データクラスタリング

1） iGamingプラットフォームをクラスタ化する理由

タグなしのパーソナライズ：私たちは、オファー、制限、UXをターゲットにするために、行動によってプレイヤーをグループ化します。
操作とリスク：「薄いファイル」、非定型の支払いパターン、詐欺クラスターを特定します。
製品とコンテンツ：お気に入りのプロバイダ/メカニクス（クラッシュ/スロット/ライブ）、ライフサイクルのセグメント。
分析と戦略的洞察：マーケット/キャンペーン/シーズンによってセグメントのミックスがどのように変化するか。

2）データとタグのスペース

2.1ソース

ゲームの動作：セッションの頻度/長さ、賭け/分、ボラティリティ、お気に入りのジャンル/プロバイダー。
支払い：頻度/入金額/出金、方法（Papara/PIX/カード）、チャージバック/偏差。
マーケティング/CRM：アトラクションチャンネル、ボーナス/クエストへの反応、プッシュ応答。
デバイス/プラットフォーム：OS、バージョン、クライアントの安定性、ネットワークタイプ。
RG/コンプライアンス：自己排除フラグ、制限、サポートコール（PIIなし）。

2.2エンジニアリング機能

窓による集計：7/28/90日；「アクティブな一日のために」配給。
標準化/ロバストスケーリング：z-score/robust-scaler （IQR）、 log-scale for "long tails'。
カテゴリー→埋め込み/ワンホット：プロバイダ/チャンネル/国。
寸法減少：ノイズと視覚化のためのPCA/UMAPですが、解釈のための「raw」ベクトルを格納します。
Zero-PII：識別子の代わりにトークン、私たちは個人用フィールドを禁止します。

3）アルゴリズムとそれらを取るタイミング

k-means/Mini-Batch k-means-ビッグデータの高速ベースライン。球性仮定。
GMM-ソフトアフィリエイト（確率）、「ボーダー」プレーヤーに役立ちます。
DBSCAN/HDBSCAN-自由形式クラスタと「ノイズ」（異常）を検出します。「eps」に敏感です。
階層（区/平均）-平均Nを得意とするセグメントの「ツリー」のためのデンドログラム。
スペクトル-非球状クラスタの場合；ビッグNの道路。
SOM （Kohonen maps）-行動パターンの解釈可能な2Dマップ。
混合データ：kプロトタイプ、kモード、Gower距離。

ヒント：Mini-Batch k-means（速度）+HDBSCAN（ノイズ/異常）で開始し、安定性を比較します。

4） kを選び、質を評価する方法

内部指標：Silhouette（より高いほうが良い）、Davies-Bouldin（より低いほうが良い）、Calinski-Harabasz。
安定性：ブートストラップサンプルの再クラスタリング、パーティション間のRand Index/NMI。
外部有効性：クラスタ間のKPI （GGR/NET、保持、オファーの変換、FPR）の区別可能性。
ビジネス通訳：クラスターは明確なプロファイルとアクションを持つ必要があります。そうでない場合は、フィーチャー/スケール/アルゴリズムをオーバーライドします。

5）プロフィールおよび説明可能性

クラスタプロファイル：medians/quantiles機能、トップゲーム/プロバイダー、デバイス、支払い方法、チャネル。
人口との違い：pポイント/ σのΔ、レーダーによる可視化。
ローカルな説明：SHAP/Permutationクラスタ間の境界の重要性（訓練された分類器を通じて"cluster_id")。
クラスターを「ハイローラークラッシュ」「ボーナスハンタースロット」「カジュアルな週末ライブ」と呼びます。

6）操作（オンライン/オフライン）

オフラインクラスタリング1日/週1回→セグメントの「パスポート」の発行。
オンライン割り当て：最寄りのセンター（k-means）、確率（GMM）、「ノイズ」（HDBSCAN）→フォールバック規則。
ドリフト：PSI/KCを主な機能で監視し、クラスタ間の移行、「ノイズ」周波数。
ライフサイクル：1-3か月ごとの改訂；特徴/標準を変える場合のMAJOR。

7）統合とアクション

パーソナライゼーション：オファー/周波数制限、プロバイダーとトーナメントのメカニズムの選択。
CRM/channels：綿毛/電子メールの頻度、時間窓、言語/調性。

マーケティング： セグメント別の予算、クリエイティブ、LTV予測；戦略の「nudge」と「value」

RG/リスク：リスククラスタに対する軽度の介入、異常に対する「手動」レビュー。
Antifraud：非定型の支払いパス/デバイスのクラスタ→スコアの増加。

8）プライバシーとコンプライアンス

レポートのk匿名性（スライスあたりの最小Nオブジェクト）。
fiches/logs/dashboardsのゼロPII、トークン化；DSARトークンによる削除。
Geo/tenant-isolation：ライセンス地域の列車/店舗セグメント。
公平性チェック：差異を敏感な測定値（国/支払方法/デバイス）で確認します。
使用法：RGクラスタ（ポリシー）に対する「積極的な」オファーは禁止されています。

9）成功指標

運用：オンライン属性のシェア<Xミリ秒、センターの安定性、移行/不適切。
ビジネス：オファーのアップリフト変換、セグメント別ARPPU/LTV、不正防止FPRの減少、RG反応速度。
モデル品質：silhouette_、DB_、stability_、クラスタ間で区別可能なKPI。

