チームベースのマルチプレーヤゲームにおける錯覚検出【JST・京大機械翻訳】

Greige Laura; Silva Fernando De Mesentier; Trotter Meredith; Lawrence Chris; Chin Peter; Varadarajan Dilip

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219796218882 整理番号：22P0301771

チームベースのマルチプレーヤゲームにおける錯覚検出【JST・京大機械翻訳】

Collusion Detection in Team-Based Multiplayer Games

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発行年： 2022年03月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

競合多重層ゲームの文脈において,2つ以上のチームが,この協調から不公平な利点を得る意図で,2つ以上のチームが共通の目標に向けて協調するかどうかを決定する。しかし,プレーヤー集団からコラーを識別するタスクは,プレーヤー母集団の彼女のサイズにより,ゲーム設計者にとって実行不可能であった。本論文では,チームベースの多重層ゲームにおける衝突行動を検出するシステムを提案し,また,もっともらしい行動を示すプレイヤーを強調した。次に,ゲーム設計者は,プレイヤーのより小さな部分集合を分析し,どのような行動を取るかを決定する。この理由のために,検出を自動化するとき,偽陽性で非常に注意する必要がある。提案手法は,ゲームの行動パターンに対するプレーヤーの社会的関係を分析し,グラフ理論からのツールを用いて,対立するチームから各ペアのプレーヤーが示す共lusionの程度を検出し,測定することを可能にする特徴集合を推論する。次に,分離森林を用いて検出を自動化し,異常値の強調に専門化した教師なし学習技術,および,2つの実データセット,それぞれ170,000以上のユニークなプレーヤーと100,000以上の異なるマッチングに関する筆者らのアプローチの性能と効率を示す。【JST・京大機械翻訳】

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ゲーム理論

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