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Visualization of Online-Game Players Based on Their Action Behaviors

机译:根据他们的行动行为,在线游戏玩家的可视化

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摘要

We propose a visualization approach for analyzing players' action behaviors. The proposed approach consists of two visualization techniques: classical multidimensional scaling (CMDS) and KeyGraph. CMDS is for discovering clusters of players who behave similarly. KeyGraph is for interpreting action behaviors of players in a cluster of interest. In order to reduce the dimension of matrices used in computation of the CMDS input, we exploit a time-series reduction technique recently proposed by us. Our visualization approach is evaluated using log of an online game where three-player types according to Bartle's taxonomy are found, that is, achievers, explorers, and socializers.
机译:我们提出了一种可视化方法,用于分析玩家的行为行为。所提出的方法包括两个可视化技术:经典多维缩放(CMDS)和Keygraph。 CMDS用于发现同样行动的玩家集群。 Keygraph是为了解释兴趣集群中玩家的行为行为。为了降低计算CMDS输入的矩阵的维度,我们利用了我们最近提出的时间序列减速技术。我们的可视化方法是使用在线游戏的日志来评估,其中发现了根据巴特尔的分类法的三位玩家类型,即成就者,探险家和社交者。

著录项

  • 作者

    Ruck Thawonmas; Keita Iizuka;

  • 作者单位
  • 年度 2008
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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