1. 研究目的与意义（文献综述）

随着人们生活水平不断提高，电子竞技游戏——英雄联盟（lol）已经成为当今很多年轻人的娱乐活动之一。除了提供娱乐之外，为了体现出电子竞技游戏的竞技这一特性，英雄联盟的运营商举办了一系列英雄联盟的顶尖赛事，邀请各个国家、地区的职业选手和职业团队参与这些赛事。紧随其后的是，国内各大视频直播平台从中看到了商机，并与英雄联盟运营商进行合作，在直播平台上，设置了英雄联盟赛事专栏，推送各种英雄联盟大型比赛的直播，为远程观众提供了更加便利和舒适的方式来观赏英雄联盟比赛的实况直播。

为了使英雄联盟比赛更加商业化，许多直播平台也推出了相应的活动：观众可以在比赛直播期间为队伍加油助威，在比赛结束后，为胜利一方队伍助威的个人会获得丰厚的奖励。（奖励的形式可以是现实生活中大量金钱，也可以是电子游戏中虚拟货币）对于痴狂的粉丝们来说，在享受观看比赛的同时，他们更愿意在比赛结束之前对比赛结果进行预测，从而希望能够获得奖励。然而，个人猜想与凭感觉预测得到结果的准确度无法得到保证，因为没有实际具体数据分析作为支撑，从学术上来讲，这样的预测结果是没有依据的。

最基本的预测结果的想法是：通过对每一支职业队伍进行实力测评，获取各项能力值（例如：团队当中各位选手的能力，团队的协作能力等等），再将参加一场比赛的两支队伍各项能力值进行比较，从逻辑上来说，能力值高的队伍，获胜的可能性会更大，从而预测这支队伍会取得比赛的胜利。为了获得这些准确有说服力的结果，就需要考虑用到相应预测理论和计算方法来支撑这些预测的结果。常见的分析数据、处理数据、获得数据特征、进行结果预测的方法，在大数据研究领域给出了答案——数据挖掘算法、可视化分析、预测性分析、预测模型、建模仿真等等优质高效的技术和理论。除了大数据分析预测技术之外，随着智能化时代的到来，机器学习(machine learning)研究的兴起让机器学习技术很快也在数据的分析预测领域占据一席之地。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究（设计）的基本内容

本文主要研究如何应用机器学习的技术对英雄联盟（lol）比赛结果进行预测，包括了从特定的数据源（英雄联盟官方网站）中获取数据（每支队伍的各项能力值），再通过对原始样本集里的样本数据进行分析，利用特征提取技术得到特征样本集（保留能对比赛结果预测产生实际影响的能力值），经过预处理得到训练集（两支队伍对应的各项能力差值），然后利用机器学习算法（神经网络、k-means、决策树），让计算机反复训练学习，然后通过输入一场英雄联盟比赛的两只队伍的特征值，最终输出预测结果。

2.2研究（设计）的目标

3. 研究计划与安排

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 周志华. 机器学习[m]. 北京:清华大学出版社, 2016.

[2] (美)哈林顿著. 李锐,李鹏,曲亚东译. 机器学习实战[m]. 北京:人民邮电出版社, 2013.

[3] (美)鲍尔著. 沙嬴,李鹏译. python机器学习预测分析核心算法[m]. 北京:人民邮电出版社, 2016.