Modeliranje vpliva smrti igralca na rezultat igre League of LegendsFerreira, Ruben (Avtor) Faganeli Pucer, Jana (Mentor) League of Legendsstrojno učenjeanaliza podatkovvpliv igralcevLeague of Legends (LoL) se je uveljavil kot eden izmed najbolj gledanih ter igranih e-športov na svetu. Naše delo preučuje vpliv smrti posameznega igralca na verjetnost zmage v igri League of Legends. Z uradnim aplikacijskim programskim vmesnikom podjetja Riot in jav- nimi viri zberemo velik nabor tekem diamantne lige in iz vsake tekme izluščimo minutno predstavitev stanja. Na podlagi teh značilk zgradimo in kalibriramo model verjetnosti zmage. V nadaljevanju opredelimo pojem okna smrti - in- terval med stanjem tik pred smrtjo in prvim stanjem po vrnitvi igralca v igro. Spremembo ekipne verjetnosti zmage v tem oknu porazdelimo med igralce z metriko Performance Score, ki je odvisna od vloge igralca v igri in uteˇzena z globalnimi SHAP ocenami. Empirično analiziramo 150 472 oken smrti. V povprečju se verjetnost zmage ekipe mrtvega igralca zniža za 2,03 %, pri čemer v 58 % oken upade, v 42 % pa naraste. Ugotovimo, da se pozitivni prispevki igralca, ki je umrl pogosteje pojavijo, kadar igralec tik pred smrtjo tudi ubije nasprotnika oz. dobi zlato. Negativni prispevki pa se pojavijo v pričakovano več primerih in so rezultat smrti, ki ne koristijo niti igralcu, niti ekipi. Predstavljeni pristop omogoča hitro prepoznavanje najvplivnejših smrti in učnih priložnosti.20252025-09-15 11:05:14Diplomsko delo/naloga173264sl