挖掘电子竞技：MOBA比赛结果的相关性和预测

© 2014年。出版社：Elsevier B.V.由美国应用科学研究所负责选择和/或同行评审可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectAASRI Procedia 8（2014）82 - 872014年AASRI体育工程和计算机科学会议（SECS 2014）挖掘竞技电子游戏François Rioulta，Jean-Philippe Métiviera，Boris Helleub，NicolasScellesc，Christophe Durandb1aGREYC -bCesamS -c体育学院，斯特灵大学，斯特灵，FK9 4LA，苏格兰英国摘要视频游戏的开发和专业化需要工具来分析玩家和团队的实践，他们的战术和策略。这些游戏非常受欢迎，并且本质上是数字的，它们提供了我们在团队合作方面分析的许多轨道。我们研究了多人在线战斗竞技场（MOBA）的古代防御（DotA），两支球队在一场非常类似于橄榄球或美式足球的比赛中战斗。通过拓扑措施-由球员，惯性，直径，距离基地所描述的多边形的面积-这是独立的确切性质的游戏，我们表明，比赛的结果可以相关地预测。挖掘电子竞技© 2014作者。出版社：Elsevier B. V.这是CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。美国应用科学研究所科学委员会负责同行评议关键词：电子竞技，MOBA，数据挖掘，分类1. 介绍近年来，电子游戏的发展有了很大的增长。技术进步使计算机民主化，更多的人现在可以在平板电脑或手机上访问视频游戏。这种爱好也超过了电影、音乐甚至电视。1通讯作者。联系电话：+33-231-567-379。电子邮件地址：Francois.Rioult@unicaen. fr。2212-6716 © 2014作者出版社：Elsevier B. V.这是CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）。美国应用科学研究所科学委员会负责的同行评审doi：10.1016/j.aasri.2014.08.014François Rioult等人/ AASRI Procedia 8（2014）8283虽然人工智能确实有所改进，但面对机械实体并不能提供与人类控制的玩家相同的巧妙或反应。网络游戏还允许玩家相互挑战，使其有可能与来自世界各地的人竞争，甚至与他们从未见过的人建立团队精神。网络的发展通过抑制距离，使与其他人的游戏变得更容易。兴趣社区正在发展，并使游戏生活随着时间的推移，通过喂养论坛，编写指南或组织活动和特殊的挑战。在这些比赛中取得好成绩需要经常进行密集和定期的训练。球员们往往表现得像真正的运动员，他们的练习超越了简单爱好的框架[1]。电子竞技的流行和网络运动员的概念正在出现2。这些运动员可以由计算机设备供应商赞助，他们参加世界范围的比赛，获得现金奖励和热情的人群。处理虚拟社区和建立事件组织可能会导致新的工作，如：广播员，经理，代理人，裁判。电子竞技观众市场前景广阔。我们的兴趣是在视频游戏，遵循一个真正的集体运动的原则，使反对两支球队，根据一个良好的边界和规范的游戏。特别是，我们研究了一个多人在线战斗竞技场（MOBA），其目标是征服对手的领域，如橄榄球或美式足球。这种类型的游戏提供了一个高再现性的情况下，因为该领域并没有变化的游戏。然后，在电子游戏环境和实际体育环境中进行的比赛之间可以观察到许多相似之处，因此，可以对实际比赛场地上发生的事情进行概括，更容易并且在体育环境中研究MOBA，富有成效。视频游戏的专业化需要适应玩家实践发展的工具。为了提高他们的表现，网络运动员应该有这些工具可用，这样他们就可以确定目标，分析优势和劣势，然后制定计划。我们在这里展示了分析视频游戏的轨迹会导致战略分析的路线：明智地使用来自轨迹的知识为评估和指导体育实践提供了解决方案。据我们所知，一些使用轨迹的策略性研究已经在视频游戏中进行：[2]在俄罗斯方块游戏中分析键盘的使用; [3]使用显示器生成的视频流构建游戏的时间表示;最后，[4]研究了2,000场星际争霸比赛的语料库。从体育的角度研究视频游戏的轨迹是原创的，因为这些游戏传统上是通过其社会学角度（例如暴力），认知或艺术角度进行研究的。2. MOBA：一种新的视频游戏在过去的十年中，在线多人游戏已经取得了显着的普及。许多游戏模式共存，并提供团队之间的游戏（友谊赛或比赛）。