論文の概要: QuickSkill: Novice Skill Estimation in Online Multiplayer Games
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07704v1
- Date: Mon, 15 Aug 2022 11:59:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-17 12:50:35.709284
- Title: QuickSkill: Novice Skill Estimation in Online Multiplayer Games
- Title(参考訳): QuickSkill: オンラインマルチプレイヤーゲームにおける初心者スキル推定
- Authors: Chaoyun Zhang, Kai Wang, Hao Chen, Ge Fan, Yingjie Li, Lifang Wu,
Bingchao Zheng
- Abstract要約: 現在のマッチメイキングレーティングアルゴリズムは、新しいプレイヤーの真のスキルを学ぶために、かなりの量のゲームを必要とする。
これはマッチングレーティングアルゴリズムの'コールドスタート'問題として知られている。
本稿では,ディープラーニングに基づく初心者スキル推定フレームワークQuickSKillを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.364132825629465
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Matchmaking systems are vital for creating fair matches in online multiplayer
games, which directly affects players' satisfactions and game experience. Most
of the matchmaking systems largely rely on precise estimation of players' game
skills to construct equitable games. However, the skill rating of a novice is
usually inaccurate, as current matchmaking rating algorithms require
considerable amount of games for learning the true skill of a new player. Using
these unreliable skill scores at early stages for matchmaking usually leads to
disparities in terms of team performance, which causes negative game
experience. This is known as the ''cold-start'' problem for matchmaking rating
algorithms.
To overcome this conundrum, this paper proposes QuickSKill, a deep learning
based novice skill estimation framework to quickly probe abilities of new
players in online multiplayer games. QuickSKill extracts sequential performance
features from initial few games of a player to predict his/her future skill
rating with a dedicated neural network, thus delivering accurate skill
estimation at the player's early game stage. By employing QuickSKill for
matchmaking, game fairness can be dramatically improved in the initial
cold-start period. We conduct experiments in a popular mobile multiplayer game
in both offline and online scenarios. Results obtained with two real-world
anonymized gaming datasets demonstrate that proposed QuickSKill delivers
precise estimation of game skills for novices, leading to significantly lower
team skill disparities and better player game experience. To the best of our
knowledge, proposed QuickSKill is the first framework that tackles the
cold-start problem for traditional skill rating algorithms.
- Abstract(参考訳): 対戦システムはオンラインマルチプレイヤーゲームにおいてフェアマッチを作成する上で不可欠であり、プレイヤーの満足度やゲーム体験に直接影響を及ぼす。
マッチメイキングシステムの多くは、プレーヤのゲームスキルを正確に見積もることに大きく依存している。
しかし、現在のマッチングレーティングアルゴリズムは、新しいプレイヤーの真のスキルを学ぶのにかなりの量のゲームを必要とするため、初心者のスキルレーティングは通常不正確である。
これらの信頼できないスキルスコアをマッチメイキングの初期段階で使用すると、通常、チームのパフォーマンスの差が生じ、ネガティブなゲーム経験が引き起こされる。
これはマッチング評価アルゴリズムの'コールドスタート'問題として知られている。
そこで本研究では,オンラインマルチプレイヤーゲームにおける新たなプレイヤーの能力を素早く探究するための,ディープラーニングに基づく初心者スキル推定フレームワークQuickSKillを提案する。
quickskillは、プレイヤーの初期の数ゲームからシーケンシャルなパフォーマンス特徴を抽出し、専用のニューラルネットワークで将来のスキル評価を予測し、プレイヤーの初期のゲーム段階で正確なスキル推定を提供する。
マッチメイキングにQuickSKillを用いることで、初期冷間開始時にゲームフェアネスを劇的に向上させることができる。
我々はオフラインとオンラインの両方のシナリオで人気のあるモバイルマルチプレイヤーゲームで実験を行う。
2つの実世界の匿名化されたゲームデータセットで得られた結果は、提案するquickskillが初心者に正確なゲームスキルを推定し、チームのスキル格差が著しく減少し、プレイヤーのゲーム経験が向上することを示している。
我々の知る限りでは、QuickSKillは従来のスキル評価アルゴリズムのコールドスタート問題に対処する最初のフレームワークである。
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