基于统计学习的MOBA类游戏深度信息挖掘开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电子竞技的蓬勃发展和游戏产业的日益壮大，moba（multiplayeronlinebattlearena）类游戏，如英雄联盟、王者荣耀、dota2等，凭借其竞技性强、社交性广、游戏体验丰富等特点，吸引了全球数亿玩家的参与。

海量的玩家在游戏中产生的数据蕴藏着巨大的价值，如何利用数据挖掘技术从这些数据中提取有价值的信息，对于游戏开发者、运营商、玩家以及相关研究领域都具有重要的意义。

本研究旨在探索如何利用统计学习方法对moba类游戏数据进行深度挖掘，以期揭示玩家行为规律、提升游戏体验、优化游戏设计以及推动电子竞技的发展。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着电子竞技和游戏产业的快速发展，moba类游戏数据挖掘逐渐成为学术界和工业界的研究热点，涌现出大量相关研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在moba类游戏数据挖掘方面取得了一定的进展，主要集中在玩家行为分析、游戏平衡性分析、竞技水平评估等方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是利用统计学习方法对moba类游戏数据进行深度挖掘，分析玩家行为规律，构建预测模型，并开发相应的辅助工具。

1. 主要内容

1.moba类游戏数据收集与预处理:从公开渠道获取moba类游戏数据，例如游戏api接口、游戏网站、游戏论坛等，并对数据进行清洗、转换、特征提取等预处理操作，为后续分析奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实践应用相结合的研究方法。

1.首先，进行文献综述，全面了解国内外在moba类游戏数据挖掘领域的最新研究成果、主要技术方法和发展趋势，为本研究提供理论基础和研究方向。

2.其次，收集moba类游戏数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、特征提取等操作，为后续分析构建高质量的数据集。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面有所创新:1.研究方法的创新:将深度学习等先进的统计学习方法应用于moba类游戏数据挖掘，探索新的数据分析方法，提高预测模型的准确性和效率。

2.研究内容的拓展:在传统玩家行为分析、游戏平衡性分析等研究基础上，拓展新的研究方向，例如玩家情绪分析、游戏推荐系统等，丰富moba类游戏数据挖掘的研究内容。

3.研究成果的应用:将研究成果应用于实际游戏开发和运营中，开发面向玩家的辅助工具，为游戏开发者和运营商提供决策支持，推动moba类游戏产业的健康发展。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘华骏,张龙,郭霖,等.基于机器学习的电子竞技用户画像研究综述[j].计算机科学,2021,48(s1):208-214 220.

[2] 冯天宇,李建民,周维,等.游戏数据挖掘研究综述[j].计算机科学,2021,48(12):114-124.

[3] 潘梦宇,张宇.基于lstm的moba游戏玩家行为预测[j].计算机工程与应用,2021,57(24):125-131.