《远古防御》（Defense of the Ancients，DOTA）（在2.2节中描述）是一款MOBA游戏，由两个五人团队组成，在虚拟战场上进行竞争。每个游戏都使用相同的战场。目标是推动他们阵营中的对手并摧毁标志性建筑。基地位于地图的对角（见图1）。底层是哨兵营地，顶层是天灾氏族。中路从一个战队到另一个战队需要30秒，外线需要1分钟。圆盘代表防御塔。三个主要路径（中央，两侧）可用。每隔30秒，三个独立的小部队离开每个基地，走向敌人的基地。在路上，他们遇到了一支小型的自主反对派军队。这三次相遇定义了前线。前线的概念在MOBA中至关重要。没有玩家的干预，它处于一种缓慢振荡的不稳定平衡防御塔（每条路径三个），比自治塔强得多2例如见亚洲电子游戏：http://www.ocasia.org/sports/SportsT.aspx? AMPuohtNGyxFinVzEIKang==84François Rioult等人/ AASRI Procedia 8（2014）82军队，饱和这些自然振荡。为了防止游戏无限期地持续下去，自治军队周期性地增长，并放大振荡的幅度。作为一个拥有超能力的英雄，人类玩家跟随他的自治军队的进展，帮助他们摧毁塔，然后摧毁基地的建筑物。如果玩家受到太多伤害，他的英雄会被击倒并死亡（在一定时间内）。MOBA可以被看作是橄榄球的模拟，在一个非常大的场地上有五支球队，三个球在三个不同的球道上。图1. DOT A的屏幕截图（在第2.2节中详细描述），一个典型的MOBA2.1. MOBA中的团队游戏MOBA是一款以团队为导向的游戏。每个玩家从一百个名单中选择一个英雄。每个英雄都有自己的特点（力量和弱点）。团队的组成受到每个玩家对英雄的选择的限制。在比赛中，每支球队都必须协调行动，并以最有效的方式对对方的行动做出反应。这些行动在空间和时间上都是协调的，并通过突破敌方领土，发现对手来显著改变前线。“一对一”在游戏中是可能的，但单个玩家的孤立行动很少是决定性的。MOBA提供了一个基于竞争平衡的游戏，其中逆转是可能的，并且通常是决定性的。2.2. DOTA：保卫古人我们研究的MOBA是电子游戏WARCRAFT III的一种模式，名为DOT A。两队五名球员在一个公平的领域竞争的游戏在30至45分钟。我们选择DOT A的原因如下：•它是最早的MOBA之一，我们在DOTA上得到的结果可以推广到任何其他MOBA，•这项运动在不同的联赛中广泛进行和组织•有许多可用的重放文件。这些文件跟踪每个玩家3. 战略分析对1,120场DOT A比赛进行了分析。我们研究了拓扑线索的球员的位置，预测比赛的结果的相关性。除了计算玩家的移动速度之外，没有使用任何关于游戏的知识，这对于推断他们的位置是必要的。博弈的连续性被忽略了，这是为了表明，François Rioult等人/ AASRI Procedia 8（2014）8285虽然我们使用了非常低级别的曲目，但这些球员与战略分析相关3.1. 构建样本游戏是从DOT A-LEAGUE3网站获得和分析的，该网站为20万用户组织了比赛。由于系统知道每个游戏的结果，因此每个玩家的先验获胜概率也是已知的，并用于匹配。我们分析了两种配对：正常：787场比赛没有级别要求;VIP：333场比赛，比赛留给VIP玩家，获胜概率超过60%。此示例来自玩家上传的已保存游戏，因为他们对结果感到自豪，或者因为他们需要管理员进行裁判，例如因为违反了某些规则或发生了某些不良行为。这一事实可能导致我们研究中的偏倚（在第3.5节中讨论）。3.2. 拓扑线索对于每场比赛，计算了每一秒和每支球队的以下变量•玩家所描述的多边形的面积（参见图2）;•聚集能力，它是到多边形重心的距离的平均值•团队的惯性，即到重心距离的标准差•多边形的直径，即两点之间的最大距离;•多边形的距离，即重心和球队基地之间的距离为了比较这些线索的粗略估计，使用面积的平方根。它给出了一个与距离齐次的线索。每个线索都被归一化，以便它代表两个碱基之间的间隙的百分比。3.3.第一次统计研究第一个分析包括研究胜利和失败的团队的拓扑线索之间的统计差异。由于这些测量是在两个团队的相同时间戳完成的，因此样本是匹配的，然后研究了它们的差异。每一场比赛导致这些差异的平均值，标准差和标准分4。这些统计方法更好地量化了赢家和输家之间线索的变化。表1根据多边形的面积、其聚集能力、惯性、直径和偏远程度总结了正常和VIP两个样本组的这些变化。该表的第一列表明该地区是非常可变的，但与获胜无关。另一方面，惯性和聚集能力，以及较小程度上的直径和距离，确实更相关。获胜的球队具有更好的凝聚力和更弱的惯性。