論文の概要: Competitive Balance in Team Sports Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13763v1
• Date: Wed, 24 Jun 2020 14:19:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 13:26:21.880176
• Title: Competitive Balance in Team Sports Games
• Title（参考訳）: チームスポーツゲームにおける競争バランス
• Authors: Sofia M Nikolakaki and Ogheneovo Dibie and Ahmad Beirami and Nicholas Peterson and Navid Aghdaie and Kazi Zaman
• Abstract要約: 最終的なスコア差を用いることで,競争バランスの予測基準がさらに向上することを示す。 また、慎重に選択されたチームと個々の特徴に基づいて訓練された線形モデルが、より強力なニューラルネットワークモデルの性能をほぼ達成できることも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.321949054700086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Competition is a primary driver of player satisfaction and engagement in multiplayer online games. Traditional matchmaking systems aim at creating matches involving teams of similar aggregated individual skill levels, such as Elo score or TrueSkill. However, team dynamics cannot be solely captured using such linear predictors. Recently, it has been shown that nonlinear predictors that target to learn probability of winning as a function of player and team features significantly outperforms these linear skill-based methods. In this paper, we show that using final score difference provides yet a better prediction metric for competitive balance. We also show that a linear model trained on a carefully selected set of team and individual features achieves almost the performance of the more powerful neural network model while offering two orders of magnitude inference speed improvement. This shows significant promise for implementation in online matchmaking systems.
• Abstract（参考訳）: 競争はプレイヤーの満足度とマルチプレイヤーオンラインゲームにおけるエンゲージメントの原動力である。 従来のマッチメイキングシステムは、EloスコアやTrueSkillといった、類似した個々のスキルレベルのチームによるマッチの作成を目的としています。 しかし、チームダイナミクスはそのような線形予測器だけでは捉えられない。 近年,プレイヤーとチームの機能として勝利の確率を目標とする非線形予測器は,これらの線形スキルベース手法よりも優れていた。 本稿では,最終スコア差を用いることで,競争バランスに対するより良い予測指標が得られることを示す。 また、慎重に選択されたチームと個々の機能に基づいてトレーニングされた線形モデルは、より強力なニューラルネットワークモデルのパフォーマンスをほぼ達成し、2桁の推測速度の改善を提供する。 これは、オンラインマッチングシステムにおける実装に対する大きな期待を示している。

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