Classificação de jogos com XGBoost: Avaliação de abordagens baseadas em vendas e avaliações de usuários (2024)
- Authors:
- Autor USP: SAMPAIO, ARTUR VITÓRIO RIBEIRO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: ANÁLISE DE DADOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Clasificação de jogos; SteamSpy
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho apresenta a criação e análise de um classificador de jogos utilizando o algoritmo XGBoost, com o objetivo de prever o sucesso de jogos com base em suas características. A metodologia adotada incluiu a coleta de dados via API do SteamSpy, seguida de um processo de pré-processamento e análise exploratória dos dados. O dataset consistiu em aproximadamente 70.000 registros por dia de jogos da Steam, abrangendo o período de janeiro a agosto de 2024. O estudo investigou duas abordagens para a classificação: a primeira com base nas avaliações dos usuários e a segunda com base na quantidade de vendas dos jogos. O modelo XGBoost foi treinado e avaliado para determinar a eficácia de cada abordagem na previsão do sucesso dos jogos. Os resultados demonstram que o classificador desenvolvido foi capaz de identificar jogos com potencial de mercado e de avaliações. A análise ainda revela que, apesar de ambos os métodos serem viáveis, utilizando a base de dados extraída do SteamSpy, o classificador baseado em XGBoost teve um desempenho melhor ao usar os dados de quantidade de vendas do que a média de avaliação dos usuários.Este trabalho também indica que futuras pesquisas podem explorar modelos mais ajustados e realizar análises ao longo de um intervalo temporal mais amplo, inclusive usando o mesmo conjunto de dados deste estudo, uma vez que os dados coletados foram encaminhados para a coordenação do curso de MBA em Big Data e Inteligência Artificial do ICMC-USP São Carlos. Este trabalho contribui para a compreensão de como características específicas podem influenciar o sucesso de um jogo e abre caminho para investigações futuras sobre a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na previsão da popularidade de jogos.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
-
ABNT
SAMPAIO, Artur Vitório Ribeiro. Classificação de jogos com XGBoost: Avaliação de abordagens baseadas em vendas e avaliações de usuários. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e957074-4224-4db0-a3a9-ebd263aba5a0/Artur_Vit%C3%B3rio_Ribeiro_Sampaio.pdf. Acesso em: 25 mar. 2025. -
APA
Sampaio, A. V. R. (2024). Classificação de jogos com XGBoost: Avaliação de abordagens baseadas em vendas e avaliações de usuários (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e957074-4224-4db0-a3a9-ebd263aba5a0/Artur_Vit%C3%B3rio_Ribeiro_Sampaio.pdf -
NLM
Sampaio AVR. Classificação de jogos com XGBoost: Avaliação de abordagens baseadas em vendas e avaliações de usuários [Internet]. 2024 ;[citado 2025 mar. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e957074-4224-4db0-a3a9-ebd263aba5a0/Artur_Vit%C3%B3rio_Ribeiro_Sampaio.pdf -
Vancouver
Sampaio AVR. Classificação de jogos com XGBoost: Avaliação de abordagens baseadas em vendas e avaliações de usuários [Internet]. 2024 ;[citado 2025 mar. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e957074-4224-4db0-a3a9-ebd263aba5a0/Artur_Vit%C3%B3rio_Ribeiro_Sampaio.pdf
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