Extracting and composing a dataset of competitive counter-strike global offensive matches

Fernandes, Erick Rocha

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Menasché, Daniel Sadoc	-
dc.contributor.author	Fernandes, Erick Rocha	-
dc.date.accessioned	2022-04-12T19:03:50Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:02:26Z	-
dc.date.issued	2022-03-16	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/16684	-
dc.language	eng	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Esporte eletrônico	pt_BR
dc.subject	Conjunto de dados	pt_BR
dc.subject	csgo	pt_BR
dc.subject	Jogos	pt_BR
dc.title	Extracting and composing a dataset of competitive counter-strike global offensive matches	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/9931198850020140	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/1168257515636570	pt_BR
dc.contributor.advisorCo1	Farias, Claudio Miceli de	-
dc.contributor.advisorCo1Lattes	http://lattes.cnpq.br/6243465206463403	pt_BR
dc.contributor.referee1	Xexéo, Geraldo Bonorino	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/4783565791787812	pt_BR
dc.contributor.referee2	Silva, João Carlos Pereira da	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/9413102524215939	pt_BR
dc.description.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.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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