Фев 11

Прогнозы на киберспорт: научный подход

Цель прогнозов на киберспорт

Целью выполнения работы является проектирование модели системы коллективного прогнозирования результатов игр в киберспорте с использованием современной технологии нейропрогнозирования. Задачей является разработка системы для совместного пользовательского
прогнозирования результатов киберспортивных матчей и самостоятельной работы информации и выдачи собственного прогноза, позволяющего делать максимально эффективные ставки на киберспорт деньгами либо предметами из игр.

К основным моментам прогнозов в киберспорте относятся следующие:

  • учет и анализ всех прошлых и будущих игр;
  • учет и анализ характеристик / результатов всех команд;
  • предоставление возможности пользователю персонально делать прогноз на каждый матч;
  • определение шанса на выигрыш команды на основе данных за предыдущие матчи.

Метод

Проблема решена методом опроса экспертов путем проведения аналитических записок и с помощью искусственной нейронной сети. В созданной нейросети есть три слоя. Первый слой состоит из 10 нейронов — рецепторов, или нейронов входных данных. Второй слой нейронов является внутренний. Третий слой нейронов является выходной, в нем есть только 2 нейроны. Входной информацией для алгоритма является количество выигранных матчей из последних 10; количество выигранных матчей перед данной встречей (винстрик) рейтинг команды; стабильность состава (время неизменности состава команды) средний показатель проигрышей данной команды. Ответом является 1 или 2 (победа конкретной команды).

Результаты

Для достижения результата проведен анализ соответствующей литературы информации об основных видах коллективного прогнозирования. Разработано дерево цели, и проведен систематический анализ предметной области. Применен метод интервью с
экспертами. Проанализированы основные методы коллективного прогнозирования. проведенный
систематический анализ объекта исследования и предмета, целей.

Выводы

На основе разработанного алгоритма расчета прогнозов и обучения нейросетей реализовано независимый от человеческого фактора процесс прогнозирования матчей в киберспорте. Наличие такой системы значительно упростит поиск прогнозов на киберспортивные матчи и даст возможность каждому желающему принять участие в прогнозировании матчей. Система дает новый
толчок к решению проблемы прогнозирования результатов не только в киберспорте, а и в спорте вообще.

Возникли турниры, профессиональные команды, и фанаты. Возникла необходимость прогнозирования победителя. Обычно процесс прогнозирования возложен на узкий круг так называемых экспертов по этому вопросу — букмекеров или людей, которые постоянно следят за ходом игры на конкретном информационном ресурсе. На ИС информационного ресурса
киберспорта положены лишь функции фиксации статистики
матчей и игроков. Это делает невозможным принять участие в успешном прогнозировании результатов матчейв для простых наблюдателей соревнований в киберспорте. Целью выполнения работы является проектирование модели системы коллективного прогнозирования результатов игр в киберспорте с использованием современной технологии нейропрогнозування.

Постановка задачи для системы прогнозов в киберспорте

Применение метода нейросетевого прогнозирования на основе анализа статистики предыдущих результатов матчей и уровня профессионализма команд и игрок значительно упрощает процесс получения успешного прогноза для простых наблюдателей соревнований в киберспорте. Задачей
является разработка общей архитектуры ИС для совместного пользовательского прогнозирования результатов киберспортивных матчей и самостоятельной работы информации и выдачи собственного прогноза. ИС должен учиться на основании собранной статистики соревнований в течение определенного периода времени с учетом участников соревнований и их профилей.
Формальной моделью системы прогнозирования киберматчей является кортеж
S = <X, C, N, T, E, Q, U, Y, φ, φ, θ>.

К основным задачам ИС принадлежат следующие:

  • учет и анализ всех прошлых / будущих игр; учет и анализ характеристик / результатов всех команд и предоставление возможности пользователю персонально делать прогноз на каждый матч;
  • определение шанса на выигрыш команды на основе данных за предыдущие матчи.

Если с первыми тремя задачами успешно справляются большинство ИС прогнозирования матчей в
киберспоте, то с последней задачей возникают определенные сложности из-за того, что простой пользователь ИС имеет зависимость от мнения эспертов — отдельных букмекеров, то есть от
человеческого фактора. Автоматическое прогнозирование результатов матчей и возможность системы начатся в течение определенного периода времени будет способствовать улучшению результатов прогнозирования и вносит элемент независимости прогнозирования от человека.
Входные данные из разных источников X (стабильность состава команды), внутренний контент ИС C (например, история игр на этом сайте, смена участников команды, активность команды и т.п.), экспертные оценки E (рейтинг команд, средний показатель проигрышей данной команды) и ограничения на прогнозирование U (например, анализ только последних 10 матчей) за определенный промежуток времени T (например, матчи только за последние год или время неизменности состава команды) формируют основу для процесса прогнозирования искусственной нейронной сетью N
Y = θDφD φ,
где С = φ (X, T, E, U), N = φ (C, T, U) и
Y = θ (Q, N, T, U). Ответом является 1 или 2 (победа конкретной команды)

Для кого нужна автоматизированная система прогнозов на киберспорт?

Соревнования по киберспорту, в том числе и международные, проводятся по всему миру. Самым значительным из них является турнир World Cyber ​​Games, организованный подобно Олимпийским
играм. Существует много букмекерских ресурсов с прогнозированием результатов матчей, но они все ориентированы на прием денежных ставок, их прогнозы базируются на мнении отдельных букмекеров. Есть много порталов для просмотра событий из мира киберспорта, с возможностями проведения ставок и публикации прогнозов на киберспорт от экспертов.
Но не существует общего алгоритма проведения эффективных прогнозов в киберспорте автоматически. Обычно прогнозы делают определенный круг специалистов этой сферы.
Кроме того, не существует общей архитектуры для систем прогнозирования матчей в киберспоте. Авторами разработаны и описаны в работе общую архитектуры для систем прогнозов в киберспорте, в которой реализовано авторами алгоритм проведения эффективных прогнозов матчей.
Спроектированная ИС направлена ​​на удовлетворение потребностей фанатов киберспортивных игр для видсликовування матчей.

Киберспорт развивается очень активно. Это вызывает большой спрос на киберспортивный контент. Прогнозирование результатов игр является неотъемлемой частью этого контента. Данная ИС ориентирована в на рядовых игроков и болельщиков киберспорта. Подобных ИС почти нет.

Добавить комментарий

Your email address will not be published.