Graph Representation Learning for Game Provenance - Melo, Sidney; Paes, Aline; Clua, Esteban (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital (SBGames), 2025)
Introdução: Grafos de Proveniência de Jogos modelam sessões de jogos ao capturar elementos de jogos, seus estados e interações, refletindo a heterogeneidade, dinamicidade e espacialidade de seu domínio. Redes neurais de grafos (GNNs), amplamente usadas no aprendizado de máquina, aprendem representações vetoriais a partir de estruturas de grafos. Embora trabalhos anteriores tenham tentado combinar GNNs com a modelagem de grafos específicos a domínios, estes normalmente negligenciam a inerente heterogeneidade do domínio dos jogos. Objetivo: A tese tem como objetivo identificar os principais desafio na integração de Grafos de Proveniência de Jogos ao Aprendizado de Representação de grafos, introduzir uma solução que lida explicitamente a natureza heterogênea dos Grafos de Proveniência de Jogos, e avaliar sua efetividade em tarefas de Game Analytics. Metodologia ou Passos: Para alcançar esses objetivos, a tese revisita os conceitos principais de Grafos de Proveniência e Aprendizado de Representação baseado em GNN, revisa abordagens existentes na literatura e aplicações em jogos digitais, introduz o framework PinGLR, e apresenta um novo dataset de grafos de proveniência. Resultados: As contribuições incluem: (i) o framework PinGLR, que aborda a heterogeneidade e oferece suporte a pipelines completos de aprendizado de máquina, (ii) um método inovador para lidar com a heterogeneidade dos nós por meio da interseção recorrente de conjuntos de atributos, e (iii) evidências empíricas demonstrando que o PinGLR alcança desempenho comparável ou superior ao de modelos tradicionais em tarefas de Game Analytics.