https://github.com/viper373/lol-deepwinpredictor
基于双向双层、引入注意力机制的LSTM对英雄联盟比赛胜率进行预测。
https://github.com/viper373/lol-deepwinpredictor
attention-mechanism crawler-python deep-learning flask lol lstm mongodb prediction python rocketmq spider
Last synced: 2 months ago
JSON representation
基于双向双层、引入注意力机制的LSTM对英雄联盟比赛胜率进行预测。
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/viper373/lol-deepwinpredictor
- Owner: Viper373
- Created: 2024-04-05T07:04:50.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-04T21:25:24.000Z (3 months ago)
- Last Synced: 2025-03-30T13:14:37.326Z (2 months ago)
- Topics: attention-mechanism, crawler-python, deep-learning, flask, lol, lstm, mongodb, prediction, python, rocketmq, spider
- Language: JavaScript
- Homepage: https://lol.viper3.top/predict
- Size: 8.5 MB
- Stars: 2
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 1
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# 🎮 基于深度学习的英雄联盟胜率预测
## 📚 项目简介
- 🌴项目为本人毕业设计
- 🌱论文题目为《基于深度学习的英雄联盟胜率预测研究》
- 🌲毕业院校：北京石油化工学院（BIPT）
- 🌳院系：经济管理学院
- 🌾专业：大数据管理与应用
- 🌿年级：20级
- 🌵本项目旨在使用双向LSTM（BiLSTM_Att）结合注意力机制预测英雄联盟比赛的胜率。数据来自LPL赛事和玩加电竞，共计约32900条比赛记录。四大二分类指标均达到95%左右。
模型基于Pytorch构建，依据双方阵容选择来预测比赛胜率，通过注意力机制来提取关键信息，提高模型的准确性。
## 🚙 在线体验
- 🚀https://lol.viper3.top/predict
## 🛠 项目结构
```plaintext
.
│ app.py # Web应用入口
│ README.md # 项目说明文件
│ requirements.txt # 项目依赖
│ venv # 虚拟环境
│ env.py # 环境配置
│
├─BILSTM_Att # 模型相关目录
│ │ BILSTM_Att.pt # 训练好的模型文件
│ │ BILSTM_Att.py # 模型定义与实现
│ │ predict.py # 模型预测
│ │ predict——producer.py # RockctMQ生产者
│ │ predict——consumer.py # RockctMQ消费者
│ │ test.py # 模型测试
│ │ test——producer.py # RockctMQ生产者
│ │ test——consumer.py # RockctMQ消费者
│ │ train.py # 模型训练
│
├─crawling_data # 数据爬取与处理
│ │ collecting_data.py # 数据收集
│ │ concat_json.py # JSON数据合并
│ │ process_data.py # 数据预处理
│
├─data # 数据目录
│ ├─csv
│ │ lol_rank.csv # 排名数据
│ │
│ └─json
│ example_data.json # 示例数据
│ hero_info.json # 英雄信息
│ hero_list.json # 英雄列表
│ hero_win_rate.json # 英雄胜率
│ team_list.json # 队伍列表
│
├─log # 日志文件夹
│ lol.log
│
├─static # 静态文件
│ │ lol.ico
│ │ lpl.ico
│ │
│ ├─css
│ │ style.css # 页面样式
│ │ themes_base_jquery-ui.css
│ │
│ ├─images
│ │ avatar.png # 头像
│ │ background.jpg # 背景图片
│ │ leagueoflegends.webp # 英雄联盟图标
│ │
│ ├─js
│ │ beifen.js # 前端脚本
│ │ echarts.min.js
│ │ fuse.min.js
│ │ jquery-3.6.0.min.js
│ │ main.js
│ │ ui_1.12.1_jquery-ui.js
│ │
│ └─saved_model
│ BILSTM_Att.pt
│
└─templates # 模板文件目录
index.html # 前端HTML页面
```
## 🕹 运行环境
确保安装以下依赖：
- 🌶Python 3.10.7+
- 🌽Flask
- 🥕PyTorch
- 🍅其他依赖请参考 `requirements.txt`
## 🧬 安装依赖（建议使用虚拟环境）
```bash
python -m venv venv # 创建虚拟环境
venv/Scripts/activate # 激活虚拟环境
```
```bash
pip install -r requirements.txt
```
## 🧲 数据收集与预处理
1. 🍓运行数据收集脚本：
```bash
python collecting_data.py
```
2. 🍒运行数据合并脚本：
```bash
python concat_json.py
```
3. 🍑运行数据预处理脚本：
```bash
python process_data.py
```
## 🧩 训练模型
```bash
python train.py
```
## 🎐 进行预测
```bash
python predict.py
```
## 🎯 启动Web应用
```bash
python app.py
```
打开浏览器访问 `http://127.0.0.1:5000`，使用页面输入队伍信息并预测胜率。
## 🔑 详细文件说明
### `🍍BILSTM_Att.py`
实现了BiLSTM_Att模型和注意力机制，用于训练和预测。主要模块包括：
- 🍐模型架构定义
- 🍏前向传播
- 🍎损失函数和优化器配置
- 🥭引入注意力机制
### `🍌env.py`
设置了项目所需的环境变量和配置。
### `🍋predict.py`
加载训练好的模型，并对新数据进行预测。
### `🍊test.py`
用于模型测试的脚本。
### `🍉train.py`
包含了训练模型的完整流程，包括数据加载、模型训练和评估。
### `🍈collecting_data.py`
通过爬虫或API收集数据。
### `🍇concat_json.py`
将多个JSON文件合并为一个，以便进行统一的预处理和分析。
### `🥥process_data.py`
进行数据清洗和预处理，包括数据格式转换、归一化等操作。
### `🥝app.py`
使用Flask框架构建的Web应用程序入口，提供前端接口和后台逻辑。
### `🍰index.html`
前端HTML页面，用于用户交互，选择队伍和英雄进行胜率预测。
### `🍧beifen.js`
前端JavaScript代码，实现页面的动态功能，包括自动补全、图表绘制和预测结果展示。
### `🍜style.css`
前端CSS样式表，定义了页面的布局和样式。
## 🍚贡献
欢迎提出问题、建议和贡献代码。请通过GitHub issue进行讨论和提交PR。
## 🍖许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。
---
🔋 如有任何问题，请联系项目作者。
`🥗E-mail: [email protected]`
`🍟WeChat: Viper373`
`🍔QQ: 2483523414`