Киберспорт международный вид спорта
Киберспортивные игры генерируют огромные объемы телеметрических данных. Их использование для прогнозирования исходов киберспортивных матчей привлекло большое внимание, но микропрогнозы, которые стремятся предсказать события внутри матча, пока что неизвестны.
Однако микропрогнозы представляют постоянный интерес для киберспортивных комментаторов и аудитории, потому что они дают возможность наблюдать за событиями, которые в противном случае можно было бы пропустить: киберспортивные игры очень сложны с быстрым действием, где баланс игры может меняться в течение секунд, и где события могут происходить в нескольких областях игрового поля одновременно. Такие события могут происходить быстро, и комментаторам, и зрителям легко пропустить событие и наблюдать только следующее влияние событий ставки на киберспорт.
Киберспортивная аналитика
Киберспорт — это компьютерные игры, в которые играют в конкурентной среде, и аналитика в этой области сосредоточена на поведении игроков и команды. Многопользовательские онлайн-игры Battle Arena (MOBA) являются одними из самых популярных цифровых игр в мире.
В этих играх команды игроков сражаются друг с другом на закрытых аренах, а сложный игровой процесс сосредоточен на тактическом бою. Здесь мы представляем технику сегментирования совпадений на пространственно-временные компоненты, называемые встречами, что позволяет анализировать производительность. В этой статье мы применяем анализ на основе встреч для сопоставления данных из популярной киберспортивной игры DOTA, ставки на доту и представляем прогнозы вероятности выигрыша, основанные на встречах. Наконец, предлагаются метрики для оценки работы команды во время матча.
Прогноз на победу
Прогноз на победу в многопользовательском киберспорте: прогнозирование профессиональных матчей в реальном времени. Киберспорт — это соревновательные видеоигры, которые смотрят зрители. Большинство киберспорта генерируют подробные данные для каждого матча, которые общедоступны. Исследования киберспортивной аналитики направлены на прогнозирование результатов матчей. Предыдущие исследования делали упор на предматчевом прогнозировании и использовали данные любительских игр, которые легче получить, чем на профессиональном уровне. Однако коммерческая ценность предсказания выигрыша существует на профессиональном уровне.
Более того, прогнозирование данных в реальном времени не исследовано, как и его потенциал для информирования аудитории. Здесь мы представляем первый комплексный пример прогнозирования выигрышей в реальном времени в профессиональном киберспорте. Мы предоставляем обзор литературы для предсказания победы в многопользовательской онлайн-боевой арене (MOBA) киберспорт. бумагаоценивает первые профессиональные модели прогнозов для матчей liveDotA 2, одной из самых популярных игр MOBA, и опробует их на крупном международном турнире по киберспорту.
Используя стандартные модели машинного обучения, разработку функций и оптимизацию, наша модель имеет точность 85% после 5 минут игрового процесса. Наш анализ подчеркивает необходимость оценки и оптимизации алгоритмов, а также то, как профессиональные данные отличаются от любительских данных. Наконец, мы представляем последствия для областей киберспорта / игровой аналитики, описываем коммерческие возможности, практические проблемы и предлагаем набор критериев оценки для исследований в области киберспорта сделать ставку на киберспорт получив прогноз на победу.
