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Titulo Aplicação de Técnicas de Aprendizado de Máquina em um Sistema de Recomendação de Jogos Eletrônicos Subtítulo Autor DEBORAH DE AZEVEDO SALOMÃO CONDÉ Orientador SAULO MORAES VILLELA Resumo No universo dos jogos eletrônicos, uma indústria global que movimenta bilhões, existem diferentes tipos de jogador. Richard Bartle propôs uma classificação em quatro arquétipos: Achievers (Conquistadores), Explorers (Exploradores), Killers (Assassinos) e Socializers (Socializadores). Este trabalho busca empregar essas características para classificar jogos eletrônicos e, por meio de técnicas de aprendizado de máquina, formular recomendações personalizadas de jogos com base no perfil de cada jogador. A premissa é que jogos com perfis semelhantes ao do jogador têm maior probabilidade de serem apreciados por ele, fundamentando assim a criação de recomendações adaptadas e personalizadas. Este estudo visa, portanto, usufruir de conhecimentos sobre o usuário para induzir as escolhas de jogos, contribuindo para uma interação mais significativa e satisfatória no universo dos jogos eletrônicos. Palavras-Chave Aprendizado de Máquina, Jogos Eletrônicos, Kmeans, Knn, Jogadores, Taxonomia de Bartle