Score Predictor: Predição de Resultados no Futebol Usando Programação Lógica

• Gabriel B. R. de Oliveira UFPB
• João V. S. Costa UFPB
• Tiago B. e Silva UFPB
• Tatiana A. Simões UFPB

DOI: https://doi.org/10.5753/wbl.2025.8333

Resumo

O Score Predictor é um sistema de previsão de resultados de partidas de futebol, desenvolvido em Prolog e testado durante o Campeonato Brasileiro de 2024. Seu objetivo é apoiar decisões em apostas esportivas, estimando probabilidades de vitória, empate e derrota com base em um modelo lógico-estatístico. O sistema utiliza dados de um banco especializado e permite a inserção de parâmetros adicionais por meio de um menu interativo. A modelagem combina fatores estatísticos e contextuais, permitindo inferências automatizadas. Os testes realizados demonstraram desempenho satisfatório na previsão dos resultados. A proposta evidencia a viabilidade do uso de lógica declarativa em aplicações de análise esportiva.

Referências

BABOOTA, Rahul; KAUR, Harleen. Predictive analysis and modelling football results using machine learning approach for English Premier League. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, [S.l.], v. 32, n. 7, p. 1–10, 2019. Disponível em: [link].

BUNKER, R.; YEUNG, C.; FUJII, K. Machine learning for soccer match result prediction. ArXiv, abs/2403.07669, 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2403.07669.

BET365 (2024) “Apostas Desportivas Online”. Disponível em: [link].

COSTA, Ígor Barbosa. Modelagem e predição de resultados de futebol antes e durante as partidas usando aprendizagem de máquina. 2021, 115 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Campina Grande, Campina Grande, 2021. Disponível em: [link]

Departamento de Matemática UFMG (2024) “Série A – Probabilidades no Futebol”. Disponível em: [link].

ELMILIGI, H.; SAAD, S. Predicting the outcome of soccer matches using machine learning and statistical analysis. 2022 IEEE 12th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC), p. 1–8, 2022. DOI: 10.1109/CCWC54503.2022.9720896.

FELIX, Ingrid De Araújo. Modelagem estatística para previsão de resultados de jogos: uma aplicação ao campeonato da Coreia do Sul 2019. Anais IV CONAPESC. Campina Grande: Realize Editora, 2019. Disponível em: [link]

FIALHO, G.; MANHÃES, A.; TEIXEIRA, J. Predicting sports results with artificial intelligence: a proposal framework for soccer games. Procedia Computer Science, p. 131–136, 2019. DOI: 10.1016/j.procs.2019.12.164.

KUHNERT, Felipe Ventura. Modelo para predição dos resultados de partidas de futebol. 2023, 77 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2023. Disponível em: [link]

RICO-GONZÁLEZ, M.; PINO-ORTEGA, J.; MÉNDEZ, A.; CLEMENTE, F.; BACA, A. Machine learning application in soccer: a systematic review. Biology of Sport, v. 40, p. 249–263, 2022. DOI: 10.5114/biolsport.2023.112970.

SCHNEIDER, Cristian Felipe Machine learning aplicado na previsão de resultados de partidas de futebol: um estudo de caso para comparação de diferentes classificadores. 2018. Trabalho de conclusão de curso (Curso de Engenharia Elétrica) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2018.

SWI-Prolog Documentation (2024) “Official Documentation”. Disponível em: [link].

SofaScore (2024) “Jogos de hoje e Campeonato Brasileiro 2024”. Disponível em: [link].

YEUNG, C.; BUNKER, R.; UMEMOTO, R.; FUJII, K. Evaluating soccer match prediction models: a deep learning approach and feature optimization for gradient-boosted trees. ArXiv, abs/2309.14807, 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2309.14807.