RPS竞赛游戏信息数据集-2011至2021年-alexrebull
数据来源：互联网公开数据
标签：RPS,竞赛,游戏信息,玩家表现,排名,分数,动作,奖励,策略分析
数据概述：
本数据集收录了顶级100名代理人在RPS（Rock-Paper-Scissors，石头-剪刀-布）竞赛中完成的游戏信息。数据集包含多个字段，详细记录了每场比赛中两名玩家的用户名、比赛结果、游戏总数、最终分数、回合数、每轮动作、奖励、当前排名、当前分数、提交的总代理数量、最近活动、初始分数、初始信心、更新后的分数、更新后的信心以及游戏奖励等信息。
数据用途概述：
该数据集适用于策略分析、游戏理论研究、代理行为研究以及教育场景。研究人员可以通过分析玩家的动作模式和奖励机制来探索有效的获胜策略；教育者可以利用这些数据进行教学，帮助学生理解游戏理论和策略制定；竞赛组织者可以参考这些数据优化竞赛规则和提高竞赛的公平性。
举例1：通过分析Player1和Player2的动作模式（Movement1和Movement2），可以识别出某些玩家的偏好动作，从而尝试制定反制策略。
举例2：利用P1IniScore和P2IniScore等字段，可以研究玩家的初始状态如何影响最终的比赛结果。
举例3：通过比较Player1CurrRank和Player2CurrRank，可以分析排名变化与玩家表现之间的关系，为排名系统的设计提供参考。
