论文介绍
社交关系是许多网络游戏中玩家之间交流和协作的基础。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法来模拟在线游戏中玩家和公会之间的关系。我们的方法将深度学习技术与有用的先验专家知识相结合，其中核心组件是图卷积网络，旨在利用玩家的社交关系和行为偏好。针对游戏中的每个玩家，训练模型估计玩家与公会匹配的可能性，从而实现玩家与公会的快速推荐匹配。所提出的方法是在从流行的在线游戏中收集的数据集上进行评估的，并且还作为社交系统的基本组成部分部署在游戏中。
论文地址
https://ieeexplore.ieee.org/document/9512439
