Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11422/16684
Tipo: Trabalho de conclusão de graduação
Título: Extracting and composing a dataset of competitive counter-strike global offensive matches
Autor(es)/Inventor(es): Fernandes, Erick Rocha
Orientador: Menasché, Daniel Sadoc
Coorientador: Farias, Claudio Miceli de
Resumo: Há uma demanda crescente por análises mais elaboradas e significativas nos eSports: seja para o entretenimento dos espectadores enquanto assistem seus times favoritos competi rem, para identificar trapaceiros automaticamente ou até mesmo para obter uma vantagem competitiva sobre um oponente, existe uma infinidade de aplicações para tais análises dentro da cena. Logicamente, segue então que existe também uma demanda por conjuntos de dados bem estruturados e organizados que possibilitem a exploração eficiente de dados e sirvam como base para tais camadas de análise e visualização. Nosso trabalho fornece os meios para a construção de tal conjunto de dados para o jogo Counter-Strike Global Offensive (CS:GO). Propomos um workflow que pode ser executado para capturar e ex trair não somente metadados de torneios e jogadores, mas também os dados altamente granulares do jogo que estão disponíveis em um arquivo demofile do CS:GO. O dataset é então estruturado de forma que o metadado é exposto através de uma interface SQLite e os dados altamente granulares são armazenados em – e podem ser consumidos através de – arquivos parquet.
Palavras-chave: Esporte eletrônico
Conjunto de dados
csgo
Jogos
Assunto CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Unidade produtora: Instituto de Computação
Editora: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Data de publicação: 16-Mar-2022
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: eng
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:Ciência da Computação

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