Sistema de recomendación de campeones del League of Legends: estudio de representaciones de datos y nuevos métodos de evaluación de árboles de Monte Carlo

Los videojuegos multijugador de arena de batalla en línea o MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) son uno de los tipos de videojuego más jugado actualmente. Los usuarios mensuales de uno sólo de ellos (League of Legends) alcanzan los 115 millones. En una partida de MOBA, dos equipos de 5 jugadores se enfrentan para destruir la base del equipo contrario. Antes de empezar cada equipo elige, entre más de 100 posibilidades, 5 personajes, llamados también campeones. A este proceso se le conoce como draft y es esencial para ganar. Una composición fuerte debe contar con personajes que se complementan entre ellos y contrarrestan a los enemigos. Anteriormente, se han desarrollado diversos trabajos de investigación ya sea para predecir la probabilidad de victoria de una composición fnal como para recomendar uno a uno los campeones a elegir. Sin embargo, existe una carencia común, ninguno emplea más datos a parte de los ids de los campeones para representarlos. Esto plantea la posibilidad de investigar diferentes formas de representación de los datos. El presente trabajo emplea el mejor modelo del estado del arte: el recomendador de campeones mediante árboles de búsqueda de Monte Carlo y redes neuronales. Se plantean dos nuevas representaciones que consideran las estadísticas particulares de cada campeón y se comparan con la actual representación de datos que sólo considera los ids. Como caso de estudio, se emplean los datos del videojuego League of Legends (LoL) al ser el MOBA más popular actualmente. Los valores obtenidos con redes neuronales son parecidos usando la representación clásica de ids y una de las nuevas confguraciones. Respecto a los árboles, ninguno es signifcativamente mejor que el resto. Por último, se evalúa si las composiciones son realistas. Los mejores resultados se obtienen con las nuevas representaciones y podemos afirmar que son casi realistas, con al menos 4 campeones asignados correctamente. Además en este trabajo se han abordado otras limitaciones de los trabajos relacionados, como son: la evaluación de árboles de búsqueda cuando no se puede determinar el ganador al observar el resultado fnal y carencias en trabajos del LoL respecto a la base de datos utilizada y a la metodología