Show simple item record

dc.creatorBarros, Victor Perazzolo
dc.date.accessioned2017-11-27T12:14:38Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:50Z
dc.date.available2020-05-28T18:08:50Z
dc.date.issued2017-02-06
dc.identifier.citationBARROS, Victor Perazzolo. Big data analytics em cloud gaming: um estudo sobre o reconhecimento de padrões de jogadores. 2017. 83 f. Dissertação ( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24453
dc.description.abstractThe advances in Cloud Computing and communication technologies enabled the concept of Cloud Gaming to become a reality. Through PCs, consoles, smartphones, tablets, smart TVs and other devices, people can access and use games via data streaming, regardless the computing power of these devices. The Internet is the fundamental way of communication between the device and the game, which is hosted and processed on an environment known as Cloud. In the Cloud Gaming model, the games are available on demand and offered in large scale to the users. The players' actions and commands are sent to servers that process the information and send the result (reaction) back to the players. The volume of data processed and stored in these Cloud environments exceeds the limits of analysis and manipulation of conventional tools, but these data contains information about the players' profile, its singularities, actions, behavior and patterns that can be valuable when analyzed. For a proper comprehension and understanding of this raw data and to make it interpretable, it is necessary to use appropriate techniques and platforms to manipulate this amount of data. These platforms belong to an ecosystem that involves the concepts of Big Data. The model known as Big Data Analytics is an effective and capable way to, not only work with these data, but understand its meaning, providing inputs for assertive analysis and predictive actions. This study searches to understand how these technologies works and propose a method capable to analyze and identify patterns in players' behavior and characteristics on a virtual environment. By knowing the patterns of different players, it is possible to group and compare information, in order to optimize the user experience, revenue for developers and raise the level of control over the environment in a way that players' actions can be predicted. The results presented are based on different analysis modeling using the Hadoop technology combined with data visualization tools and information from open data sources in a dataset of the World of Warcraft game. Fraud detection, users' game patterns, churn prevention inputs and relations with game attractiveness elements are examples of modeling used. In this research, it was possible to map and identify the players' behavior patterns and create a prediction of its frequency and tendency to evade or stay in the game.eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectcloud gamingpor
dc.subjectbig data analyticspor
dc.subjectgame streamingpor
dc.subjectreconhecimento de padrõespor
dc.subjectjogos em nuvempor
dc.titleBig data analytics em cloud gaming: um estudo sobre o reconhecimento de padrões de jogadorespor
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.departmentEscola de Engenharia Mackenzie (EE)por
dc.publisher.programEngenharia Elétricapor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpor
dc.description.resumoOs 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.por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7882418028826383por
dc.contributor.advisor1Notargiacomo, Pollyana Coelho da Silva
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5131975026612008por
dc.contributor.referee1Silva, Leandro Augusto da
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1396385111251741por
dc.contributor.referee2Colugnati, Fernando Antonio Basile
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1622643885752324por
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/15297/VICTOR%20PERAZZOLO%20BARROS.pdf.jpg*
dc.bitstream.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/3405/5/VICTOR%20PERAZZOLO%20BARROS.pdf
dc.keywordscloud gamingeng
dc.keywordsbig data analyticseng
dc.keywordsgame streamingeng
dc.keywordspattern recognitioneng
dc.keywordscloud gameseng


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Acesso Aberto
Except where otherwise noted, this item's license is described as Acesso Aberto