Informações do Trabalho
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.
Ano:
2024
Palavras-Chave
Aprendizado de Máquina, Jogos Eletrônicos, Kmeans, Knn, Jogadores, Taxonomia de Bartle
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