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文檔簡介
1、 密 級 碩 士 學(xué) 位 論 文 (全日制 (全日制專業(yè)學(xué)位 專業(yè)學(xué)位碩士) 碩士) 題目 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究及其在電子競技中的應(yīng)用 (英文) (英文)Research on Association Rules Algorithm and Its Application in Electronic Sports 研 究 生 學(xué) 號: 1403303013 研 究 生 姓 名:
2、朱益立 指導(dǎo)教師姓名、職稱 指導(dǎo)教師姓名、職稱: 鄧珍榮 研究員 申 請 學(xué) 位 類 別: 工程碩士 領(lǐng) 域: 計算機技術(shù) 論 文 答 辯 日 期: 2017 年 6 月 摘要 I 摘 要 電子競技作為正式體育項目在我國發(fā)展已超過十年,至今仍有巨大的市場和潛力,但隨著市場競爭的日益激烈,各大游戲公司推出的競技類游戲?qū)映霾桓F,想要在這樣的競爭環(huán)境下嶄露頭角,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用到游戲運營中是非
3、常必要的。在數(shù)據(jù)化運營的大思想下,運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),根據(jù)玩家的游戲行為調(diào)整運營策略,幫助新手玩家更好地成長,不僅能提高他們對游戲的忠實度,也使得電子競技游戲更易上手,由此可以更好地促進電子競技運動在我國的發(fā)展,拓展更寬廣的游戲市場。因此,基于數(shù)據(jù)挖掘的電子競技數(shù)據(jù)分析成為了新的研究課題。 本文研究了數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,對其基本概念和算法流程進行了詳細(xì)的闡述,并對經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 Apriori 的算法流程進行了詳細(xì)說明,通過算
4、法實例歸納了其存在的主要缺陷。接著針對算法存在的因頻繁掃描數(shù)據(jù)庫導(dǎo)致內(nèi)存負(fù)擔(dān)重、挖掘頻繁項集時間效率不高的問題,提出一種基于有向無環(huán)圖的挖掘算法(Directed Acyclic Graph Frequent Items Generation,DAGFIG) ,通過計算頻繁項的支持度映射成二進制表, 構(gòu)建每個頻繁項的有向無環(huán)圖, 算法只需兩次掃描數(shù)據(jù)庫,減少因 / I O 操作帶來的時間開銷,有效地提高了算法的挖掘效率。針對傳
5、統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中,數(shù)據(jù)集中交易記錄和數(shù)據(jù)項的重要性不同而導(dǎo)致挖掘結(jié)果精度低下的問題,提出一種基于項集熵的加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,引入項集熵的思想,賦以各個項不同的權(quán)重,通過計算單項集與多項集的加權(quán)支持度,篩選出符合要求的關(guān)聯(lián)規(guī)則。 在實驗中,將上述改進的加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法與電子競技游戲數(shù)據(jù)相結(jié)合,運用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法提取隱藏在電競數(shù)據(jù)背后有價值的信息,即對電子競技比賽高質(zhì)量對局?jǐn)?shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,對雙方選擇的不同的游戲角色給予不同的權(quán)重,
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