1. 本选题研究的目的及意义
近年来，电子竞技产业蓬勃发展，作为其中最受欢迎的游戏之一，《英雄联盟》（LeagueofLegends，简称LOL）吸引了全球数亿玩家的关注。
LOL比赛结果的预测成为一个热门话题，准确预测比赛结果对于战队战术制定、赛事分析以及玩家投注等方面都具有重要的意义。
本选题的研究意义在于：
推动电子竞技领域的数据分析和预测技术的发展。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着电子竞技和机器学习的快速发展，基于机器学习的比赛结果预测成为了一个热门的研究方向，国内外学者对此进行了大量的研究。
1. 国内研究现状
国内对于电子竞技比赛结果预测的研究起步相对较晚，但近年来也涌现出了一些优秀的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的研究主要围绕以下几个方面展开：
1. 主要内容
数据采集与预处理:从可靠的公开数据源（如官方API、赛事网站、游戏平台）收集大量的LOL比赛数据，并对数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，以确保数据的准确性和一致性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析和实验验证相结合的研究方法。
首先，通过查阅国内外相关文献，了解电子竞技比赛结果预测的研究现状、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和参考依据。
其次，收集大量的LOL比赛数据，并对数据进行清洗、预处理和特征工程，构建适用于机器学习算法的数据集。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
深度特征提取:除了传统的统计特征外，本研究将尝试利用深度学习技术从比赛数据中提取更深层次的特征，例如英雄组合、选手操作习惯、战队战术风格等，以提高模型的预测精度。
模型融合:为了充分利用不同模型的优势，本研究将探索多种模型融合策略，例如投票法、平均法、堆叠法等，以构建更加robust和泛化能力更强的预测模型。
可解释性分析:为了提高模型的可解释性，本研究将尝试使用特征重要性分析、模型可视化等方法，分析影响比赛结果的关键因素，为战队战术制定提供更加直观的参考依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.陈天奇. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System[C]//Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. ACM, 2016: 785-794.
2.Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python[J]. Journal of Machine Learning Research, 2011, 12: 2825-2830.
3.Breiman L. Random Forests[J]. Machine Learning, 2001, 45(1): 5-32.
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