算资源和服务接口[^1]。此外还特别针对Dota游戏玩家行为轨迹进行了深入挖掘尝试找出潜在规律或趋势[^2]。
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