<会議発表論文>
クラスタリングによるオンラインゲームにおける不正プレーヤー候補の検出

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概要 オンラインゲームは最も人気のあるゲームの1つとなった. しかし,同時に,ボットやリアルマネートレードなどの不正行為も増加している.仮想世界におけるゲームバランスを維持するために,オンラインゲームの運営者は不正行為を行うプレーヤーに対して厳しい対応を取っている.本研究は,MMORPG を対象に不正なプレーヤー発見を支援するために,プレーヤーのゲームプレイ時間に基づくトピックモデルを生成し,潜在的な不...正行動の分類を行うことを目的としている.本稿では,World of Warcraft Avatar History Dataset に対してk-means 法を主要なツールとするプレーヤーの分類を行い,特異な行動を持つプレーヤーグループを検出する.
Online game has become one of the most popular games in recent years. However, the fraud, such as real money trading and using game bot, has also increased at the same time. In order to maintain the balance in the virtual world, the operator of online games has taken a stern response to the players who perform a fraud. In this study, we have done the sort of players' behaviors based on players' game playing time in order to support to find potentially illegal players in the MMORPG. In this paper, we use k-means as a major tool to classify the players in the World of Warcraft Avatar History Dataset and find potentially illegal players.
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登録日 2016.08.02
更新日 2016.11.01