BeXplorer: 大型多人在线角色扮演类游戏中玩家交流与消费行为动态关联的可视分析

背景：大型多人在线角色扮演类游戏(MMORPG)十分流行，它创建了一个玩家扮演各自角色并交互的虚拟社会。游戏运营商往往会记录玩家在游戏内的行为数据，这些数据为研究玩家行为之间的动态关联提供了契机。

然而，对这些用户行为进行数据建模与可视化并不容易。一方面，不同行为之间的关联往往是动态的且在海量数据中难以发现，需要一个模型来量化分析这些关联以及不同的社会结构是如何影响关联的。另一方面，用模型检测到的数据中的模式也是复杂且难以理解的。比如，玩家在游戏中交流与消费的关联会出现在不同玩家群组之间的影响上、也会体现在不同组玩家对商品消费的影响上。这就需要可视化以及可以结合专家知识的可视分析方法来帮助解决这些问题。

为此，我们提出了一种影响力模型，该模型假设玩家间影响通过三种社交机制实现。模型根据玩家各种属性值找到其中的核心玩家与普通玩家，计算对应的社交机制指标然后构建方程组，通过统计方法获取影响力的信息。模型的流程如下:
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