Avancées dans les systèmes de notation de compétences avec GElo

Les systèmes de notation de compétence sont des outils super importants dans plein de jeux compétitifs et d'événements. Ces systèmes permettent d'évaluer et de comparer les niveaux de compétence des joueurs. Les systèmes populaires incluent Elo, Glicko et TrueSkill, qui représentent normalement la compétence d'un joueur par un seul chiffre appelé score de notation. Ce score est ajusté en continu en fonction des résultats des matchs.

Quand les joueurs s'affrontent, les résultats impactent leurs scores. Par exemple, si un joueur mieux noté gagne, il ne perd que quelques points du score du joueur moins bien noté. Par contre, si le joueur moins bien noté gagne, il récupère un plus grand nombre de points de celui mieux noté. Bien que ces systèmes aient été à l'origine créés pour les échecs, ils sont maintenant utilisés dans divers sports, jeux de société et jeux vidéo compétitifs en ligne.

Une utilisation fréquente des systèmes de notation de compétence est le matchmaking dans les jeux en ligne. Un bon système aide à trouver des joueurs avec des niveaux de compétence similaires pour garantir des matchs équitables. Si un joueur débutant se retrouve face à un adversaire très expérimenté, les deux joueurs risquent de vivre une mauvaise expérience.

Les scores de notation sont aussi utilisés pour différentes raisons, comme qualifier les joueurs pour des tournois de niveau supérieur ou afficher des scores pour susciter l'intérêt des joueurs et du public. À cause de leur importance, il y a des efforts en cours pour améliorer la performance de ces systèmes de notation, notamment en modifiant des règles, en intégrant des caractéristiques de performance des joueurs et en analysant des données historiques.

#L'Importance des Interactions entre Joueurs

Comprendre comment les joueurs interagissent et se rapportent les uns aux autres peut vraiment améliorer les processus de notation de compétence. La compétence d'un joueur est souvent déduite de ses antécédents de matchs contre d'autres joueurs. Dans des scénarios compétitifs, les relations principales sont basées sur les victoires et les défaites.

Cependant, gérer efficacement ces relations victoire-défaite est un défi. Un nouveau cadre propose une méthode pour modéliser ces relations sous forme de graphe d'écart de compétence. Ce graphe aide à visualiser comment les joueurs se comparent les uns aux autres en fonction de leur historique de compétition.

Un graphe d'écart de compétence est un type de graphe où les nœuds représentent des joueurs et les arêtes représentent les matchs entre eux. Le poids de chaque arête reflète l'écart de compétence entre les joueurs connectés, dérivé de leurs résultats de victoires et défaites. L'objectif est de mettre en évidence les différences de niveaux de compétence pour identifier clairement les forces et les faiblesses de chaque joueur.

#Aperçu de Graphical Elo (GElo)

Graphical Elo, ou GElo, est une avancée du système de notation Elo traditionnel. Il utilise des embeddings de joueurs, qui capturent divers aspects des compétences des joueurs, pour améliorer les évaluations de compétence. Les embeddings de joueurs sont des représentations de faible dimension qui maintiennent les relations entre les joueurs tout en simplifiant le traitement des données.

Dans GElo, le graphe d'écart de compétence est créé à partir des historiques de matchs des joueurs. Il apprend les embeddings des joueurs à partir de ce graphe, pouvant être appliqué de plusieurs façons. Les scores de notation sont ajustés en fonction des niveaux d'activité des joueurs et des similitudes entre les embeddings des joueurs.

GElo peut être exécuté hors ligne et en parallèle sans interférer avec les systèmes de notation existants. Il ne nécessite pas d'informations supplémentaires sur la performance des joueurs pendant les matchs. Cette mise en œuvre facilite l'utilisation de GElo, lui permettant de fonctionner comme un ajout aux systèmes de notation traditionnels.

#Comprendre les Graphes et Leur Importance

Les graphes sont des outils utiles pour modéliser les relations entre les joueurs dans un contexte compétitif. Chaque joueur peut être représenté comme un nœud, tandis que les matchs sont représentés comme des arêtes connectant ces nœuds. Le graphe d'écart de compétence illustre comment les joueurs interagissent en fonction de leurs résultats les uns contre les autres.

En convertissant les données du graphe en formes plus simples, on peut mieux comprendre et utiliser l'information. L'embedding de graphe est une technique qui crée des représentations de faible dimension des joueurs tout en maintenant leurs relations intactes. Cela rend l'application plus facile dans diverses tâches tout en préservant des informations essentielles.

