論文の概要: Player-Centered AI for Automatic Game Personalization: Open Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07548v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 13:34:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 22:34:12.453888
• Title: Player-Centered AI for Automatic Game Personalization: Open Problems
• Title（参考訳）: 自動ゲームパーソナライゼーションのためのプレイヤー中心ai:オープン問題
• Authors: Jichen Zhu, Santiago Onta\~n\'on
• Abstract要約: ゲームパーソナライズ研究の現況を図解し、さらなる調査を必要とする8つのオープンな問題を特定する。 これらの問題は、技術進歩とプレイヤー体験設計の深い協力を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.645196221785694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer games represent an ideal research domain for the next generation of personalized digital applications. This paper presents a player-centered framework of AI for game personalization, complementary to the commonly used system-centered approaches. Built on the Structure of Actions theory, the paper maps out the current landscape of game personalization research and identifies eight open problems that need further investigation. These problems require deep collaboration between technological advancement and player experience design.
• Abstract（参考訳）: コンピュータゲームは、次世代のパーソナライズされたデジタルアプリケーションにとって理想的な研究領域である。 本稿では,ゲームパーソナライゼーションのためのプレイヤー中心のAIフレームワークについて述べる。 アクション理論の構造に基づいて,ゲームパーソナライゼーション研究の現在の状況と,さらなる調査を必要とする8つの未解決問題を特定した。 これらの問題は、技術進歩とプレイヤー体験設計の深い協力を必要とする。

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