Implementación de un sistema experto para la selección estratégica de campeones en League of Legends.

Olguín Chávez, Gustavo

dc.contributor.author	Olguín Chávez, Gustavo
dc.date.accessioned	2025-09-17T17:38:46Z
dc.date.available	2025-09-17T17:38:46Z
dc.date.issued	2025-05-07
dc.identifier.govdoc	LSC .16322 2025
dc.identifier.other	ATD1118
dc.identifier.uri	http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/6877
dc.description	Esta investigación aborda el desarrollo de un sistema experto basado en técnicas de minería de datos mediante la obtención de reglas de asociación, enfocado en el videojuego competitivo League of Legends (LoL). El proyecto surge como una necesidad de proporcionar herramientas de apoyo a jugadores casuales, facilitando la toma de decisiones durante la selección de campeones, runas e ítems. La investigación se desarrolló mediante la integración de la metodología en cascada junto con Knowledge Discovery in Databases (KDD), lo que permitió estructurar tanto el desarrollo del sistema web como el análisis de datos. Para la implementación se utilizaron tecnologías como React en el frontend, Django en el backend y PostgreSQL como gestor de base de datos, además de herramientas especializadas para el análisis de datos como Pandas, NumPy y Power BI. El sistema se implementó en un ambiente web que permite a los usuarios, mediante un sencillo formulario, obtener recomendaciones personalizadas de campeones, junto con sugerencias de runas e ítems óptimos para cada selección. La plataforma está diseñada para proporcionar información relevante y útil durante la fase de selección de campeones donde el tiempo es limitado. La validación del sistema mediante la escala SUS (System Usability Scale) permitió obtener un promedio total de 68.25, lo que lo clasifica como un sistema “Acceptable”. Por otra parte las pruebas de validación a las recomendaciones del sistema, permitieron obtener resultados favorables, al recibir un 80 % de aprobación por parte de jugadores de League of Legends, que realizaron pruebas con las sugerencias del sistema en partidas, por último la validación de las reglas obtenidas mediante las métricas del algoritmo Apriori, demuestra que las reglas tienen un alto nivel de efectividad, al tener una probabilidad del 85 % de cumplirse, lo que les permite obtener una alta confianza de poder cumplir con lo requerido. Se identificó como área de mejora la percepción de los usuarios sobre la veracidad de las recomendaciones, por lo que es necesario optimizar los algoritmos de análisis de datos, mejorar la base de conocimientos e implementar actualizaciones constantes. Este proyecto sienta las bases para futuras investigaciones en la aplicación de técnicas de minería de datos en el ámbito de los videojuegos.	es_ES
dc.language.iso	es	es_ES
dc.publisher	ICBI-BD-UAEH	es_ES
dc.subject	Sistema experto	es_ES
dc.subject	Minería de datos	es_ES
dc.subject	Data mining	es_ES
dc.subject	Videojuegos	es_ES
dc.subject	League of legends	es_ES
dc.subject	Ciencias Computacionales.	es_ES
dc.title	Implementación de un sistema experto para la selección estratégica de campeones en League of Legends.	es_ES
dc.title.alternative	Ciencias Computacionales.	es_ES
dc.type	Tesis	es_ES