JSON-Bag：一种通用的游戏轨迹表示方法
机器学习
2026-05-19 v2 人工智能
摘要
我们介绍了 JSON 记号包模型 (JSON-Bag) 作为一种通用表示游戏轨迹的方法，通过对 JSON 描述进行记号化处理，并应用 Jensen-Shannon 距离 (JSD) 作为距离度量。使用基于原型的最近邻搜索 (P-NNS)，我们在六款桌上游戏：7 Wonders、Dominion、Sea Salt and Paper、Can't Stop、Connect4、Dots and boxes 上评估了 JSON-Bag 基于 JSD 的有效性，这些游戏在三个游戏轨迹分类任务上：分类 playing agents、游戏参数或用于生成轨迹的游戏种子。我们的做法在大多数任务中超越了使用手工特征的基线。N-shot 分类评估表明，使用 JSON-Bag 原型表示游戏轨迹类别也是样本高效的。此外，我们展示了 JSON-Bag 能够通过将记号视为单个特征用于 Random Forest 来解决上述任务的自动特征提取能力，这在表现不佳的任务上显著提高了准确性。最后，我们表明，在全部六款游戏中，JSON-Bag 原型之间基于 JSD 的距离与 agents 策略之间的距离高度相关。
引用
@article{arxiv.2508.00712,
title = {JSON-Bag: A generic game trajectory representation},
author = {Dien Nguyen and Diego Perez-Liebana and Simon Lucas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.00712},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 3 figures, 6 tables, published in IEEE Conference on Games 2025