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Title: Análises de perfis de personagens e jogadores de League of Legends usando aprendizado de máquina
Authors: Carvalho, Mateus Cordeiro Gonçalves de
???metadata.dc.contributor.advisor???: Rios, Ricardo Araújo
Keywords: Aprendizado de máquina;Esporte eletrônico;Jogo eletrônico
Issue Date: 21-Mar-2019
Abstract: Os esportes eletrônicos são jogos de natureza competitiva, disputados individualmente ou em equipe. Este segmento ganhou força nos últimos anos com a popularização de jogos como: CS:GO, League of Legends, Dota e Fortnite. Neste trabalho, League of Legends foi escolhido para ser alvo de estudos envolvendo Aprendizado de Máquina. O LoL é um título do gênero \ac{MOBA} e um dos jogos mais populares do mundo. Foram criadas bases de dados utilizando informações dos personagens, de jogadores e de partidas, coletados diretamente das plataformas do jogo. Na primeira parte do trabalho, realizou-se experimentos de agrupamento e os resultados foram correlacionados aos rótulos predefinidos sobre os personagens e as funções dos jogadores dentro da sua equipe. Já na segunda etapa, o foco passou a ser a utilização de algoritmos de classificação para a predição do resultados de partidas, antes delas começarem, mas após a formação dos times e escolha dos personagens. O principal objetivo, nesta etapa, foi a utilização de dados sobre a experiência dos jogadores para representar as suas habilidades.
Electronic sports are competitive games, played individually or in teams. This segment has grown in the last years with the popularization of games, such as: CS:GO, League of Legends, Dota and Fortnite. In this work, League of Legends was used for Machine Learning studies. \ac{LoL} is a \ac{MOBA} title and one of the most popular games in the world. Data about characters, players and matches were collected from the game and used to create the datasets. In the first part of this work, clustering analysis was applied and the groups formed were compared with predefined information about the characters and the roles of the players in team work. The second part focused on using classification algorithms to predict the winning team, before the match begins, but after teams formation and selection of characters. The main goal was to use players' experience data to represent their abilities.
URI: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/28959
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