Matchmaking Strategies for Maximizing Player Engagement in Video Games
Matchmaking Strategies for Maximizing Player Engagement in Video Games
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最大化玩家在视频游戏中的参与度的配对策略
DOI：
10.1145/3490486.3538314
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Lei, Xiao
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen, Mingliu;Elmachtoub, Adam N.;Lei, Xiao
管理玩家粘性是在线游戏行业的一大挑战，因为许多游戏都是通过订阅模式和微交易创收的。竞争性电子游戏是网络游戏的一个重要类别，涉及玩家反复相互匹配。这些游戏中的配对系统决定了玩家的对手，因此在维持玩家粘性方面起着至关重要的作用。我们提出了一个动态模型来分析玩家动态并优化匹配策略以获得最大的粘性。我们的模型考虑了竞争性游戏中的两个基本因素：不同的技能水平和玩家对失败的厌恶。此外，该模型使我们能够考虑付费获胜（PTW）策略和ai驱动的机器人，这是影响玩家粘性和内在影响最佳匹配策略的有争议的方法。
Managing player engagement is a crucial challenge in the online gaming industry, as many games generate revenue through subscription models and microtransactions. Competitive video games, a prominent category of online games, involve players being repeatedly matched against one another. The matchmaking systems in these games determine players' opponents and thus play a vital role in maintaining player engagement. We propose a dynamic model to analyze player dynamics and optimize matchmaking policies for maximum engagement. Our model takes into account two essential factors in competitive games: heterogeneous skill levels and players' aversion to losing. Additionally, the model enables us to consider pay-to-win (PTW) strategies and AI-powered bots, which are contentious methods of influencing player engagement and endogenously affect the optimal matchmaking policy.
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A. Ghate
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