利用机器学习基于英雄联盟玩家—英雄经验预测对局结果
机器学习
2021-08-09 v1 人机交互
摘要
英雄联盟（LoL）是全球最受欢迎的多人在线战术竞技（MOBA）游戏。LoL 的一个重要方面是竞技排位赛，其利用基于技能的匹配系统组建公平队伍。然而，玩家的技能水平因其所选英雄（或角色）不同而有很大差异。本文中，我们提出一种基于玩家对其所选英雄的经验来预测排位 LoL 对局结果的方法。使用深度神经网络，我们发现所有玩家选完英雄后（即游戏开始前）对局结果预测准确率达 75.1%。我们的结果对 LoL 游玩与匹配有重要启示。首先，个体英雄技能对比赛结果有显著影响，无关队伍构成。其次，即便在经过基于技能的匹配后，游戏开始前队伍技能仍存在广泛差异。最后，玩家若想获胜应只玩已精通的英雄。
引用
@article{arxiv.2108.02799,
title = {Using Machine Learning to Predict Game Outcomes Based on Player-Champion Experience in League of Legends},
author = {Tiffany D. Do and Seong Ioi Wang and Dylan S. Yu and Matthew G. McMillian and Ryan P. McMahan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.02799},
year = {2021}
}
备注
5 pages, In The 16th International Conference on the Foundations of Digital Games (FDG) 2021