会议介绍
KDD会议全名ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining，一般每年8月召开，是国际数据挖掘领域影响力最大的顶级学术会议，主要收录数据挖掘基础理论创新工作以及数据驱动的智能落地应用工作，被中国计算机学会和清华大学评为A类学术会议，被中科院评为rank 1类会议，h5-index达86，论文接受率在15%左右。
论文介绍
游戏匹配机制是游戏设计的核心问题之一，也一直是游戏玩家关注讨论的焦点。在2020年度的数据挖掘顶级会议KDD上，伏羲实验室的游戏匹配开发团队发表了他们在匹配机制中的智能挖掘算法，首次对外披露了隐藏在游戏玩法背后的匹配算法设计思路。论文着眼于游戏中的英雄/角色之间的互补、克制等相互作用的挖掘，通过图嵌入的方式来捕捉英雄/角色之间固有的关联，同时基于玩家对英雄的偏好和熟练程度，对玩家进行队伍分配，以此最大化玩家群体的整体满意度。更多算法细节可在论文的公开页面上进行了解
论文原文
https://nos.netease.com/mg-file/mg/neteasegamecampus/art_works/20200812/202008122020238605.pdf
