Abstract-Vi presenterar en studie fokuserad på att bygga modeller av spelare för den stora kommersiella titeln Tomb Raider: Underworld (TRU). Emergent självorganiserande kartor är utbildade på hög nivå spelbeteende data från 1365 spelare som avslutade TRU-spelet. Den oövervakade inlärningsmetoden som används avslöjar fyra typer av spelare som analyseras inom ramen för spelet. Det föreslagna tillvägagångssättet automatiserar, delvis, de traditionella användar- och speltestningsförfaranden som följs i spelbranschen eftersom det kan informera spelutvecklare, i detalj, om spelarna spelar spelet som avsetts av spelet design. Därefter kan spelare modeller hjälpa till att skräddarsy spelmekanik i realtid för behoven hos den spelare typ identifieras.
Mer nyligen, Drachen et al. REF använde framväxande självorganiserande kartor för att få typer av spelare i spelet Tomb Raider: Underworld.
Player modeling using self-organization in Tomb Raider: Underworld
{'venue': '2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games', 'journal': '2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}