L'apprentissage profond a favorisé de nouvelles méthodes d'embedding de graphe, y compris celles basées sur des marches aléatoires, comme dans GElo. Dans cette méthode, des marches aléatoires sont effectuées à travers le graphe pour générer des séquences de nœuds, semblable à la façon dont les mots forment des phrases dans une langue. Ces séquences sont alors traitées pour produire des embeddings significatifs.

#Modèles d'Interaction dans la Notation de Compétence

Pour obtenir une notation de compétence complète, il est essentiel d'examiner les modèles d'interaction entre les joueurs. Trois catégories principales sont identifiées : homophilie, équivalence structurelle et déduction.

#Homophilie

L'homophilie fait référence à l'idée que les joueurs avec de petits écarts de compétence sont susceptibles d'avoir des niveaux de compétence similaires. Par exemple, si deux joueurs ont des résultats proches, cela indique qu'ils sont à des niveaux de capacité comparables.

#Équivalence Structurelle

L'équivalence structurelle se concentre sur la façon dont les joueurs se rapportent aux autres dans le réseau, indépendamment des connexions directes. Les joueurs peuvent jouer différents matchs mais partager quand même des connexions similaires avec d'autres joueurs, ce qui peut aider à déduire leurs niveaux de compétence relatifs.

#Déduction

La déduction implique d'utiliser des relations connues pour déduire des relations inconnues. Par exemple, si un joueur est connu pour être plus fort qu'un autre, il est possible de faire des suppositions éclairées sur la façon dont ils se comparent à un troisième joueur en fonction de leurs relations respectives dans le réseau.

#Le Processus d'Apprentissage des Représentations des Joueurs

Pour utiliser efficacement le graphe d'écart de compétence, une méthode d'embedding de graphe basée sur des marches aléatoires est employée pour apprendre les embeddings des joueurs. Cela implique de générer diverses séquences de nœuds à travers des marches aléatoires et d'utiliser ces séquences pour développer des représentations de joueurs.

Chaque joueur est représenté comme un vecteur dans un espace de dimension inférieure, facilitant ainsi les comparaisons et les évaluations. Les embeddings préservent les relations essentielles de victoires et de défaites, permettant plusieurs applications dans des contextes compétitifs.

#Ajustement des Notations des Joueurs

Dans le système GElo, un processus d'ajustement est utilisé pour garantir que les notations des joueurs reflètent précisément leur niveau de compétence. Cet ajustement tient compte du niveau d'activité d'un joueur et des similitudes entre leurs embeddings.

Les joueurs plus actifs dans les compétitions possèdent souvent des compétences plus affinées que ceux qui le sont moins. Donc, les ajustements qui prennent en compte ces différences aident à maintenir l'intégrité du système de notation.

#Résultats Expérimentaux et Analyse

Des expériences menées avec des ensembles de données publics issus de divers jeux compétitifs montrent que GElo surpasse systématiquement le système de notation Elo traditionnel. Les résultats détaillés indiquent que GElo produit des taux d'erreur de prédiction plus bas dans la majorité des cas examinés.

Cette amélioration de performance est significative, surtout dans les compétitions de un contre un et dans de nombreux scénarios en équipe. Les résultats montrent également que même si la performance de GElo peut légèrement diminuer avec l'introduction de nouveaux joueurs, le changement n'est pas conséquent.

#Conclusion

Le développement d'un cadre pour apprendre les embeddings des joueurs à travers un graphe d'écart de compétence a prouvé être bénéfique pour améliorer les systèmes de notation de compétence. L'introduction de GElo offre une méthode plus précise pour évaluer les compétences des joueurs tout en permettant de maintenir les systèmes de notation existants.

Bien que des limitations existent, surtout en ce qui concerne la représentation des joueurs rarement mis en avant, les contributions globales montrent un potentiel pour une exploration et amélioration supplémentaires. Les travaux futurs peuvent investiguer de nouveaux types de graphes de joueurs ou des méthodes d'embedding alternatives, ouvrant des opportunités pour des applications encore plus efficaces dans le jeu compétitif.

En intégrant les embeddings de joueurs et en affinant le processus de notation, on améliore notre capacité à évaluer les joueurs dans divers environnements compétitifs, garantissant des expériences plus équitables et agréables pour tous les participants.