Extracting and Composing a Dataset of Competitive Counter-Strike Global Offensive Matches

  • Erick Rocha Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • Henrique Maio Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • Daniel S. Menasché Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • Claudio Miceli Universidade Federal do Rio de Janeiro

Resumo


Há uma necessidade crescente de análises perspicazes e significativas nos eSports: seja para entreter os espectadores enquanto eles assistem suas equipes favoritas competir, para identificar e capturar trapaceiros automaticamente ou até mesmo para obter uma vantagem competitiva sobre um oponente, há uma infinidade de aplicações potenciais para análises dentro da cena. Conclui-se, então, que há uma necessidade por conjuntos de dados bem estruturados e organizados que permitam a exploração de forma eficiente e sirvam a base para visualizações e camadas analíticas. Nosso trabalho fornece os meios para construir esse conjunto de dados para o jogo Counter-Strike Global Offensive (CS: GO).

Palavras-chave: dataset eSports counter-strike cs:go data

Referências

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Publicado
04/10/2021
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ROCHA, Erick; MAIO, Henrique; MENASCHÉ, Daniel S.; MICELI, Claudio. Extracting and Composing a Dataset of Competitive Counter-Strike Global Offensive Matches. In: DATASET SHOWCASE WORKSHOP (DSW), 3. , 2021, Rio de Janeiro. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 33-42. DOI: https://doi.org/10.5753/dsw.2021.17412.