Data extraction methodology to improve the gameplay experience in video games and to analyse the user's profile behaviour and its evolution

Los videojuegos son la principal fuente de entretenimiento en nuestros días y la que más beneficios genera en la industria de los contenidos audiovisuales. Para las compañías que desarrollan videojuegos es muy importante saber el perfil de los usuarios que adquieren sus videojuegos para, posteriormente, desarrollar contenido específico para dichos usuarios. Los usuarios, por otra parte, exigen un mayor realismo en la inteligencia artificial de los enemigos y un mayor nivel de dificultad, todo ello unido a una elevada capacidad de personalización del modo de juego. En el ámbito de la inteligencia artificial y de la personalización existen videojuegos con mecánicas dinámicas que hacen que cada partida tenga una experiencia única. En este trabajo se pretende, mediante el diseño y programación de un videojuego, abordar dichos problemas para conseguir una metodología que sirva de ayuda en este campo. Para ello, se recopilarán estadísticas de uso del videojuego que serán analizadas para determinar las mejoras realizables dentro del propio videojuego. Con estas estadísticas, se realizar a un análisis de los perfiles de los usuarios presentes en el videojuego con el objetivo de saber los distintos tipos de usuarios que hay en función de su nivel de habilidad y en función de su estilo de juego. Todo esto se realizar a con el objetivo de proporcionar una experiencia más gratificante de cara al usuario. De esta forma, se podrán crear mecánicas dinámicas de juego en función de las acciones que hayan realizado cada uno de los usuarios. Finalmente, este trabajo aprovecha esta información para aportar posibles soluciones para mejorar la jugabilidad del propio videojuego y para clasificar a los usuarios en función de la evolución de su perfil utilizando los resultados extraídos del análisis realizado. Para realizar el análisis propuesto se han empleado técnicas de Data Mining no supervisado y series temporales.Video games are the main source of entertainment these days and the most pro table industry that generates audiovisual contents. On the one hand, video game companies consider important to understand their users pro le in order to develop especi c content for them. On the other hand, current users require some arti cial intelligence improvements and gameplay customization to enrich the game experience. In the eld of arti cial intelligence and gameplay customization, there are several video games with dynamic gameplay mechanics that make each game looks like a new and unique experience. The goal of this work, through the design and programming of a video game, is to get a methodology that helps in this eld. To do this, usage video game statistics are collected to be analyzed in order to determine the achievable improvements within the video game itself. With these statistics, an analysis of the users pro les present in the video game is performed in order to know the di erent types of users depending on their skill level and their play style. All this is done with the aim of providing a more rewarding experience for the user. Thus, it can be created dynamic gameplay mechanics based on the actions of each user. Finally, this work uses this information to provide possible solutions to improve the gameplay of the video game and to classify the users according to their pro le evolution by using the results extracted from the previous analysis. To perform the proposed analysis, unsupervised data mining and time-series techniques have been employed

Distributed Clustering for Volatile Systems

Las técnicas de computación distribuida y las técnicas de análisis de información están adquiriendo una gran importancia en los últimos anos. Las compañías tienen una gran cantidad de información que necesita ser analizada ahorrando en recursos. Estos recursos pueden ser desde tiempo hasta costes. Es por esto que han surgido distintas técnicas y distintas herramientas que facilitan el análisis de estos datos. Generalmente, estos sistemas requieren de grandes recursos, a nivel computacional, para llevar a cabo estos análisis. Del mismo modo, disponer de estos recursos suele desembocar en una inversión importante de dinero. A partir de estas técnicas y herramientas, se ha realizado un sistema de computación volátil altamente configurable. Este sistema permite, mediante una aplicación servidor y un conjunto dinámico de aplicaciones clientes, distribuir operaciones y analizar los datos empleando un determinado algoritmo. La gran ventaja que ofrece el sistema es la incorporación de nuevos clientes de forma dinámica lo que aumenta de forma directa el rendimiento de la aplicación. Todo esto ha sido desarrollado aplicando metodologías ágiles y principios de patrones de diseño de software, asegurando de esta forma una elevada calidad y un sistema robusto y escalable.Distributed computing techniques and information analysis techniques are gaining more importance in recent years. Companies have huge amounts of information that need to be analyzed saving resources. These resources can be from time to money. Di erent techniques have emerged and di erent tools that facilitate the analysis of these data have emerged too. Generally, these systems require large resources, computationally, to carry out the analysis. Similarly, these resources have often led to a signi cant investment of money. By using these techniques and tools, a highly con gurable volatile system has been developed. This system allows, through a server application and a dynamic set of client applications, distribute operations and analyze data using a certain algorithm. The main advantage of the system is the addition of new clients dynamically increasing performance directly from the application. All this has been developed using agile methodologies and software principles and software design patterns ensuring high quality and a robust and scalable system