Engenharia Elétrica e Computação - Dissertações - EE Higienópolis

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Navegando Engenharia Elétrica e Computação - Dissertações - EE Higienópolis por Autor "Barros, Victor Perazzolo"

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    Dissertação
    Big data analytics em cloud gaming: um estudo sobre o reconhecimento de padrões de jogadores
    Barros, Victor Perazzolo (2017-02-06)

    Escola de Engenharia Mackenzie (EE)

    Os avanços das tecnologias de Computacão em Nuvem (Cloud Computing) e comunicações possibilitaram o conceito de Jogos em Nuvem (Cloud Gaming) se tornar uma realidade. Por meio de computadores, consoles, smartphones, tablets, smart TVs e outros equipamentos é possível acessar via streaming e utilizar jogos independentemente da capacidade computacional destes dispositivos. Os jogos são hospedados e executados em um ambiente computacional conhecido como Nuvem, a Internet é o meio de comunicação entre estes dispositivos e o jogo. No modelo conhecido como Cloud Gaming, compreendesse que os jogos são disponibilizados sob demanda para os usuários e podem ser oferecidos em larga escala. Os comandos e ações dos jogadores são enviados para servidores que processam a informação e enviam o resultado (reação) para o jogador. A quantidade de dados que são processados e armazenados nestes ambientes em Nuvem superam os limites de análise e manipulação de plataformas convencionais, porém tais dados contém informacões sobre o perfil dos jogadores, suas particularidades, ações, comportamentos e padrões que podem ser importantes quando analisados. Para uma devida compreensão e lapidação destes dados brutos, a fim de torná-los interpretáveis, se faz necessário o uso de técnicas e plataformas apropriadas para manipulação desta quantidade de dados. Estas plataformas fazem parte de um ecossistema que envolvem os conceitos de Big Data. Arquiteturas e ferramentas de Big Data, mais especificamente, o modelo denominado Big Data Analytics, são instrumentos eficazes e capazes de não somente trabalhar com estes dados, mas entender seu significado, fornecendo insumos para análise assertiva e predição de acões. O presente estudo busca compreender o funcionamento destas tecnologias e fornecer um método capaz de identificar padrões nos comportamentos e características dos jogadores em ambiente virtual. Conhecendo os padrões de diferentes usuários é possível agrupar e comparar as informações, a fim de otimizar a experiência destes usuários no jogo, aumentar a receita para os desenvolvedores e elevar o nível de controle sobre o ambiente ao ponto que seja possível de prever ações futuras dos jogadores. Os resultados obtidos são derivados de diferentes modelagens de análise utilizando a tecnologia Hadoop combinada com ferramentas de visualização de dados e informações de fontes de dados abertas, em um dataset do jogo World of Warcraft. Detecção de fraude, padrões de jogo dos usuários, insumos para prevencão de churn e relações com elementos de atratividade no jogo, são exemplos de modelagens abordadas. Nesta pesquisa foi possível mapear e identificar os padrões de comportamento dos jogadores e criar uma previsão e tendência de assiduidade sobre evasão ou permanencia de usuários no jogo.