論文の概要: Decoding the mechanisms of the Hattrick football manager game using Bayesian network structure learning for optimal decision-making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09499v1
- Date: Sun, 13 Apr 2025 09:50:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-23 04:50:41.514841
- Title: Decoding the mechanisms of the Hattrick football manager game using Bayesian network structure learning for optimal decision-making
- Title（参考訳）: ベイジアンネットワーク構造学習を用いたハットリック・フットボール・マネージャーゲームにおける最適意思決定のためのメカニズムの復号
- Authors: Anthony C. Constantinou, Nicholas Higgins, Neville K. Kitson,
- Abstract要約: 本研究はHattrickを構造学習技術とベイズネットワークを用いて探索した最初のものである。
本稿では,知識に基づく構造と構造学習アルゴリズムの有効性を総合的に評価する。
我々はHattrickコミュニティが使用するトップモデルのパフォーマンスにマッチする、完全に指定されたベイズネットワークモデルを導入し、公開する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.953513005270839
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hattrick is a free web-based probabilistic football manager game with over 200,000 users competing for titles at national and international levels. Launched in Sweden in 1997 as part of an MSc project, the game's slow-paced design has fostered a loyal community, with many users remaining active for decades. Hattrick's game-engine mechanics are partially hidden, and users have attempted to decode them with incremental success over the years. Rule-based, statistical and machine learning models have been developed to aid this effort and are widely used by the community. However, these models or tools have not been formally described or evaluated in the scientific literature. This study is the first to explore Hattrick using structure learning techniques and Bayesian networks, integrating both data and domain knowledge to develop models capable of explaining and simulating the game engine. We present a comprehensive analysis assessing the effectiveness of structure learning algorithms in relation to knowledge-based structures, and show that while structure learning may achieve a higher overall network fit, it does not result in more accurate predictions for selected variables of interest, when compared to knowledge-based networks that produce a lower overall network fit. Additionally, we introduce and publicly share a fully specified Bayesian network model that matches the performance of top models used by the Hattrick community. We further demonstrate how analysis extends beyond prediction by providing a visual representation of conditional dependencies, and using the best performing Bayesian network model for in-game decision-making. To support future research, we make all data, graphical structures, and models publicly available online.
- Abstract（参考訳）: ハトリックは無料のウェブベースの確率的フットボールマネージャーゲームであり、20万人以上のユーザーが全国および国際レベルでタイトルを競う。
1997年にスウェーデンでMScプロジェクトの一環として開始されたこのゲームは、遅いペースでデザインされ、忠実なコミュニティが育ち、多くのユーザーが数十年にわたって活動した。
ハトリックのゲームエンジンの仕組みは部分的に隠されており、ユーザーは何年もかけてそれを復号化しようと試みてきた。
ルールベース、統計モデル、機械学習モデルは、この取り組みを支援するために開発され、コミュニティで広く利用されている。
しかし、これらのモデルや道具は、科学文献で公式に記述され、評価されていない。
本研究では,構造学習技術とベイジアンネットワークを用いてHattrickを探索し,データとドメイン知識を統合し,ゲームエンジンの説明とシミュレーションが可能なモデルを開発する。
本稿では,構造学習アルゴリズムの有効性を知識ベース構造と関連づけて評価し,構造学習がネットワーク全体の適合度を高くするが,ネットワーク全体の適合度を低くする知識ベースネットワークと比較して,選択した変数に対するより正確な予測は得られないことを示す。
さらに、Hattrickコミュニティが使用するトップモデルのパフォーマンスにマッチする、完全に指定されたベイズネットワークモデルを導入し、公開する。
さらに、条件依存の視覚的表現を提供し、ゲーム内意思決定に最適なベイズネットワークモデルを用いることで、分析が予測を超えてどのように拡張されるかを実証する。
今後の研究を支援するため、すべてのデータ、グラフィカル構造、モデルをオンラインで公開しています。
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