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1 SEAH: SISTEMA EXPERTO ASISTENTE PARA HATTRICK Autor: Gil Mira, Alfredo Director: Olivas Varela, Jose Ángel Entidad Colaboradora: ICAI Universidad Pontificia Comillas RESUMEN DEL PROYECTO Hatrick es un juego de estrategia online y gratuito, que permite realizar la función de manager de un club de fútbol. Para poder realizar una correcta gestión del club, el dueño de un club debe conocer muy bien las características de los jugadores para poder realizar la mejor alineación de cara a la disputa de cada encuentro. Este proyecto consiste en el desarrollo de una aplicación cuyo propósito principal es que sirva de ayuda a cualquier usuario de hattrick para poder clasificar los jugadores de su equipo y seleccionar la mejor alineación posible para cada partido que tenga que disputar. Por otro lado, la aplicación permite tanto crear manualmente un equipo con todos sus jugadores, como cargar esa información de un fichero xml, reduciendo el coste en tiempo del alta de un equipo. Así mismo, la aplicación también permite que se carguen todos los datos históricos de un equipo que se obtienen en formato xml para que sean usados posteriormente por la aplicación a la hora de obtener una alineación ideal. Por tanto, la aplicación SEAH (Sistema Experto Asistente para Hattrick) ofrece las siguientes opciones: Gestión de equipos en hattrick: altas, bajas o modificaciones. Gestión de jugadores de un equipo Clasificación de los jugadores: permite que el usuario clasifique por demarcaciones a los jugadores de su equipo. i

2 Calcular la mejor alineación de un equipo basándose únicamente en los valores de las habilidades de un jugador Calcular la mejora alineación de un equipo basándose no sólo en los valores de las habilidades de un jugador, sino teniendo en cuenta todos los partidos disputados anteriormente por ese equipo. Así, para la realización de este sistema se han hecho uso de las técnicas tradicionales de ingeniería del conocimiento, como las técnicas del llamado proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD: Knowledge Discovery in Databases), que incluye técnicas de Data Mining. Como se explica más detalladamente en el desarrollo del proyecto, para la parte de clasificación de los jugadores por demarcación en el terreno de juego, y para la realización de la mejor alineación basándose únicamente en los valores de las habilidades de los jugadores, se ha usado la ingeniería del conocimiento desde el punto de vista tradicional y ésta consta de las siguientes fases: Adquisición del conocimiento Representación del conocimiento Razonamiento Para la adquisición del conocimiento se ha hecho uso de la entrevista, empezando por entrevistas abiertas para poder acotar un poco mejor el problema y pasando más adelante a las entrevistas estructuradas para poder obtener la base de conocimiento. Después de esta fase se vio claramente que la mejor representación del conocimiento era el de los marcos, así se obtuvieron marcos para la clasificación de jugadores según su demarcación y para la clasificación de los jugadores para obtener la mejor alineación. Por otra parte, para la obtención de la mejor alineación teniendo en cuenta no sólo los valores de las habilidades de los jugadores, sino los resultados obtenidos por los jugadores en los partidos ya disputados, se ha desarrollado un proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD). Este proceso como se puede ver en el desarrollo del proyecto cuenta con las siguientes fases: ii

3 Aprendizaje del dominio de la aplicación Creación de un subconjunto de datos objetivo Filtrado de datos y preproceso Proyección y reducción de datos Data Mining Interpretación En este caso hemos partido de todos los datos históricos de los equipos obtenidos en formato xml por otra aplicación gratuita que proporciona el juego, que permite extraer toda la información histórica de las partidas disputadas con anterioridad. Con todos los datos históricos de las partidas anteriores se han ido aplicando las distintas fases del proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos para obtener de una forma estructurada y aplicada al problema los valores obtenidos en los jugadores a lo largo de su carrera. Con estos resultados el sistema utiliza algoritmos de ranking y resumen para interpretar los resultados y aplicarlos al proceso ya realizado con la ingeniería del conocimiento tradicional y presentar la mejor alineación posible teniendo en cuenta tanto los datos históricos de los jugadores como los valores en las habilidades de cada jugador. Todo el sistema se ha desarrollado con aplicaciones gratuitas para no incrementar el coste económico del proyecto. Por ello, se ha desarrollado una aplicación Web con tecnología J2EE, con MySql como gestor de bases de datos y con el tomcat de Apache como servidor de aplicaciones. Así se ha obtenido una interfaz amigable para el usuario. Durante todo el desarrollo del proyecto se han ido realizando pruebas de validación con el experto para corroborar que los resultados que se han ido obteniendo eran correctos desde el punto de vista del experto. Se pude decir que estas pruebas han sido plenamente satisfactorias y que se ha conseguido el objetivo que se esperaba; y lo que es más, actualmente los expertos que han intervenido en este sistema están usando el sistema para realizar las alineaciones en los partidos de hattrick. iii

