与社交网络上的数据挖掘和游戏相关的资源

Question

我对社交网络游戏玩家之间的模式挖掘问题感兴趣。 例如，根据公司的用户数据库，检测游戏作弊者。 到目前为止，我一直在遵循数据挖掘项目的常用方法：

• 构建汇总重要信息的数据仓库
• 选择一个分类器，并使用仓库中的记录子分类进行训练
• 用另一个测试集验证分类器
• 泡沫，冲洗，重复

令人惊讶的是，在该领域中，关于文献，最佳实践等方面的信息很少。我希望在这里将信息收集问题众包。 特别是我在寻找什么：

• 分类器的工作方式将适用于这种类型的模式挖掘（似乎时间性强，用户玩游戏，用户获得奖励，用户转移奖品等）。
• 是否有针对社交网络/游戏数据的高度认可的属性？
• 应考虑多少实际信息？ 我遇到的一个问题是数据过载，其中查询和数据清理可能需要几天才能完成。
• 与上面的观点有关，产生结果需要哪些硬件资源？ 我发现很难估算生产所需的计算能力。 很明显，角落里的白盒子没有足够的马力进行这样的项目。 公司是否普遍采用云解决方案？ 他们在购买集群吗？

基本上，任何有关实施社交网络/游戏模式挖掘程序的资源（理论，学术或实践）都将受到赞赏。

谢谢。

Answer 1

我正在寻找相同类型的资源，以下是一些我发现非常有趣的东西，希望您可以利用它，如果您发现更多资源，请告诉我。 它们是： http : //techcrunch.com/2010/04/06/turiya-media-games/ http://www.kdnuggets.com/2010/08/video-tutorial-christian-thurau-data-mining- in-games.html？k10n21 http://www.gamasutra.com/view/feature/2816/better_game_design_design_through_data_.php这是在葡萄牙语中，但是很出色： http ://thiagofalcao.info/