論文の概要: Player Modeling via Multi-Armed Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05264v1
- Date: Wed, 10 Feb 2021 05:04:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-11 14:48:06.296038
- Title: Player Modeling via Multi-Armed Bandits
- Title（参考訳）: マルチアーマッドバンドを用いたプレイヤーモデリング
- Authors: Robert C. Gray, Jichen Zhu, Dannielle Arigo, Evan Forman and Santiago
Onta\~n\'on
- Abstract要約: マルチアームバンディット(MAB)に基づく新しいプレイヤーモデリング手法を提案する。
本研究では,ユーザ研究におけるデータ生成に先立って,これらのアルゴリズムの評価と微調整を行うアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.64975374754221
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper focuses on building personalized player models solely from player
behavior in the context of adaptive games. We present two main contributions:
The first is a novel approach to player modeling based on multi-armed bandits
(MABs). This approach addresses, at the same time and in a principled way, both
the problem of collecting data to model the characteristics of interest for the
current player and the problem of adapting the interactive experience based on
this model. Second, we present an approach to evaluating and fine-tuning these
algorithms prior to generating data in a user study. This is an important
problem, because conducting user studies is an expensive and labor-intensive
process; therefore, an ability to evaluate the algorithms beforehand can save a
significant amount of resources. We evaluate our approach in the context of
modeling players' social comparison orientation (SCO) and present empirical
results from both simulations and real players.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,アダプティブゲームにおけるプレイヤー行動のみからパーソナライズされたプレイヤーモデルを構築することに焦点を当てる。
1つ目は、マルチアームバンド(mabs)に基づくプレイヤーモデリングに対する新しいアプローチです。
このアプローチは,現在のプレーヤの関心特性をモデル化するためにデータ収集の問題と,このモデルに基づいてインタラクティブなエクスペリエンスを適用する問題の両方を同時にかつ原則的に解決する。
第2に,ユーザ調査でデータを生成する前に,これらのアルゴリズムを評価し,微調整する手法を提案する。
ユーザ研究は費用がかかり、労働集約的なプロセスであるため、事前にアルゴリズムを評価する能力は大量のリソースを節約できるため、これは重要な問題である。
我々は,プレイヤーの社会的比較傾向(SCO)をモデル化し,シミュレーションと実プレイヤーの両方から経験的な結果を示す。
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