http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/38667| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| 2019_LucasVanderleiFernandes.pdf | 19,82 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | Analise de técnicas de clusterização em MMO com dados restritos : o caso de Final Fantasy XIV |
| Autor(es): | Fernandes, Lucas Vanderlei |
| Orientador(es): | Jacobi, Ricardo Pezzuol |
| Assunto: | clusterização multijogador massivo online (MMO) game analytics Final Fantasy XIV Mineração de dados |
| Data de defesa: | 24-Jan-2019 |
| Referência: | FERNANDES, Lucas Vanderlei. Analise de técnicas de clusterização em MMO com dados restritos : o caso de Final Fantasy XIV. 2019. xiv, 170 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
| Resumo: | A utilização de dados de uma sessão de jogo para melhor compreensão do comportamento do jogador e os possíveis melhoramentos que podem ser realizados é um dos objetos de estudo da Game Analytics, domínio de pesquisa multidisciplinar que vem se difundindo amplamente entre pesquisadores da área de jogos eletrônicos. Entretanto, no caso dos MMOGs (Massive Multiplayer Online Games), os tipos de dados disponibilizados para análise não são padronizados, usualmente variando de um jogo para outro. Assim, um dos desafios desta área consiste em determinar o tipo de informação que pode ser obtida de um jogo MMO específico, assim como qual técnica de mineração de dados utilizar ou desenvolver em função da especificidade de sua base de dados. O objetivo deste trabalho é o estudo de técnicas de clusterização aplicadas ao Final Fantasy XIV, jogo que conta com uma base de milhões de jogadores mas disponibiliza apenas uma limitada quantidade de dados para análise e, portanto, tem sido pouco estudado na literatura. Os resultados obtidos poderão contribuir para uma melhor compreensão sobre os grupos de jogadores contidos em Final Fantasy XIV e fornecer uma base para o desenvolvimento de trabalhos futuros, além de prover um estudo de caso sobre técnicas de clusterização aplicadas sobre um limitado conjunto de dados de jogo. |
| Abstract: | Using data from a game session to better understand player behavior and possible improvements that can be made in a game is one of the objects of study at Game Analytics, a multidisciplinary research domain that has been widely spread among researchers in the field of electronic games. However, for Massive Multiplayer Online Games (MMOGs), the types of data available for analysis are not standardized, usually varying from game to game. Thus, one of the challenges in this area is to determine the type of information that can be obtained from a specific MMO game, as well as which data mining technique to use or develop depending on the specificity of its database. The aim of this paper is the study of clustering techniques applied to Final Fantasy XIV, a game that has a player base of millions but provides only a limited amount of game data for analysis and, therefore, has been little studied in the literature. The results obtained may contribute to a better understanding of the Final Fantasy XIV player groups and provide a basis for future work, as well as provide a case study on clustering techniques applied over a limited set of game data. |
| Unidade Acadêmica: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Ciência da Computação (IE CIC) |
| Informações adicionais: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019. |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Informática |
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| Agência financiadora: | CAPES |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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