Predictive e-sports game analysis using machine learning approaches
Makine öğrenmesi yaklaşımıyla kestirimci e-spor oyun analizi
- Tez No: 811577
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OKAN BURSA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İZMİR BAKIRÇAY ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Oyun analizi günümüzde oldukça rağbet gören bir alandır ve League of Legends e- Spor alanında popüler oyunlardan biridir. Bir MOBA oyunu olan League of Legends aslında ikili sınıflandırma problemi olarak değerlendirilebilir. Bu çalışmada oyunun geliştiricisi tarafından yayınlanan RIOT API kullanarak veri çekilmiş ve çekilen veriler modele beslenmeden önce önişleme tabi tutulmuştur. Veri iki farklı yaklaşımla düzenlenip iki farklı veri kümesi olarak sunulmuştur: oyuncu-tabanlı veri kümesi ve takım-tabanlı veri kümesi. Modeller bu veri kümeleri ile ayrı ayrı eğitilmiş ve sonuçları değerlendirilmiştir. Bu değerlendirme sonucunda performansı en yüksek olan modeller 0,950 ve 0,969 F1-score ile sırasıyla LightGBM ve AdaBoost modelleri olmuştur. Deneysel çalışma olarak boyut azaltma yöntemlerinden öznitelik seçimi uygulanmış ve performansı en yüksek olan AdaBoost modelinin sunduğu en önemli 10 öznitelik seçilmiştir. Seçilen öznitelikler arasında korelasyon analizi yapılarak korelasyonu en az olan 7 öznitelik ile veri kümeleri filtrelenerek, modeller bu deneysel veri kümeleri ile tekrar eğitilip test edilmiştir. Sonuç olarak performanslarda belirli bir düşüş gözlendiğinden elenen özniteliklerin oyun açısından stratejik bir öneme sahip olduğu ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
Game analytics are highly demanding topic nowadays and League of Legends is one of the popular games in professional e-sports area. League of Legends is a MOBA game which can be simplified as binary classification problem. This research will retrieve data using RIOT API which is distributed by the developer of the game League of Legends, preprocess the extracted data before feeding the models with it and build several machine learning models using these data. In this research, two different approaches used while creating the dataset: player-based dataset and team-based dataset. Models have been trained and tested separately using these datasets. AdaBoost and LightGBM has the best performance metrics with 0,950 and 0,969 F1-scores respectively. For experimental study, dimensionality reduction has been operated using feature selection. We used most 10 important features of the most successful model, AdaBoost. Correlation analysis have been done and 7 attributes have been selected to filter and create new experimental datasets. These attributes are key to build gaming strategy. Models have been trained and tested again with the new datasets. Dimension reduction degrade the performances, and this puts out that the dropped attributes are strategic in the game.
Benzer Tezler
- Decision support system for a football team management by using machine learning techniques
Makine öğrenmesi teknikleri ile bir futbol takımı yönetimi için karar destek sistemi
MUSTAFA AADEL MASHJAL AL-ASADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
- E-spor ve geleneksel spor ile uğraşan sporcuların zihinsel dayanıklılık ve dijital oyun bağımlılık düzeylerinin incelenmesi
Investigation of mental endurance and digital game addiction levels of e-sports athletes and athletes involved in traditional sports
HELİN OLCAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
SporBitlis Eren ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Eğitimi Anabiilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ATLİ
- Ortaokul öğrencilerinin dijital oyun bağımlılıkları ile ailelerin dijital ebeveynlik farkındalıkları arasındaki ilişkinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi
Examining the relationship between secondary school students' addiction to digital games and families' awareness of digital parenting in terms of certain variables
ILGIN GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiTrakya ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ÖZGÜR
- Z kuşağının dijital oyun bağımlılığı ve fiziksel aktiviteye katılım düzeyleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
Examination of the relationship between generation Z's digital game addiction and physical activity participation levels
İLHAN BAYIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
SporSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Eğitimi Anabiilim Dalı
DOÇ. DR. ERSİN ESKİLER
- Antrenörlerin liderlik davranış tiplerine göre eleştirel düşünme eğilimlerinin incelenmesi
An analsis of critical thinking tendencies of trainers based an their leadership behaviors
HAKAN ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
SporErciyes ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZİYA BAHADIR