Một vài papers về DotA 2 và Machine Learning
How Does He Saw Me?
Link bài báo: http://cs229.stanford.edu/proj2013/PerryConley-HowDoesHeSawMeARecommendationEngineForPickingHeroesInDota2.pdf
Paper đầu tiên về việc dùng số liệu trong DotA 2 vào một vấn đề machine learning, của tác giả Kevin, mục tiêu của paper là sử dụng Machine Learning để recommend counter pick trong DotA dựa trên tương quan hero 2 phe dire và radiant, lịch sử thắng thua,...
To Win or Not To Win
Link bài báo: http://cseweb.ucsd.edu/~jmcauley/cse255/reports/wi15/Kaushik_Kalyanaraman.pdf
Dự đoán thắng thua dựa trên team pick, dùng chung feature vector với paper ở trên
DotA 2 Win Prediction
Link bài báo: http://cseweb.ucsd.edu/~jmcauley/cse255/reports/fa15/018.pdf
Dự đoán thắng thua bằng 2 cách, một cách là dựa trên dữ liệu cuối trận đấu như là Gold-per-minute, Exp-per-minute, Kills-per-minutes, và một cách là dựa trên team pick
Predicting the winning side of DotA 2
Link bài báo: http://cs229.stanford.edu/proj2015/249_report.pdf
Vẫn là dự đoán thắng thua dựa trên team pick, lấy cơ sở từ bài paper của Kevin ở đầu kia, sử dụng logistic regression và dùng chung 1 bộ data, dùng chung feature vector
Result Prediction by Mining Replays in DotA 2
Link bài báo: https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:829556/FULLTEXT01.pdf
Phân tích replay để dự đoán kết quả trận đấu, có giới thiệu qua nhiều thuật toán nhưng cuối cùng kết luận Random Forest là cho kết quả chính xác nhất, bài này nói khá kĩ ở khúc phân tích đặc thù dữ liệu của một file replay DotA 2