Abstract-När du gör efter tävling analys i lagspel, kan det vara svårt att räkna ut om en lagmedlemmars karaktär attribut utveckling har varit framgångsrik direkt från spelloggar. Dessutom kan det också vara svårt att räkna ut hur en lagmedlems prestation påverkar en annans prestation. I detta dokument presenterar vi en datadriven metod för att automatiskt upptäcka mönster i framgångsrika teammedlemmars karaktärsattribut utveckling i lagspel. Vi representerar först teammedlemmarnas karaktär attribut utveckling med hjälp av tidsserier av informativa attribut. Vi hittar sedan trösklarna för att separera snabba och långsamma attribut tillväxthastigheter med hjälp av kluster och linjär regression. Vi skapar en uppsättning kategoriska attributtillväxtnivåer genom att jämföra med tröskelvärdena. Om tillväxttakten är större än tröskelvärdet kategoriseras den som snabb tillväxthastighet; om tillväxttakten är lägre än tröskelvärdet kategoriseras den som långsam tillväxthastighet. Efter att ha fått uppsättningen kategoriska attribut tillväxthastigheter, bygger vi ett beslutsträd på uppsättningen. Slutligen karakteriserar vi mönster för lagets framgång när det gäller regler som beskriver teammedlemmarnas karaktärsattribut tillväxthastigheter. Vi presenterar en utvärdering av vår metodik på tre riktiga spel: DotA, 1 Warcraft III, 2 och Starcraft II. 3 En standard maskininlärning-stil utvärdering av de experimentella resultaten visar de upptäckta mönster är starkt relaterade till framgångsrika team strategier och uppnå en genomsnittlig 86% förutsägelse noggrannhet vid testning på nya spelloggar.
Yang och Roberts REF introducerade en datadriven metod för att göra efter-tävling analys och kunskapsupptäckt, och utvärderades på 3 spel: DotA, Warcraft III och Starcraft II.
Knowledge discovery for characterizing team success or failure in (A)RTS games
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG)', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}