研究内容：オンラインゲームにおける不正ユーザーを検出
2014～
オンラインゲームは最も人気のあるゲームの一つとなった． しかし，同時に，ボットやリアルマネートレードなどの不正行為も増加している．仮想世界におけるゲームバランスを維持するために，オンラインゲームの運営者は不正行為を行うプレーヤーに対して厳しい対応を取っている．本研究は，MMORPG を対象に不正なプレーヤー発見を支援するために，プレーヤーのゲームプレイ時間に基づくトピックモデルを生成し、潜在的な不正行動の分類を行うことを目的としている．本研究では，World of Warcraft Avatar History Dataset に対してk-means 法を主要なツールとするプレーヤーの分類を行い，特異な行動を持つプレーヤーグループを検出する．