阿里云文档 2025-06-23

PolarDB for AI在游戏领域用户行为预测操作指导

文本将为您介绍使用PolarDB for AI功能的BST算法对游戏领域用户行为的预测操作指导。

阿里云文档 2025-03-24

PolarDB for AI在游戏领域用户行为预测客户最佳实践

本文将向您介绍PolarDB for AI在游戏领域用户行为预测的客户最佳实践。

阿里云文档 2024-11-25

使用Bloom Filter避免向玩家重复推送

本文介绍如何在游戏业务中使用Bloom Filter来实现运营活动的推送控制,避免向同一玩家重复推送。本文将结合代码(以Jedis客户端为例),展示如何使用Jedis连接Tair(企业版)并操作Bloom Filter数据。

阿里云文档 2024-03-25

某中生代游戏公司广告业务HBase搬站的行业案例

方案亮点:迁移后性能提升至少30倍、平均响应时间从几百毫秒下降到20ms

阿里云文档 2024-01-29

如何使用PolarDBforAI的特征算子打造ID-Mapping的解决方案

本文介绍了如何使用PolarDB for AI的特征算子打造ID-Mapping的解决方案。PolarDB for AI背景信息ID-Mapping是将所有可以收集到的账户类ID、设备标识ID等信息进行关联,并将关联后的信息汇聚到一个自然人身上,同时赋予这个自然人一个ID,作为这个自然人的唯一ID。...

文章 2022-06-07 来自:开发者社区

LeetCode(数据库)- 游戏玩法分析 V

题目链接:点击打开链接题目大意:略。解题思路:略。AC 代码--解决方案(1) WITHt1AS(SELECT*, ROW_NUMBER() OVER(PARTITIONBYplayer_idORDERBYevent_date) rwFROMActivity), t2AS(SELECTevent_date, COUNT(*) installsFROMt1WHERErw=1GROUPBYevent....

文章 2022-06-07 来自:开发者社区

LeetCode(数据库)- 游戏玩法分析 III

题目链接:点击打开链接 题目大意:略。 解题思路:解决方案(1):自变量,算出每一行记录与上一行记录的累加即可解决方案(2):t1.event_date>=t2.event_date + GROUP BY t1.player_id,t1.event_date 是关键:(自连接)用 t1 比自己还小的所有在 t1.player_id,t1.event_date 范围内的时....

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