用于挖掘MMORPG中集体行为机器人的框架
机器学习
2025-07-03 v2 人工智能
摘要
在大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG）中，常常会观察到使用未授权自动程序以系统性、重复方式执行预定义行为的异常玩家（机器人）。机器人通常从事这些活动是为了获取游戏内货币，最终将其出售到游戏之外获取真实货币。此类滥用行为会严重影响合法用户的游戏体验，因为机器人垄断了特定的狩猎区域并获取稀缺物品。因此，检测异常玩家是游戏公司的重要任务。基于机器人倾向于由于自动程序而以相似的游戏轨迹进行集体行为的事实，我们开发了BotTRep框架，该框架包括轨迹表示学习以及完全无标签的游戏轨迹数据集上的聚类。我们的模型旨在学习游戏轨迹序列的表示，以便在上下文相似的轨迹的玩家拥有更接近的嵌入。随后，通过对这些表示应用DBSCAN并可视化相应的移动模式，我们的框架最终帮助游戏主管识别和禁止机器人。
关键词
引用
@article{arxiv.2501.10461,
title = {A Framework for Mining Collectively-Behaving Bots in MMORPGs},
author = {Hyunsoo Kim and Jun Hee Kim and Jaeman Son and Jihoon Song and Eunjo Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.10461},
year = {2025}
}