CUPID：通过重新匹配系统提升在线 MOBA 游戏的战斗公平性与位置满意度

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多人在线战斗竞技场(MOBA)游戏类型已获得显著人气与经济成功，吸引了人机交互社区内的大量研究兴趣。提升游戏体验需要深入理解玩家行为，而MOBA游戏的一个关键方面是 matchmaking，其目标是组建技能水平相当的团队。然而，现有的匹配系统经常忽视玩家位置偏好和团队分配等重要因素，导致比赛不平衡和玩家满意度降低。为解决这些限制，本论文提出了一个名为CUPID的新颖框架，引入了名为「重新匹配」的新流程来优化团队和位置分配，以提升公平性和玩家满意度。CUPID 包含一个预过滤步骤以确保最低匹配质量，随后是一个赛前胜率预测模型，用于评估潜在分配的公平性。通过同时考虑玩家的位置满意度和游戏公平性，CUPID 旨在提供增强的匹配体验。我们在两个大规模的真实世界MOBA数据集上进行了广泛实验，以验证CUPID的有效性。结果超过了所有现有的最先进基线，在胜率预测准确性方面平均相对提升7.18%。此外，CUPID已成功部署在一款流行的在线移动MOBA游戏中。部署后在关键的人机交互(HCI)指标上显示出比赛公平性和玩家满意度的显著改善，涵盖可用性、可访问性和参与度，通过A/B测试观察到。