【摘 要】
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多人在线战术竞技（MOBA）游戏是当前世界最流行的电子游戏类型之一，在该类游戏中涉及的知识领域相当复杂。随着电子竞技产业的飞速发展，数据分析对MOBA游戏的影响也越来越大，在对该类游戏的实时局势进行评价时，一般是选择过程变量作为指标，例如经济差、经验差，但目前缺少趋势预测的相关研究。本文提出了MOBA-Trend，一种基于序列到序列结构的MOBA游戏趋势预测模型。在预处理阶段，针对该类游戏数据的特
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62072084,62072086,62172082）； 国防基础科学研究计划（JCKY2018205C012）； 中央高校基本科研业务费（N2116008）；
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多人在线战术竞技（MOBA）游戏是当前世界最流行的电子游戏类型之一，在该类游戏中涉及的知识领域相当复杂。随着电子竞技产业的飞速发展，数据分析对MOBA游戏的影响也越来越大，在对该类游戏的实时局势进行评价时，一般是选择过程变量作为指标，例如经济差、经验差，但目前缺少趋势预测的相关研究。本文提出了MOBA-Trend，一种基于序列到序列结构的MOBA游戏趋势预测模型。在预处理阶段，针对该类游戏数据的特点，设计了一个数据缩放算法来体现数据间的重要度，并使用低通滤波器消除数据噪声；之后将双方阵容与历史战斗信息作为输入特征，构建带有注意力机制的序列模型同时预测经济差、经验差；最后将模型应用于Dota2，构建并发布了相关数据集，实验结果表明，本文提出的模型能够有效地预测序列的变化趋势。
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