改进深度局部化关卡分析：游戏日志如何提供帮助

玩家建模是与理解玩家相关的研究领域。该领域的一项追求是情感预测：预测游戏将使玩家产生何种感受的能力。我们提出利用深度卷积神经网络（CNN）预测玩家体验的新颖改进方法，该方法基于游戏事件日志与局部化关卡结构信息联合训练。我们在基于超级马里奥兄弟（Infinite Mario Bros.）与超级马里奥兄弟：失落关卡（Gwario）的关卡以及原始超级马里奥兄弟关卡上测试我们的方法。我们优于先前工作，并证明了即使在测试时缺乏玩家日志的情况下，利用玩家日志训练对跨域玩家建模的效用。