論文の概要: Predicting the Popularity of Games on Steam
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02896v1
- Date: Wed, 6 Oct 2021 16:21:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-07 18:23:06.120396
- Title: Predicting the Popularity of Games on Steam
- Title（参考訳）: steamでのゲーム人気予測
- Authors: Andra\v{z} De Luisa, Jan Hartman, David Nabergoj, Samo Pahor, Marko
Rus, Bozhidar Stevanoski, Jure Dem\v{s}ar, Erik \v{S}trumbelj
- Abstract要約: 本稿では,Steam 上でリリースされた最近のビデオゲームを取り上げ,Steam を通じて獲得可能なゲームの人気とゲーム機能との関係を明らかにすることを目的とする。
我々はベイズ的アプローチを用いて、ゲームの価格、サイズ、サポート言語、リリース日、ジャンルがプレイヤー数に与える影響を理解する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The video game industry has seen rapid growth over the last decade. Thousands
of video games are released and played by millions of people every year,
creating a large community of players. Steam is a leading gaming platform and
social networking site, which allows its users to purchase and store games. A
by-product of Steam is a large database of information about games, players,
and gaming behavior. In this paper, we take recent video games released on
Steam and aim to discover the relation between game popularity and a game's
features that can be acquired through Steam. We approach this task by
predicting the popularity of Steam games in the early stages after their
release and we use a Bayesian approach to understand the influence of a game's
price, size, supported languages, release date, and genres on its player count.
We implement several models and discover that a genre-based hierarchical
approach achieves the best performance. We further analyze the model and
interpret its coefficients, which indicate that games released at the beginning
of the month and games of certain genres correlate with game popularity.
- Abstract（参考訳）: ビデオゲーム業界はこの10年間で急速に成長している。
毎年何千ものビデオゲームが何百万人もの人々によってリリースされ、プレイヤーの大きなコミュニティを形成している。
steamはゲームプラットフォームおよびソーシャルネットワーキングサイトで、ユーザーがゲームを購入して保存することができる。
Steamの副産物は、ゲーム、プレイヤー、ゲーム行動に関する情報の膨大なデータベースである。
本稿では,Steam 上でリリースされた最近のビデオゲームを取り上げ,Steam によるゲーム人気とゲーム機能の関係を明らかにすることを目的とする。
我々は,発売直後のSteamゲームの人気を予測し,ゲーム価格,サイズ,サポート言語,リリース日,ジャンルがプレイヤー数に与える影響を理解するためにベイズ的アプローチを用いた。
我々はいくつかのモデルを実装し、ジャンルに基づく階層的アプローチが最高のパフォーマンスを達成することを発見した。
さらにモデルを分析し,その係数を解釈し,月初旬にゲームがリリースされ,特定のジャンルのゲームがゲーム人気と相関していることを示す。
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