Utilizando Inteligência Artificial Explicável para formação de perfil de jogadores no Cartola FC
DOI:
https://doi.org/10.53660/CONJ-1627-2E61Palavras-chave:
Cartola FC, Inteligência Artificial Explicável, Perfil de Jogadores, Redes de Regras de Associação FiltradasResumo
O Cartola FC é um fantasy game, onde é possível realizar escalações em um time virtual usando como base os jogadores e técnicos de futebol da Série A do campeonato brasileiro. Existe uma dificuldade em obter bons resultados nas escalações pela volatilidade dos jogos e desempenho dos jogadores. O trabalho visa extrair e validar um modelo de perfil de jogador para a escalação no Cartola FC, utilizando técnica de Inteligência Artificial Explicável. Para criar o modelo foi usado a base de dados disponibilizada pela API da Globo, utilizando técnica de Redes de Regras de Associação Filtradas como principal meio de estruturar e entender os padrões da base de dados.
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Referências
BATISTA, A.; DEMARCHI, A.; ROCHA, L. V. . Gamification as a strategy content marketing at fantasy game cartola fc, Revista Temática, 2019. https://periodicos.ufpb.br/ojs/index.php/tematica/article/download/48905/28508/.
CALÇADA, D. B.; CALÇADA, J. C. M.; SILVA, J. D.; REZENDE, S. O. (2020). COVID-19 diagnostic parameters: knowledge discovery using Filtered-Association Rules Networks, Journal of Global Innovation 2, 2020.
CALÇADA, D. B.; DE PÁDUA, R.; REZENDE, S. O. Asymmetric Objective Measures applied to Filter Association Rules Networks, XLIV Latin American Computer Conference (CLEI) Asymmetric, São Paulo, pp. 258–267, 2018.
CALÇADA, D. B.; REZENDE, S. O. Filtered-ARN: Asymmetric objective measures applied to filter Association Rules Networks, CLEI Electronic Journal 22(3): 1–16. CALÇADA, D. B., 2019. Redes de regras de associação filtradas e multialvo, Master’s thesis.
FAYYAD, U.; PIATETSKY-SHAPIRO, G. S. P.. From data mining to knowledge discovery in databases, 1996. https://ojs.aaai.org//index.php/aimagazine/article/view/1230.
PANDEY, G., CHAWLA, S., POON, S., ARUNASALAM, B., DAVIS, J. G. Association rules network: Definition and applications. Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal, v. 1, n. 4, p. 260-279, 2009.
RIBEIRO, L. E. d. S. Predição de escalações para o jogo cartolafc utilizando aprendizado de máquina e otimização, 2019. https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26681.
SEHNEM, R.; FROZZA, R.; BAGATINI, D.; PERANCONI, D. Análise de variáveis em partidas de futebol: Previsão de resultados com naïve bayes e poisson, 2021, Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, SBC, Porto Alegre, RS, Brasil, pp. 13–24. URL: https://sol.sbc.org.br/index.php/eniac/article/view/18237
SILVA, J. D.; CALÇADA, J. C. M.; REZENDE, S. O.; CALÇADA, D. B. Automatic identification of knowledge related to dengue cases in the state of piauí in public databases using filtered-association rules networks, Revista de Informatica Teorica e Aplicada 27(3): 40–49, 2020.
UOL. Cartola FC: como funciona, o que é, como é a pontuação e outras dúvidas, 2020. Available at https://www.uol.com.br/esporte/faq/cartola-fc-como-funciona-o-que-e-como-e-a-pontuacao-e-outrashtm.
VERAS, V. N. R.; CALÇADA, J. C. M.; BEZERRA, S. M. G.; CALÇADA, D. B. Descoberta de padrões no tratamento da hanseníase no estado do Piauí com uso de técnica de Inteligência Artificial Explicável, Revista Concilium 22(4): 527–541, 2022.
VISCONDI, G.; JUSTO, D.; GARCÍA, N. Aplicação de aprendizado de máquina para otimização da escalação de time no jogo cartola FC, 2017.
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