аЯрЁБс>ўџ ,.ўџџџ+џџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџьЅСq`№ПЏbjbjqPqP4 ::ЏџџџџџџЄФФФФФФФиœ œ œ œ Ј ич €Р Р Р Р Р Р Р Р f h h h h h h $ghЯ*Œ ФР Р Р Р Р Œ ФФР Р Ё    Р тФР ФР f  Р f    ФФ. Р Д pЕтMŽŠеœ Ђ : Z З 0ч & љм љ. љФ. ,Р Р  Р Р Р Р Р Œ Œ ј Р Р Р ч Р Р Р Р иииФœ иииœ иииФФФФФФџџџџ Resumo: Game Analytics compreende um conjunto de tщcnicas para analisar tanto a qualidade de um jogo quanto o comportamento do jogador, a fim de aperfeiчoar a experiъncia do jogador e/ou dar suporte a decisѕes de game design. Para obter sucesso em tal tarefa, щ essencial identificar o que acontece em um jogo (um efeito) e rastrear suas causas. Assim, ferramentas para construir e manipular dados de proveniъncia de jogos tъm sido propostas para capturar relaчѕes de causa e efeito durante sessѕes de jogo para auxiliar o processo de game design, organizando esses dados em grafos de proveniъncia. No entanto, como a extraчуo de dados de proveniъncia щ guiada por um conjunto de regras prщ-definidas estritas estabelecidas pelos desenvolvedores do jogo, a detecчуo de relaчѕes de causa e efeito de longo alcance pode exigir um grande esforчo de codificaчуo. Nesse trabalho, apresentamos um framework chamado PingUMiL que aproveita os recentemente propostos embeddings de grafos para representar grafos de proveniъncia em um espaчo vetorial latente. Os embeddings aprendidos com os dados sуo utilizados como atributos de uma tarefa de aprendizado de mсquina concebida para detecчуo de relaчѕes de causa e efeito de longo alcance. A avaliaчуo do PingUMiL щ realizada por meio de comparaчѕes de performance contra mщtodos clсssicos de aprendizado de mсquina utilizando as mщtricas de avaliaчуo precisуo, recall e f1. Alщm disso, a capacidade de generalizaчуo do PingUMiL щ testada atravщs de testes de desempenho conduzidos a partir de dados extraэdos de grafos de proveniъncia de jogos de corrida. Os experimentos conduzidos em dois jogos de corrida mostram que (1) o PingUMiL supera a aplicaчуo de mщtodos clсssicos de Aprendizado de Mсquina cujos atributos sуo apenas aqueles obtidos diretamente a partir dos atributos do jogo (ao invщs de endereчar a estrutura do grafo), (2) o aprendizado de representaчѕes pode ser usado para inferir relaчѕes de causa e efeito de longo alcance em grafos de proveniъncia de jogos nуo observados e (3) o PingUMiL melhora a detecчуo de alguns tipos de arestas usando grafos de diferentes jogos do mesmo gъnero. Palavras-chave: Grafo de proveniъncia; Game Analytics; Aprendizado de representaчуo; Aprendizado de mсquina; Embeddings de grafos. Abstract: Game analytics comprises a set of techniques to analyze both the game quality and the player behavior in order to improve player experience and/or support game design decisions. To succeed on that, it is essential to identify what is happening in a game (an effect) and track its causes. Thus, game provenance data extraction and manipulation tools have been proposed to capture cause-and-effect relationships occurring in a gameplay session to assist the game design process, organizing this data as provenance graphs. However, since game provenance data extraction is guided by a set of strict predefined rules established by the game developers, the detection of long-range cause-and-effect relationships may demand huge coding efforts. In this paper, we contribute with a framework named PingUMiL that leverages the recently proposed graph