Grupiranje korisnika video igre na temelju ponašanja

undergraduate thesis

• Title (english): Clustering of video game users based on their behavior
• Author: Mihael Miklec
• Mentor: Mirko Sužnjević (mentor)
• Committee member: Mirko Sužnjević (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Irena Oršolić (član povjerenstva)
• Committee member: Demijan Grgić (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2021-09-02, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Electrical Engineering

Abstract

U sklopu završnog rada napravljeni su robustan parser i alati za provedbu statističke analize i grupiranje korisnika u besplatnoj mobilnoj igri. Parser parsira veliki skup podataka zapisan u obliku JSON objekata u tekstualnim datotekama i sprema zabilježene događaje u PostgreSQL bazu podataka. Zatim na osnovu tih događaja gradi profile igrača sa svim bitnim stavkama. Opisane su korištene statističke metode u analizi, domena iz koje dolaze korišteni podatci te algoritmi nenadziranog strojnog učenja (k-Means i DBSCAN) koji su bili korišteni za grupiranje igrača na temelju ponašanja. Izloženi su dobiveni rezultati statističkih analiza i grupiranja korisnika.

Abstract (english)

In the scope of the final thesis, a robust parser and toolset was developed to handle statistical analysis and clustering of users in a free-to-play mobile game. The parser parses through a large dataset comprised of JSON objects written in text files, and then saves the game events of interest to a PostgreSQL database. Then it builds user profiles that have all the necessary and informative data. The thesis describes statistical methods used in analysis and unsupervised machine learning algorithms (k-Means and DBSCAN) used for grouping players based on their behavior.

• Keywords: DBSCAN; k-Means; metoda glavnih komponenti; statistika; veliki skup podataka; strojno učenje; nenadzirano učenje; grupiranje; PostgreSQL; Python; baze podataka; analiza velikog skupa podataka; statistička analiza
• Keywords (english): DBSCAN; k-Means; PCA; statistics; big data; machine learning; unsupervised learning; clustering; PostgreSQL; Python; big data analysis; statistical analysis
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:342836
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2023-01-13 13:09:31