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game-datasets

全面收录游戏数据集与AI工具资源

game-datasets项目汇集了大量游戏相关的数据集、API和AI工具资源。涵盖从经典游戏到现代电竞的多个领域,提供了丰富的数据挖掘和AI开发素材。项目持续更新,为游戏AI和数据科学研究提供全面参考。收录内容包括游戏API、AI竞赛平台、开源游戏引擎、相关书籍等,是游戏研究和开发的重要资源库。

:video_game: 优秀游戏数据集 Awesome

GitHub CC-BY-4.0 许可证 GitHub 工作流状态

在计算机科学中,人工智能(AI)是指机器展现的智能。其定义是,AI研究是对"智能代理"的研究:任何能感知其环境并采取行动以实现其目标的设备 Russell等人(2016)

与此同时,数据挖掘(DM)是在数据集中发现模式的过程,涉及机器学习、统计学和数据库系统的方法;DM专注于提取数据集中的信息 Han(2011)

这个仓库为任何想要在数字游戏中应用人工智能数据挖掘的人提供指导!在这里,你将找到一系列可用于构建你的_应用程序_或_数据集_的数据集、工具和材料。

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API

API是_"一组允许创建应用程序以访问操作系统、应用程序或其他服务的功能和数据的函数和程序"_(谷歌)。


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书籍

  • Drachen, A. Mirza-Babaei, P. Nacke, L.(2018年)《游戏用户研究》。牛津出版社。
  • El-Nasr, S. Drachen, A. Canossa, A.(2013年)《游戏分析:最大化玩家数据价值》。施普林格出版社。
  • Han, J., Pei, J., Kamber, M.(2011年)《数据挖掘:概念与技术》。爱思唯尔出版社。
  • Hennig-Thurau, T. Houston, M.(2018年)《娱乐科学:电影、游戏、音乐和图书的数据分析与实用理论》。施普林格出版社。
  • Loh, A. Sheng, Y. Ifenthaler, D.(2015年)《严肃游戏分析:性能测量、评估和改进的方法》。施普林格出版社。
  • Millington, Ian, Funge, John(2020年)《游戏人工智能,第三版》。CRC出版社。
  • Russell, S. J., Norvig, P.(2016年)《人工智能:现代方法》。马来西亚;培生教育有限公司。
  • Yannakakis, G. N., Togelius, J.(2018年)《人工智能与游戏》。施普林格出版社。

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