Player Skill Rating for Games with Random Matchmaking

Abstract

Tradiční systémy pro hodnocení schopností hráčů nejsou vhodné pro nové typy her. Vyvinuli jsme obecný hodnotící systém (rating) určený pro hry, které nediskriminují hráče podle jejich schopností. Tato třída her se ve světě široce uplatňuje. Pomocí Bayesovské statistiky převádíme souhrnná data o hráčově vý- konech na percentil, který popisuje jeho schopnosti. Systém je aplikovatelný na hry pro jednoho i více hráčů, končící jak binárním, tak i nebinárním skóre. Vzorec pro výpočet ratingu neobsahuje žádné umělé konstanty. Metodiku jsme vyzkou- šeli pomocí simulací a aplikovali na reálná herní data, nastiňujeme i její možné aplikace.

Traditional skill ratings are not suitable for new types of games. We developed a general skill rating framework for games which do not discriminate players based on their skill. This class of games is widely present in the world. We use Bayesian statistics to convert aggregate data about the player's performance to a percentile rank describing his skill. The system is applicable to both single-player and multiplayer games with binary and non-binary endings. The rating formulas do not contain any arbitrary constants. We have tested the system in simulations and on real game data, and we outline its possible applications.