这些线索是具有最佳机动性的团队的优势的标志。这些线索的统计相关性证实了关于团队比赛的通常知识和有待发展的质量：控制地图，流动性，侵略性，撤退。这些拓扑线索易于实现，并被证明是相关的集体电子竞技的战略分析。3http://www.dota-league.com，2011年11月关闭4如果是n个样本中线索之间差异的平均值，n是标准差，则标准得分为n. - 是的ı86François Rioult等人/ AASRI Procedia 8（2014）82图2.玩家描述的多边形的图形表示表1.胜负队拓扑线索差异的统计分析。为每个语料库（正常或VIP）提供的值是每个匹配的平均值的平均值，它们的标准差和标准分数。样品区域收集惯性直径距离VIP0.28-4.5-1.74.36.9平均(333比赛）30.10.418.2-12.47.2-12.124.19.138.19.2圣dev.圣评分正常0.5-4.6-1.84.75.9平均(787比赛）30.41.118.6-12.37.4-11.924.39.937.68.3圣dev.圣评分此外，正常和VIP语料库之间几乎没有什么区别：当玩家具有同质技能时，最集体和分组的团队获胜。这种接近证实了我们的直觉，即MOBA中的团队比赛比每个球员的个人技能更具决定性3.4. 验证拓扑线索为了验证拓扑线索对于预测匹配结果的相关性，我们实现了一些监督分类实验。这种决策方法使得能够计算用于预测类变量的模型，例如团队的赢/输比。除了其决策潜力，监督分类可以验证拓扑线索的相关性。如果可以计算出可靠的模型，这意味着这些线索是有贡献的和相关的。在RapidMiner5平台的帮助下，提供了大量的模型，我们试图用拓扑线索来预测游戏的结果。这些模型包括决策树，朴素贝叶斯，神经网络和支持向量机（SVM），使用10倍交叉验证。取得了以下令人鼓舞的成绩•95%的受试者工作特征（ROC）曲线下面积[5]。这一衡量标准表明了将获胜的球队与失败的球队区分开来的能力;•85%的精确度：这是被归类为获胜的球队的比例，而他们真的赢了;•90%的召回率：这是获胜球队被召回的比例对计算的决策树的解释强调聚集能力是最具判别力的，其次是到基地的距离。5http://www.rapid-i.comFrançois Rioult等人/ AASRI Procedia 8（2014）8287该研究得出结论，拓扑线索是相关的，不仅用于预测MOBA比赛的结果，而且用于确定哪些线索是相关的，例如：聚集能力和攻击性。这个最终的评估允许验证的方法，该方法处理计算基本的拓扑线索，是独立的游戏，但有用的预测和分析的结果。这些成果开辟了一条补充现有专业知识的道路。该方法包括从被视为轨迹的玩家的行为开始分析游戏。知识是从这些轨道提取，并允许提出战略建议。3.5. 方法的偏差和局限性这项研究有很多偏见：1.在构建语料库时：•使用过的重播档主要是由玩家上载作投诉用途。研究的游戏质量可能很差;•匹配器从队列中建立团队，以便获胜概率是公平的。然而，球员们彼此不认识，也不习惯在一起打球;2.关于轨道分析的技术方面：•由于重放文件中没有精确的信息，所以使用的球员位置是由估计产生的。然后根据玩家触发的移动命令推断位置。尽管如此，英雄死后，其重生的位置是精确已知的：在实践中，对推断位置的人工分析表明它们是现实的;•只有已结束的比赛才被分析，尽管在结束前投降是经常的。这种选择将研究限制在平衡更稳定的比赛中。在进一步的工作中，我们想研究涉及常规球队的冠军赛。这些球队的球员被用来一起比赛，并提供更高的技术水平。4. 结论我们详细介绍了一个基于轨道的竞争性视频游戏系统，并研究了其潜力的团队发挥的战略分析。我们引入了低层次的拓扑线索，允许表征MOBA的空间结构。我们发现这些线索与预测比赛结果有关。尽管由于语料库设置和用于提取知识的工具的偏见，拓扑线索很容易计算，不需要任何初步的知识。这些线索对研究和分析集体电子竞技中的团队平衡问题具有一定的参考价值。引用[1] Yee N娱乐的劳动：电子游戏如何模糊工作和娱乐的界限，游戏与文化2006; 1：68-71。[2] 吴晓刚.认知行为与语用行为的区别.认知科学，1994; 1：513-49.[3] Douglass J.计算机游戏的计算机视觉：游戏记录的分析和可视化。在：媒体艺术，科学和技术研讨会：互动媒体的未来; 2009年。[4] 刘伟，王伟，王伟.星际争霸：母巢之战中策略游戏的语料库分析。在：认知科学学会第33届年会;2011年。[5] 福塞特T ROC图：研究人员的注意事项和实际考虑，技术报告HPL-2003-4，HP实验室2003。