Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36551| ORCID: |  http://orcid.org/0000-0002-0680-411X |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Rede Social Gamer com modelagem do algoritmo K-means para indicação de novas amizades |
| Autor(es): | Ribeiro, Marcus Antonio Rufino |
| Primeiro orientador: | Araújo, Rafael Dias |
| Primeiro membro da banca: | Tuma, Carlos Cesar Mansur |
| Segundo membro da banca: | Santos, Fernanda Maria da Cunha |
| Resumo: | Redes sociais relacionadas a games na Internet já é uma realidade consolidada. Graças à praticidade, ao acesso de ter sempre o celular em mãos e ao fato de se poder jogar em qualquer lugar, os jogos para dispositivos móveis vêm dominando esse setor. No entanto, uma pesquisa de opinião mostrou que jogadores possuem dificuldade em encontrar outros jogadores geograficamente próximos que gostam desse tipo de esporte para se conectarem. Assim, este trabalho tem como o objetivo a criação de uma rede social focada para o público gamer. Para o desenvolvimento da rede social foram utilizadas as tecnologias de HTML, CSS, Java Script, PHP, e banco de dados. Para a parte de sugestões de amizades foi utilizado o método de clusterização k-means em conjunto com o Método Elbow para saber qual seria o valor ideal de K para a aplicação. Experimentos realizados com dados sintéticos mostraram a viabilidade da proposta. |
| Abstract: | Social networks for the Games domain on the Internet are already a consolidated reality. Thanks to practicality, to mobile access always at hand, and to the fact that we can play anywhere, mobile games are dominating this sector. However, a survey has shown that players have difficulty finding other geographically close players who enjoy this type of sport to connect with. Thus, this work aims to create a social network focused on the gamer audience. For its development, programming languages such as HTML, CSS, Java Script, PHP, and database technologies were used. For the friendship recommendation, the k-means clustering method was used in conjunction with the Elbow Method to find out what would be the ideal value of K for the application. Experiments carried out with synthetic data showed the viability of the proposal. |
| Palavras-chave: | Rede social Indicação de amizades K-means Método Elbow |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | RIBEIRO, Marcus Antonio Rufino. Rede Social Gamer com modelagem do algoritmo K-means para indicação de novas amizades. 2022. 61 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36551 |
| Data de defesa: | 18-Ago-2022 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo) |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| RedeSocialGamer.pdf | 3.41 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons
