RecSys 2018のペーパーを読んでいく(25)... だれとくんだら強いチームになるか、メンバーを推薦するシステムをつくった話

2019年、RecSys 2018の論文をひたすら読みます。ルール。

• 1日ひとつ
• 読み終わらなくてもOK
• 理解と疑問点を毎日まとめる

あと、20くらいですかね。全部読んでから考える。今回は、The Art of Drafting: A Team-Oriented Hero Recommendation System for Multiplayer Online Battle Arena Games。

Abstract:

• チーム戦のオンラインバトルではどんなチームを組成するかが勝利の鍵
• お互いの利点・欠点を補い合うと強いチームになる
• ヒーローは100以上あり、相手にもよるので組み合わせは無限大
• Monte Carlo Tree Search をつかってチームメンバーを推薦するシステムを構築
• 強いチームができた

ざっくり

• 問題はAbstract の通り
• チームは５メンバー。2チーム対抗。
• Aチーム1人、Bチーム2人、Aチーム2人、という順番でとっていって5人になるまで繰り返す
• このような問題の王道はminimax tree → でも木が大きすぎる
• Monte Carlo Tree Search : 関係あるところだけ探索すればいいじゃない
• これでやってみたら、強いチームができた
• latency もオンラインゲームに耐えられる範囲

感想

• 夜遅いセッションで質問なかった
• minimax tree を調べても見たらいいかも