No label defined (Q80045)

From EU Knowledge Graph
Revision as of 10:00, 31 January 2020 by DG Regio (talk | contribs) (‎Changed an Item)
Jump to navigation Jump to search
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

    0 references
    1,369,535.49 zloty
    0 references
    328,688.51759999996 Euro
    13 January 2020
    0 references
    1,994,456.78 zloty
    0 references
    478,669.6272 Euro
    13 January 2020
    0 references
    68.67 percent
    0 references
    1 January 2017
    0 references
    31 March 2018
    0 references
    VIVID GAMES SPÓŁKA AKCYJNA
    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