10）パイプライン（参照）

ブロンズ→シルバー→ゴールド→サーブ

1.イベント/決済/デバイス→クリーニング/ジョインを取り込みます。
2.Feature Store：ウィンドウ計算（7/28/90d）、標準化、マスク/トークン。
3.視覚化のための薄暗い減少（PCA/UMAP）（サーフィンのためではない）。
4.クラスタリング（オフライン）、メトリクスの評価、「パスポート」の生成。

5.オンライン割り当てAPI： 最寄りのセンター/確率/」ノイズ」

6.モニタリング：ドリフト、移行、「ノイズ」の頻度、セグメント別KPI。

7.リリース： semver、影/カナリア、ロールバック；BIのセグメントディレクトリ

11）セグメント例（iGaming）

ボーナスハンタースロット：フリースピン/キャッシュバックの高いシェア、短いセッション、多くの出力障害-ソフトプロモーション制限、透明条件。
クラッシュリスクテイカー：短い激しいセッション、迅速なレートの構築-周波数制限/冷却。
ライブソーシャル：ストリームとライブイベントのキュレーション-ソーシャルキャンペーンに関するライブ、高いCTRに関する長いイブニングセッション。
薄いファイルの新規参入者：1-2預金、いくつかのラウンド-歓迎チュートリアル、KYCサポート。
異常支払い：ウォレット/メソッドの頻繁な変更、ジオレース-強化された不正防止。

12）アーティファクトパターン

12.1セグメントカタログ（断片）

yaml version: 1. 4. 0 segments:
- id: s_high_roller_crash name: "High-rollers crash"
size_share: 0. 07 centroid:
stake_per_min_z: 2. 1 volatility_z: 1. 8 session_len_min: 6. 4 actions: ["limit_bet_growth","vip_care","rg_cooldown_soft"]
- id: s_bonus_hunter_slots name: "Bonus-hunters slots"
size_share: 0. 19 centroid:
bonus_usage_rate: 0. 63 withdraw_decline_rate: 0. 21 actions: ["clear_terms","frequency_cap","onboarding_quest"]

12.2サーフィンの政治

yaml serving:
assigner: "nearest_centroid"  # or gmm_prob p95_latency_ms: 50 min_confidence: 0. 6 unknown_policy: "fallback_rules"
privacy:
pii_in_features: false min_group_size: 50 monitoring:
drift_psi_max: 0. 2 migration_rate_warn: 0. 25

12.3クラスターパスポート（BI）

yaml cluster_id: s_live_social share: 0. 23 kpi:
d30_retention: 0. 42 arppu: 27. 4 behavior:
sessions_evening_share: 0. 68 provider_top: ["Evolution","Pragmatic Live"]
crm:
push_ctr: 0. 11 promo_sensitivity: "medium"
rg_flags: ["cooldown_hint"]

13）実装ロードマップ

0-30日（MVP）

1.ディスプレイケース（7/28/90d）を組み立て、標準化し、PIIを切り出します。
2.5-9クラスタ用のミニバッチk -means+「ノイズ」用の基本的なHDBSCAN。
3.クラスターのパスポート、オンライン割り当て、移行/ドリフトダッシュボード。
4.2つの製品実験：セグメントオファーとフラフ周波数。

30-90日

1.柔らかい付属品のためのGMM；混合タイプ（k-prototype）。
2.自動再構成すべてのN日、影→カナリア；PSI/マイグレーションに関するアラート。
3.解釈可能性（SHAPカード）、セグメントBIカタログおよびCRM/推薦 API。

3〜6ヶ月

1.地理/テナント固有のセグメント；デバイス/決済グラフとの組み合わせ。
2.LTV計画のための長期コホート+遷移行列（Markov）。
3.セグメントレベルのRG/AMLポリシー;外部プライバシー/倫理監査。

14）アンチパターン

「目でk」を選び、ビジネスチェックなしでシルエットだけを評価します。
PIIと行動特徴の混合；レポートのk-anonymityの欠如。
BIにはアクションなしでオンライン割り当て→セグメント「ハング」はありません。
シーズン/シェアのための再訓練；移行の監視の欠如。
RGガードルールなしで「積極的」マーケティングのためにクラスタを使用します。
ローカル機能なしのすべての国/ブランドのセグメントの1セット。

15） RACI

データプラットフォーム（R）：ショーケース機能、パイプライン、監視、バージョンレジスタ。
データサイエンス（R）：アルゴリズムの選択、k/metrics、解釈。
製品/CRM （A）：セグメント活動、実験。
リスク/RG （C）：「重い」セグメントの制限とHITLポリシー。
セキュリティ/DPO （A/R）：プライバシー、トークン化、k-anonymity。
BI （C）：ダッシュボード、カタログ、ドキュメント。

16）関連セクション

Segmented Targeting、 Recommendation Systems、 Player Profiling、 Reducing Bias、 Performance Benchmarking、 Analytics and Metrics API、 MLOps：モデル開発、データ倫理、透明性。

合計

クラスタリングは単なるUMAPグラフではなく、生産ツールです。PIIのない純粋な機能、安定した指標、理解可能なセグメントパスポート、CRM/product/RGのオンライン割り当て者およびアクションです。定期的に監査され、ドリフトを監視されると、それは「行動の混乱」を成長、安全および責任のための管理可能な戦略に変えます。