@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00236008,
 author = {島貫, 凌世 and 細部, 博史},
 book = {第86回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {Eloレーティングは，オセロやチェス，将棋など対局型ゲームの実力の評価指標として幅広く利用されている．しかし，実力のあるプレイヤーが新規参入した際，Eloレーティングの変動定数が固定値であることにより適切なレーティング値に収束するまで時間がかかる問題がある  ．本研究では特にオセロを対象として，機械学習を用いてプレイヤーのレーティング値をより早く適切な値に収束させる方法を提案する．実際のプレイヤーの棋譜とEloレーティング値からレーティング値の予測に適切な特徴量を調査し，棋譜から実際の実力に近いレーティング値を予測する学習モデルを作成する．実験では学習モデルによる収束速度増加を目指す．},
 pages = {329--330},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {機械学習を利用した対局型ゲームのレーティング手法},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}