游戏实时胜率预测

在游戏过程中进行实时胜率预测,能够为观战者、解说提供话题引导和需求。实时胜率预测系统目前 在游戏赛事的观战直播领域已经出现一些应用尝试。肯德基KI上校、DOTA PLUS胜率预测面板,已经在LOL和DOTA玩家中取得了良好的反馈。通过战斗的实时胜率预测,不仅可以制造话题为比赛带来乐趣,也可以通过事后回顾,分析对局中的得失,提升竞技实力,对游戏玩法参与感和体验,是一种革新。

本文是一个关于游戏实时胜率预测ppt的介绍,这个ppt是我在实验室一次大分享上的报告。此ppt主要包括四个部分:背景介绍、相关工作、我们的工作、以及总结。其中我们的工作,是我之前在网易实习时所作的一项研究,是关于逆水寒游戏实时胜率预测的工作。

背景

首先是介绍了一下游戏背景部分,主要包括当前全球游戏市场的现状、游戏对学术界的影响、游戏在产业界的应用。然后引出实时胜率预测的应用及其重要性,最后总结实时胜率预测及其相关的延伸问题。

相关工作

然后是相关工作部分,从两个方面来介绍。一方面是简要回顾了一下传统的统计学方法比如BT算法、ELo机制等。另一方面是介绍基于深度学习的方法。挑了三个比较有代表性的研究进行相对详细的介绍,一个是基于英雄联盟游戏视频的高光时刻生成、一个是基于王者荣耀游戏视频的无监督高光片段检测框架、另一个是足球运动员动作价值评估。

我们的工作

我们的工作主要是基于逆水寒游戏数据,研究实时胜率预测模型。所作的工作主要包括三个步骤,首先基于shapely value对数据进行了分析,分析游戏中不同角色的数量对游戏结果的影响;然后采用LR、XGboost等方法进行实时胜率预测实验,效果挺好,但是可解释性不足。后来将数据处理成图片形式,还原游戏对局原貌,采用CNN实现胜率预测,并通过热力图提供强解释性。

总结

最后总结了一下基于游戏实时胜率预测的可能的研究方向,主要包括:关键点识别、高光时刻检测、实时胜率的可解释性、战报自动生成、战场数据表征等。

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