서버 점수 매기기

점수 계산 공식

서버는 가중 합계 공식을 사용하여 점수를 매깁니다. 이 공식은 네 가지 부분으로 구성됩니다:

• 속성, 플레이어와 서버를 설명하는 데이터로, 플레이어 나이나 서버 점유율과 같은 것입니다.
• 신호, 속성을 0과 1 사이의 숫자로 변환합니다.
• 가중치, 신호의 상대적인 중요성을 설명합니다.
• 서버 점수, 서버가 참여하는 플레이어와 얼마나 호환되는지를 측정합니다.

참여하는 플레이어는 가장 높은 서버 점수를 가진 서버에 매칭됩니다.

속성

속성은 플레이어와 서버를 설명하는 데이터입니다. 속성의 값은 숫자 또는 문자열일 수 있습니다. 속성의 값이 문자열인 경우 이를 범주형 속성이라고 합니다. 속성의 값이 숫자인 경우 이를 수치형 속성이라고 합니다.

사용 가능한 모든 Roblox 속성의 전체 목록은 기존 속성을 참조하십시오. 사용자 정의 속성에 대한 자세한 내용은 사용자 정의 속성을 참조하십시오.

예시: 범주형 및 수치형 속성

신호

신호는 속성 값을 0과 1 사이의 숫자인 신호 점수로 변환합니다. 신호 점수가 1이면 높은 플레이어 호환성을 예측하고, 신호 점수가 0이면 낮은 플레이어 호환성을 예측합니다. 속성에 따라 변환은 다양한 집계, 비교 및 정규화를 포함할 수 있습니다.

사용 가능한 모든 Roblox 신호의 전체 목록은 기존 신호를 참조하십시오. 사용자 정의 신호에 대한 더 많은 정보는 사용자 정의 신호를 참조하십시오.

예시: 서로 다른 신호 점수를 가진 두 서버

다음 표는 8명의 플레이어 수용력을 가진 두 서버에 대한 점유율 신호 점수를 계산합니다:

점유율 신호가 서버 B에 더 높은 점수를 매겨 해당 서버가 참여하는 플레이어에게 더 적합하다고 판단합니다.

가중치

신호의 가중치는 그 신호의 중요성을 다른 신호와 비교하는 것입니다. 더 높은 가중치는 신호가 서버 점수에 기여하는 정도를 증가시킵니다. 신호 점수에 가중치를 곱한 후의 값은 가중 신호라고 합니다.

신호는 음수 가중치를 가질 수 없습니다. 신호의 가중치가 0인 경우 해당 신호는 점수 매기기에 고려되지 않습니다.

예시: 점유율 점수에 가중치 주기

다음 표는 8명의 플레이어 수용력을 가진 장소에 대해 점유율 신호 가중치가 2인 경우의 가중 점유율 신호 점수를 계산합니다:

예시: 서로 다른 가중치를 가진 두 구성

서로 다른 가중치는 매칭 메이킹이 서로 다른 서버를 선택하게 할 수 있습니다. 다음 표는 서로 다른 매칭 구성으로 두 서버의 서버 점수를 계산합니다. 구성 2는 점유율 신호의 가중치가 더 높으며, 서버 A에는 참여하는 플레이어의 친구가 있습니다.

서버 점수

서버 점수는 다음 가중 합계 공식을 사용하여 계산되며, 서버의 가중 신호 점수를 합산합니다:

$\text{ServerScore} = \text{WeightedSignalScore}_1 + \text{WeightedSignalScore}_2 + \ldots + \text{WeightedSignalScore}_n$

$\phantom{\text{ServerScore}} = \text{Weight}_1 \times \text{SignalScore}_1 + \text{Weight}_2 \times \text{SignalScore}_2 + \ldots + \text{Weight}_n \times \text{SignalScore}_n$

매칭 구성

매칭 구성은 장소의 서버 점수를 매기기 위해 사용되는 신호와 가중치의 집합입니다. 기본적으로 모든 장소의 모든 서버는 Roblox 기본 구성에 따라 점수를 매기므로 설정을 추가로 사용자 정의하거나 활성화할 필요가 없습니다.

Roblox 기본 구성에는 다음 신호와 가중치가 포함되어 있습니다:

기본 Roblox 구성에서, 친구 신호의 가중치는 나머지 모든 신호의 가중치 합보다 큽니다. 이는 참여하는 플레이어가 있을 경우 항상 친구(또는 동일한 IP 주소의 플레이어)가 있는 서버에 매칭된다는 것을 의미합니다.

디바이스 유형 신호는 기본 구성에 존재하지만 가중치가 0이므로 매칭 결정에 영향을 미치지 않습니다. 이 가중치는 매칭 사용자 정의 시 조정할 수 있습니다.

각 Roblox 신호에 대한 더 많은 정보는 기존 신호를 참조하십시오.

고급 개념

다음은 매칭 프로세스에 대한 더 고급 개념입니다.

정규화

신호는 속성 값을 0과 1 사이의 숫자로 정규화합니다. 수치형 신호는 모든 양수로 정규화할 수 있으며 이를 정규화 인자라고 합니다. 정규화된 값이 1보다 크면 1로 고정됩니다.

예시: 나이 신호 설계하기

나이 신호는 서버의 평균 플레이어 나이와 참여하는 플레이어의 나이의 차이를 측정합니다.

$\text{ageDifference} = |\text{avgServerAge} - \text{joiningPlayerAge}|$

나이 차이가 25를 초과하는 서버는 모두 플레이어와 호환되지 않는 것으로 간주됩니다. 예를 들어, 나이 차이가 25인 것은 나이 차이가 26인 플레이어에게 나쁜 영향을 주지 않으므로 두 값 모두 신호 점수를 0으로 설정해야 합니다. 이 경우 25는 정규화 인자로 간주됩니다.

$\text{normAgeDifference} = \min(1, |\text{avgServerAge} - \text{joiningPlayerAge}| / 25)$

신호 점수는 나이 차이에 반비례시킵니다. 즉, 나이 차이가 작을수록 신호 점수가 더 높습니다.

$\text{ageDifferenceSignalScore} = 1 - \text{normAgeDifference}$

다음 표는 두 가지 다른 정규화 인자로 나이 신호 점수를 보여줍니다:

정규화 인자가 25인 신호는 5세 및 12세의 나이 차이를 더 멀리 떨어진 것으로 간주합니다. 더 작은 정규화 인자는 나이 차이의 증가 또는 감소를 더 확대하는 효과를 발생시킵니다.

가중치 크기

가중치는 구성 내에서 다른 신호에 비해 신호의 중요성을 나타냅니다. 가중치의 상대적인 크기가 신호의 중요성을 결정하며, 절대적인 크기는 중요하지 않습니다.

예시: 상대적 vs 절대적 크기

아래 표는 두 가지 서로 다른 매칭 구성으로 서버 A와 서버 B의 서버 점수를 계산합니다. 구성 5와 구성 6은 점유율 가중치가 각각의 친구 가중치보다 큽니다. 서버 A에는 참여하는 플레이어의 친구가 있습니다.

서버 A는 구성 5에서 이기고 서버 B는 구성 6에서 이깁니다. 이는 구성 5의 점유율 가중치가 친구 가중치보다 1.5배 크지만, 구성 6의 점유율 가중치는 친구 가중치보다 5배 더 크기 때문입니다.

절대적인 크기에서 차이가 있음에도 불구하고, 구성 6은 친구보다 점유율을 더 우선시합니다.