游戏数据语义知识库与智能查询技术研究

课题背景： 游戏行业数据体量庞大、指标关系复杂，业务同学的数据需求高频且多样。当前，非技术同学高度依赖数据研发进行取数，沟通与开发成本高昂，严重制约了快速迭代与决策效率。本课题旨在构建游戏领域的语义知识库与智能查询技术，实现“所想即所得”的数据获取体验，并自动化挖掘深层数据特征，为智能运营打下坚实基础。 课题方向：

1. 01

   构建游戏领域语义知识库：针对游戏业务数据（如用户行为、经济系统、战斗平衡等），研究如何系统性地构建领域本体与知识图谱。将离散的游戏特征、指标、实体及其复杂业务关系进行结构化建模，形成机器可理解和推理的领域语义知识库；

2. 02

   实现自然语言到结构化查询（Text-to-SQL）：基于构建的游戏语义知识库，研发高性能的Text-to-SQL模型。使非技术背景的策划、运营同学能够通过自然语言直接、准确、高效地查询底层数据，降低数据获取门槛，提升决策效率；

3. 03

   研究自动化特征工程方法：探索基于知识库引导的自动化特征发现与组合技术。使系统能够依据特征的业务含义、统计特性及关联关系，自动进行有效的特征交叉、变换与组合，为上层模型挖掘更有价值的输入信号，提升预测与洞察能力。

1. 01

   包含但不限于人工智能/计算机/软件工程/数据科学等专业的博士和优秀硕士；

2. 02

   较强的工程实现与算法落地能力，具有数据敏感性和扎实的数据科学基础，熟练掌握Python及主流深度学习框架；

3. 03

   扎实的自然语言处理与数据库基础，熟悉Text-to-SQL、信息抽取、知识图谱构建与推理等相关技术，对特征工程、AutoML有深入理解。

加分项

1. 01

   在ACL、EMNLP、SIGMOD、VLDB、KDD、ICLR、NeurIPS等顶会/顶刊发表过相关高质量论文，或在相关开源项目、算法竞赛中获得优异成绩者优先；

2. 02

   有游戏行业数据分析、数据仓库建设或游戏业务系统开发经验者优先；

3. 03

   对游戏有浓厚兴趣，熟悉至少一种主流游戏类型（如RPG、SLG、MOBA等）的核心玩法与系统者优先。