博弈策略对抗游戏行为数据集GameBehaviorDatasetofStrategyConfrontation-somadityasingh
数据来源：互联网公开数据
标签：博弈论, 策略游戏, 行为分析, 玩家决策, 对抗博弈, 机器学习, 游戏AI, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自策略对抗游戏的数据，记录了玩家在游戏中的交互行为和决策过程。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为游戏历史对局记录。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于对全球范围内的玩家行为进行分析。
数据维度：数据集包括以下字段：game_id（游戏标识符），p1_id（玩家1的ID），p2_id（玩家2的ID），p1_action（玩家1的行动），p2_action（玩家2的行动），turn（回合数）。
数据格式：CSV格式，文件名为input_game.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于游戏对局记录，已进行标准化处理，方便分析。
该数据集适合用于研究博弈论、玩家行为模式分析、策略预测和游戏AI等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于博弈论、行为经济学和人工智能等领域的学术研究，如玩家策略分析、决策模型构建等。
行业应用：可用于游戏设计、游戏平衡性调整、AI对抗训练等方面。
决策支持：支持游戏开发商进行玩家行为分析，优化游戏设计，提升玩家体验。
教育和培训：作为博弈论、人工智能和数据科学等课程的实践案例，帮助学生理解博弈行为和数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析玩家在对抗环境下的决策模式，探索策略选择与胜负关系，以及预测玩家行为。
