网易游戏：机器学习在异常奖励监控中的迭代与预防

在MTSC2021深圳大会上，徐博磊分享了关于机器学习在网易游戏异常奖励监控和预防中的应用案例。该主题主要探讨了游戏行业中常见的问题——代币和道具超投，这是一种可能导致不公平游戏体验、影响玩家满意度甚至引发纠纷的现象。 01. 异常奖励背景介绍： 异常奖励，如代币和道具的过度发放，是游戏运营中的关键挑战。这些问题可能源于系统故障、人为错误或恶意操作，对游戏经济系统稳定性构成威胁。背景部分着重于这类问题的普遍性和可能造成的负面影响。 02. 痛点与难点： 痛点包括误报过多，导致工作人员需要处理大量的无意义警告；同时，由于负样本数据（正常奖励发放）极其稀少，难以构建精确的判断模型。难点在于如何在快速响应的同时，降低误报率并提高准确度。 03. 奖励监控版本迭代： 首先，LogHub版本依赖人工设定阈值，虽然能精确定位报警日志，但报警量大且无法满足实时监控需求。随后的改进版采用基于统计数据的监控，将报警量减少到十几条，但对历史数据依赖性强，召回率不高。 然后引入机器学习，监控核心是通过算法拟合历史数据，通过设定一次曲线和二次曲线作为模型，根据游戏奖励特征（如不同类型代币和道具的数量）和对应的奖励值，找出最优拟合函数。算法流程包括求解参数、计算R2_score来评估模型性能，并在R2_score超过预设阈值时触发报警。 4. 事故预防： 通过机器学习监控，网易游戏能够更有效地识别潜在的异常奖励情况，提前预防问题的发生，减少对游戏经济系统的干扰。这种方法不仅提高了检测的准确性，也降低了运营人员的工作负担。 5. 未来展望： 徐博磊还展望了基于机器学习的奖励监控系统的未来发展，可能会进一步优化算法，提升模型的自适应性和鲁棒性，以适应不断变化的游戏环境和玩家行为，从而实现更智能、精准的异常奖励监控。 这次分享展示了机器学习如何在网易游戏的异常奖励监控中发挥关键作用，从最初的阈值设定到统计分析，再到引入机器学习技术，通过不断迭代优化，有效提升了游戏运营的质量控制水平。这不仅是最佳实践的体现，也为其他游戏公司提供了应对类似问题的参考。