จะสร้างอัลกอริธึมการจับคู่ผู้เล่นแบบเรียลไทม์ใน Gaming World ได้อย่างไร? — แนวทางการคิดของ Data Science | โดย Shaurya Uppal | ก.ย. 2022
ฉันเพิ่งกลับมาเล่นหมากรุกอีกครั้งหลังจากหยุดพักไปนาน เวลาของฉันที่ใช้ไปกับความบันเทิงที่สิ้นเปลืองและไม่ก่อผลได้ลดลงตามไปด้วย
หมากรุกมีประโยชน์มากมาย:
- เพิ่มขีดความสามารถในการแก้ปัญหา
- เพิ่มการบีบอัดการอ่านและ IQ
มีข้อดีอื่นๆ อีกมากมายที่มีความสำคัญต่อวิชาชีพด้านวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของฉันถูกจุดไฟหลังจากใช้เวลาเล่นที่ Chess.com สงสัยว่าอัลกอริธึมการจับคู่ผู้เล่นทำงานอย่างไร ในจดหมายข่าวนี้ เราจะหารือในรายละเอียดว่าคุณลักษณะใดมีประโยชน์ และเราจะสร้างอัลกอริธึมการจับคู่ผู้เล่นได้อย่างไร
หากคุณยังไม่ได้สมัครรับจดหมายข่าวนี้ โปรดไปที่นี้ ลิงค์ และกดปุ่มสมัครรับข้อมูล
สร้างอัลกอริทึมการจับคู่ผู้เล่นแบบเรียลไทม์สำหรับเกมหมากรุก
- เพื่อเพิ่มการรักษาผู้ใช้บนแพลตฟอร์มให้สูงสุด
- เพื่อเพิ่มจำนวนเกมที่เล่นต่อผู้ใช้ต่อเซสชัน ซึ่งจะนำไปสู่ผู้ใช้ที่ซื้อสมาชิกระดับโปรหรือระดับเพชรเพื่อเรียนรู้หมากรุก
- เพิ่มระยะเวลาเซสชันสูงสุดบนแพลตฟอร์ม
คุณสมบัติ
สำหรับการจับคู่ผู้เล่นแบบเรียลไทม์ เราจะพิจารณาปัจจัยต่อไปนี้:
- จับคู่ผู้เล่นออนไลน์ที่ใกล้เคียงที่สุดตามการจัดอันดับ: ผู้เริ่มต้นไม่ควรจับคู่กับ Viswanathan Anand ผู้เล่นระดับปรมาจารย์
- มันหลีกเลี่ยงการจับคู่ผู้เล่นที่หยาบคายหรือดูถูกกับผู้เล่นที่ใจดี: เพื่อรักษาความสามัคคีบนแพลตฟอร์มและปรับปรุงการรักษา สิ่งนี้สำคัญมาก
- ตรวจสอบการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต หลีกเลี่ยงการจับคู่ของการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่แข็งแกร่งกับการเชื่อมต่อที่ไม่ดี
- หลีกเลี่ยงการแข่งขันกับผู้เล่นที่ลาออกโดยไม่ลาออก (หรือที่รู้จักว่า น้ำใจนักกีฬาไม่ดี): วิเคราะห์พฤติกรรมที่ผ่านมาของผู้เล่นบนแพลตฟอร์ม ผู้เล่นที่น่ารำคาญควรจับคู่กับผู้เล่นประเภทเดียวกัน
- ผู้เล่นหลายคนเชื่อว่าอัลกอริธึมการจับคู่ขึ้นอยู่กับรูปแบบการเปิดและการชนะ/แพ้ ฉันเห็นด้วยอย่างยิ่งกับเรื่องนี้ หลังจากเล่นเกมหลายเกม สิ่งนี้เกิดขึ้นจริง และทำให้อัลกอริธึมการจับคู่น่าสนใจยิ่งขึ้น ไม่ได้ทำให้คุณรู้สึกว่าคุณรู้ทุกอย่าง หมากรุกเป็นเกมฝึกสมอง และการท่องจำรูปแบบการเปิดไม่กี่แบบไม่ได้ทำให้คุณเป็นผู้เล่นมืออาชีพ!
- การทายผลชนะหรือแพ้ก่อนการแข่งขันเมื่อจับคู่ผู้เล่นเป็นมาสเตอร์สโตรค เป็นความจริงอย่างยิ่งที่การเล่นกับคู่ต่อสู้ที่มีคะแนนต่ำกว่าจะทำให้คุณเล่นได้มากขึ้น ฉันมีประสบการณ์นี้ด้วยตัวเอง วิเคราะห์สตรีคการชนะ/แพ้: เพิ่มขวัญกำลังใจของผู้เล่นด้วยคะแนนที่ต่ำกว่าในการแข่งขันที่มีโอกาสชนะสูง (ในทางกลับกัน ในการแข่งขันที่ยากขึ้นหากมีสตรีคการชนะที่ยาวนาน)
บางท่านอาจสงสัยว่าเหตุใดจึงไม่พิจารณาโปรไฟล์ผู้ใช้ ฉันไม่ได้ตั้งใจรวมข้อมูลประชากรหรือภูมิศาสตร์ของโปรไฟล์ผู้ใช้เนื่องจากหมากรุกเป็นกิจกรรมเกมฟรีที่ทุกคนสามารถเล่นได้ โดยไม่คำนึงถึงภาษา อายุ เพศ ความสามารถทางกายภาพ หรือสถานะทางสังคม
อัลกอริธึมวิทยาศาสตร์ข้อมูล
นี่เป็นปัญหาที่สมบูรณ์แบบสำหรับการเรียนรู้การจัดอันดับเป็นคู่
เราเปรียบเทียบผู้เล่นที่ต้องการเล่นในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งกับผู้เล่นคนอื่นๆ ในคิว และจับคู่กับผู้เล่นที่ตรงที่สุด
{Pi, Pj} -> 1 หรือ 0; โดยที่ 1 หมายถึง Pi และ Pj เป็นการจับคู่ที่เกี่ยวข้อง & 0 หมายถึง Pi และ Pj ไม่ใช่การจับคู่ที่เกี่ยวข้อง ใช้ความน่าจะเป็นในการทำนายของตัวแยกประเภทเพื่อค้นหาว่าคู่ใดคู่กันที่ดีที่สุดหรือมีความเกี่ยวข้องมากกว่า
Bookish Definition — การจัดอันดับแบบคู่จะคล้ายกับการจัดประเภท จุดข้อมูลแต่ละจุดเชื่อมโยงกับจุดข้อมูลอื่น และเป้าหมายคือการเรียนรู้ตัวแยกประเภทที่จะคาดการณ์ว่าจุดข้อมูลใดในสองจุดที่เกี่ยวข้องกับการสืบค้นข้อมูลที่ระบุ “มากกว่า”
อ้างถึงบล็อกของฉัน:
ปัญหานี้ยังมีอีกมาก และสามารถปรับให้เหมาะสมเพิ่มเติมได้ อัลกอริทึมการจับคู่นั้นสนุกเสมอในการออกแบบและคิด ฉันชอบที่จะได้ยินความคิดของคุณเกี่ยวกับปัญหานี้และแบ่งปันมุมมองของคุณในความคิดเห็น
