Інтелектуальна інформаційна технологія аналізу комп'ютерної гри Dota 2

Abstract

У роботі розроблено інтелектуальну технологію аналізу Dota 2, що поєднує машинне навчання та автоматизовану обробку ігрових даних для рекомендації оптимального героя. Проаналізовано сучасні аналітичні платформи та виявлено їхні обмеження, що обґрунтовує потребу в адаптивній системі, здатній враховувати контекст драфту й індивідуальні показники гравця. Створено алгоритм збору, очищення й структурування даних та модель на основі трансформера. Тестування на вибірках по 40 матчів підтвердило ефективність технології: 60 % перемог проти 52,5 % у Dotabuff та 50 % при інтуїтивному виборі.

This work presents an intelligent information technology for analyzing the computer game Dota 2, combining machine learning methods with automated processing of gameplay data to recommend the optimal hero. Modern analytical platforms were reviewed, and their limitations were identified, highlighting the need for an adaptive system capable of considering draft context and individual player characteristics. A data acquisition, cleaning, and structuring algorithm was developed, along with a transformer-based model. Testing on three datasets of 40 matches demonstrated the effectiveness of the proposed technology: a 60% win rate compared to 52.5% using Dotabuff recommendations and 50% with intuitive hero selection.