团队制大逃杀游戏中评分系统的评估
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2021-07-01 v2 人工智能
性能
摘要
在线竞技游戏已成为主流娱乐平台。为营造公平而刺激的体验,这些游戏使用评分系统将技能相近的玩家进行匹配。尽管已有越来越多研究致力于提升这些系统的性能,但其性能如何被评估却较少受到关注。本文中,我们探索了若干指标在真实世界超过25,000场团队大逃杀比赛数据集上评估三种流行评分系统的效用。结果表明,它们的评估模式存在显著差异。部分指标受新玩家加入的影响很大。许多指标无法捕捉特定玩家群体间的真实差异。在所有研究的指标中,归一化折损累计增益(NDCG)展现出更可靠的性能与更高的灵活性。它缓解了其他指标面临的大部分挑战,同时增添了将评估重心调整至不同玩家群体的自由。
引用
@article{arxiv.2105.14069,
title = {The Evaluation of Rating Systems in Team-based Battle Royale Games},
author = {Arman Dehpanah and Muheeb Faizan Ghori and Jonathan Gemmell and Bamshad Mobasher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.14069},
year = {2021}
}
备注
Updated references -- 10 pages, 1 figure, Accepted in the 23rd International Conference on Artificial Intelligence (ICAI'21)