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http://hdl.handle.net/11422/16684| Type: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Title: | Extracting and composing a dataset of competitive counter-strike global offensive matches |
| Author(s)/Inventor(s): | Fernandes, Erick Rocha |
| Advisor: | Menasché, Daniel Sadoc |
| Co-advisor: | Farias, Claudio Miceli de |
| Abstract: | 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. |
| Keywords: | Esporte eletrônico Conjunto de dados csgo Jogos |
| Subject CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Production unit: | Instituto de Computação |
| Publisher: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Issue Date: | 16-Mar-2022 |
| Publisher country: | Brasil |
| Language: | eng |
| Right access: | Acesso Aberto |
| Appears in Collections: | Ciência da Computação |
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