PolarDB for AI在游戏领域用户行为预测操作指导及最佳实践
PolarDB for AI是基于PolarDB MySQL版的一个数据库内的分布式机器学习组件。其基于云原生的体系架构，通过SQL语句的方式提供了支持机器学习的一系列MLOps，包括：创建模型、查看模型状态、查看模型列表、模型评估和模型推理等能力；同时提供了一系列内置的机器学习和人工智能算法，包括：分类算法、回归算法和聚类算法等。基于MLOps和内置的模型，PolarDB for AI为数据驱动的智能应用提供了高效、可靠、方便的数据智能能力，打破了数据库和业务应用之间的系统墙，提供了基于数据库智能的一站式服务。
游戏领域场景
游戏领域的AI场景比较多，这里我们主要讲的是用户行为分析场景下且适合BST算法的场景。
游戏玩家是否付费预测：通过分析玩家一段时间的行为（M天），预测未来一段时间（N天）是否付费，这里比较常见的是1测7（分析玩家1天内的行为，预测之后7天是否付费），7测7，14测7等。
游戏玩家付费金额预测：通过分析玩家一段时间的行为（M天），预测未来一段时间（N天）的总消费金额。这里比较常见的是1测7，7测7，30测90等。通过预测玩家是否付费/金额值，将付费概率较高、付费金额较高的玩家圈选出来：
可以用于广告投放，以提高广告投放的整体效率。
可以提供给运营，进行精细化运营。
游戏玩家流失预测：通过分析玩家一段时间的行为（M天），预测未来一段时间（N天）是否流失，这里比较常见的是7测7，14测7，30测7等。通过预测玩家是否流失，可以将流失概率较高的玩家圈选出来：
通过人工咨询的方式，收集用户流失原因，改善游戏体验。
对大R用户进行及时挽留，避免流失。