Abstract-Vi anser att kluster spelare beteende och lära sig den optimala teamsammansättningen för multiplayer online-spel. Målet är att bestämma en uppsättning beskrivande spel stil grupperingar och lära en prediktor för vinst / förlust resultat. Förutsägaren tar in som indata spelstilarna för deltagarna i varje lag, dvs. de olika lagkompositionerna i ett spel. Vårt ramverk använder oövervakad inlärning för att hitta beteendekluster, som i sin tur används med klassificeringsalgoritmer för att lära sig utfallet prediktor. För våra numeriska experiment anser vi League of Legends, ett populärt lagbaserat rollspel utvecklat av Riot Games. Vi observerar de lärda kluster för att inte bara bekräfta väl med spelkunskap, men också ge insikter överraskande för experter spelare. Vi visar också att spelresultat kan förutsägas med ganska hög noggrannhet givet lagets sammansättning-baserade funktioner.
REF klustererade spelare beteende och lärde sig den optimala teamsammansättningen.
Player Behavior and Optimal Team Composition for Online Multiplayer Games
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}