embeddings to represent the provenance graphs in a latent vector space. The embeddings learned from the data pose as the features of a machine learning task tailored towards detecting long-range cause-and-effect relationships. Evaluation of PingUMiL is realized by comparing its performance against classical machine learning methods in terms of precision, recall and f1-score metrics. Also, PingUMiL’s generalization capability is tested through performance tests conducted from data extracted of two racing games provenance graphs. The experiments conducted on these two racing games show that (1) PingUMiL outperforms application of classical machine learning methods whose attributes are only the ones directly obtained from game attributes (instead of addressing graph structure), (2) representation learning can be used to infer long-range cause-and-effect relationships in unobserved game data provenance graphs and (3) PingUMiL enhances detection of some edge types using graphs from different games of the same genre. Keywords: Provenance graph; Game Analytics; Representation learning; Machine learning; Graph embeddings. dsёђѓєDL­ЏяояЬяоЗяЗЁЗ–h4GОhшaœmH sH +h‚2hшaœ5CJOJQJ^JaJmH sH (h‚2hшaœCJOJQJ^JaJmH sH #h‚2hшaœ5CJOJQJ^JaJ h‚2h‚2CJOJQJ^JaJ h‚2hшaœCJOJQJ^JaJ  cdчшщѓєCD­ЎЏ§јјјјјј№јјјјјј & Fgd‚2$a$Џў2P:pшaœАа/ Ар=!Аn"Аn#n$n%ААаАа а†œ˜˜˜žžžžžž666666666vvvvvvvvv6666668666666666666666666666666666Ј6666666666И666666666666hH66666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666А6X@ёџX Normal*$,CJKHOJQJ^J_HaJmHnHsHtHN@!2N 0Tэtulo 1 & F ЦhА@&5CJ$\aJ$R@!2R 0Tэtulo 2 & F Цh@ЄШ@&5CJ \aJ J@!2J 0Tэtulo 3 & F ЦhаЄŒ@&5\>A@ђџЁ> 0Fonte parсg. padrуoTiѓџГT 0 Tabela normalі4ж l4жaі ,kєџС, 0 Sem lista XўOЂёX К8Ў Char Char4*5CJ KH OJPJQJ\^JaJ nHtH^ўЂ^ К8Ў Char Char3056CJKHOJPJQJ\]^JaJnHtHXўЂX К8Ў Char Char2*5CJKHOJPJQJ\^JaJnHtHJўO2J 0Tэtulo1 $Є№ЄxCJOJQJ^JaJBB@2B 0Corpo de texto d ЄŒNўЂAN К8Ў0 Char Char1 CJKHOJQJ^JaJnHtH&/@1R& 0Lista<"@b< 0Legenda  $ЄxЄx6],ўOr, 0Эndice $<>@!2< 0Tэtulo$a$5CJ8\aJ8VўOЂ‘V К8Ў  Char Char*5CJ KHOJPJQJ\^JaJ nHtHЏ џџџџ cdчшщѓєCD­ЎБ( 0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€Џ ЏЏ|…Ž–ПЩ(оц{ЕН„Œљ™бл Ѕ  1 9 Ш в ˜ пчБŽ–оцЕН„ŒБ щєББџџџџџџџџџџ„А„PўЦА^„А`„Pўџ„@„Р§Ц@^„@`„Р§џ„а„0§Ца^„а`„0§џ„`„ ќЦ`^„``„ ќџ„№„ќЦ№^„№`„ќџ„€„€ћЦ€^„€`„€ћџ„„№њЦ^„`„№њџ„ „`њЦ ^„ `„`њџ„0„аљЦ0^„0`„аљџџџџџџџџх‚2Н•шaœ4GО”CьБџ@€ЎЎ˜Z’ЎЎЏ@@џџUnknownџџџџџџџџџџџџG‡: џTimes New Roman5€Symbol3& ‡: џArialIџрџxP!ПLiberation Serif7џрџ@ŸCambriaG& џрџxP!ПLiberation Sans"Aˆ ХЉКƒtGУz‡››! €24ЇЇ@ џџ(№џ$Pџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџ”CьВџџvDetecting long-range cause-and-effect relationships in game provenance graphs with graph-based representation learningHelioHelio ўџр…ŸђљOhЋ‘+'Гй0м˜$4@L\ lx ˜ Є АМФЬдфxDetecting long-range cause-and-effect relationships in game provenance graphs with graph-based representation learningHelioNormalHelio4Microsoft Office Word@zЅT@Фцэ}єд@ЖyIŽŠе›ўџеЭеœ.“—+,љЎ0` hp|„Œ” œЄЌД М ?фЇц wDetecting long-range cause-and-effect relationships in game provenance graphs with graph-based representation learning Tэtulo ўџџџўџџџ !"ўџџџ$%&'()*ўџџџ§џџџ-ўџџџўџџџўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџRoot Entryџџџџџџџџ РFрЈшMŽŠе/€1Tableџџџџџџџџ WordDocumentџџџџџџџџ4 SummaryInformation(џџџџDocumentSummaryInformation8џџџџџџџџџџџџ#CompObjџџџџџџџџџџџџuџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџўџ џџџџ РF#Documento do Microsoft Office Word MSWordDocWord.Document.8є9Вq