实时电子竞技比赛结果预测
应用统计
2017-01-17 v1 人工智能
机器学习
摘要
在本文中，我们尝试预测多人在线电子竞技游戏Dota 2中一场比赛的获胜队伍。为解决先前工作的不足，我们考虑了来自个体玩家比赛历史的多方面先验（赛前）特征，以及随着比赛推进每分钟的实时（赛中）特征。我们使用逻辑回归、提出的属性序列模型及其组合作为预测模型。在一个包含78362场比赛的数据集中（其中20631场包含重放数据），我们的实验表明，增加更多方面的先验特征将准确率从58.69%提升至71.49%，而引入实时特征在比赛第40分钟预测时实现了高达93.73%的准确率。
引用
@article{arxiv.1701.03162,
title = {Real-time eSports Match Result Prediction},
author = {Yifan Yang and Tian Qin and Yu-Heng Lei},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.03162},
year = {2017}
}
备注
8 pages, 8 figures