Q80045 (Q80045): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed an Item) |
(Removed claim: financed by (P890): European Union (Q1)) |
||
| Property / financed by | |||
| Property / financed by: European Union / rank | |||
Revision as of 16:16, 8 February 2020
Project in Poland financed by DG Regio
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
1,369,535.49 zloty
0 references
1,994,456.78 zloty
0 references
68.67 percent
0 references
1 January 2017
0 references
31 March 2018
0 references
VIVID GAMES SPÓŁKA AKCYJNA
0 references
53°19'19.2"N, 18°20'21.5"E
0 references
Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014),Przedmiotem projektu jest stworzenie Game Content Personalization System GCPS, który umożliwi dystrybucję personalizowanego kontentu do określonych segmentów graczy w trybie rzeczywistym. System GCPS zapewni automatyczną segmentację z wykorzystaniem modeli predykcyjnych oraz mechanizm rozgłaszania kontentu w globalnym ekosystemie graczy. Kluczowym problemem badawczym jest brak efektywnych mechanizmów personalizacji kontentu gier z zapewnieniem ich niezawodnego rozgłaszania w środowiskach multiplatformowych w czasie rzeczywistym. Wyzwaniem jest stworzenie systemu, który zapewni mass customization na globalnym rynku. Celem projektu jest opracowanie mechanizmów, które zagregują dane, dokonają ich automatycznej segmentacji, a następnie dostarczą spersonalizowaną treść do poszczególnych segmentów graczy, za pośrednictwem globalnych platform cyfrowych, z uwzględnieniem różnych platform sprzętowych w czasie rzeczywistym. Wyróżniki projektu: -wykorzystanie statycznej i predykcyjnej analizy cech i zachowań graczy do segmentacji użytkowników w czasie rzeczywistym -dostosowanie treści gry do charakterystyki danego segmentu -rozgłaszanie spersonalizowanego kontentu do różnych segmentów w trybie rzeczywistym Obecne rozwiązania realizują najprostsze elementy procesu. Brak jest jednak rozwiązania efektywnie agregującego i segmentującego dane pochodzące z różnych platform dystrybucyjnych i sprzętowych, a następnie dostarczającego spersonalizowaną treść do wielu wąsko zdefiniowanych segmentów w czasie rzeczywistym. Cel projektu zostanie osiągnięty przez realizację prac B+R polegających na opracowaniu: −optymalnego algorytmu do budowy modeli predykcyjnych −rozproszo (Polish)
0 references
Identifiers
POIR.01.02.00-00-0122/16
0 references