4 SEAH: HATTRICK ASSISTANT EXPERT SYSTEM Author: Gil Mira, Alfredo Director: Olivas Varela, Jose Ángel Colaboration Entity: ICAI Universidad Pontificia Comillas ABSTRACT Hattrick is a free online strategy game, which allows you to do the job of a football manager. To be able to do a proper management of the club, the club owner must know pretty well the abilities of his players in order to present the best possible line-up for each football game. This project, consist in the development of an application which its main objective is to assist any hattrick player to be able to classify the players in a team and to select the best possible line-up for each game to play. On the other hand, the system permits you to create a team with all its players manually, or to populate that information from xml files, reducing the costs in time for the registration process for a particular team. What is more, the system also permits you to populate all the historical data from a team in xml format into the database, so the system can use this data to obtain the best possible line-up. Therefore, the SEAH system (Sistema Experto Asistente para Hattrick, or, in English, Hattrick Assistant Expert System) offers the following features: Hattrick team management: registrations, deletions, modifications. Player management for a team. Player classification: allows you to classify players based on field positions. Calculate the best possible line-up for a team only based on the values of the abilities of a player. iv

5 Calculate the best possible line-up for a team based not only on the values of the abilities of a player, but also taking into account all the games previously played by that team. So, for the system development, it has been used traditional knowledge engineering techniques, but also techniques from the knowledge discovery in databases process (KDD process), which includes data mining techniques. As fairly explained throughout this project, for the player classification by field position part, and for the generation of the best line-up based only on the values of the abilities of the players part as well, it has been used knowledge engineering in a traditional fashion which consists of the following phases: Knowledge acquisition Knowledge representation Reasoning For knowledge acquisition it has been used the interview, starting by opened interviews to be able to delimit the problem a little bit and after that, moving on to structured interviews to be able to get a knowledge base. After this step, it was observed that the best way for knowledge representation was frames, so frames were used to classify players by field position and for player classification to get the best possible line-up as well. On the other hand, in order to be able to get the best possible line-up taking into account not only the player s abilities, but also the player s performance in previous matches, it has been developed a knowledge discovery in databases process. This process, as seen throughout the project, consists of the following steps: v

6 Learning the application domain Creating a target dataset Data cleaning and preprocessing Data reduction and projection Data Mining Interpretation In this case we have set the starting point at all the historical data of the team obtained in format xml by another free application that provides the game, that allows to extract previously all the historical information of the disputed games. With all the historical data of the previous matches they have been applied the different phases from the process of knowledge discovery in databases to obtain in a structured and problem appliance fashion the values obtained in the player throughout its race. With these results, the system uses algorithms of ranking and summary to interpret the results and of applying them to the process already made with the engineering of the traditional knowledge and to present the best possible line-up as much considering the historical data of the players like the values in the abilities of each player. All the system has been developed with free applications in order to not to increase the economic costs of the project. For that reason, a Web application has been developed using J2EE technology, MySql as database management system and with Tomcat of Apache for server applications. Thus a friendly interface for the user has been developed. Throughout the development of this project has been made tests of validation with the expert to corroborate that the results that have been obtained were right from the expert point of view. I could be said that these tests have been totally satisfactory and it has obtained the objective that was expected; and what is more, at the moment the experts who have taken part in this system are using the system to make the line-ups in the hattrick matches. vi

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