[4Yin2-20] 非対称な対戦データを用いたスキルとアドバンテージの同時最尤推定
キーワード：レーティング、最尤推定、Bradley-Terryモデル
ゲームやスポーツなどの対戦環境において，各プレイヤーのスキルをレーティングとして数値化する試みは広く行われている．既存手法は対戦が平等な条件で行われることを前提としているが，非対称な対戦環境においては，先手・後手差や担当陣営等によるアドバンテージが存在する可能性があり，プレイヤーの好みなどの要因で使用するデータが偏っていることも考えられ，それらを考慮に加えた上でスキルやアドバンテージを推定したい．本研究ではBradley-Terryモデルにいくつかの変更を加え、それに基づいて試合結果のデータからスキルとアドバンテージを同時に最尤推定する手法を提案し、実験でその有効性を示した．
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