Recomendación de videojuegos basado en análisis semántico y minería de opinión

A día de hoy, los videojuegos son una parte considerablemente importante del desarrollo social, económico, así como del sector de entretenimiento de la sociedad moderna. No solo son una gran fuente de ingresos para los desarrolladores, sino también, una enorme fuente de entretenimiento en la vida privada de cada fan. En esta gran era de la intercomunicación e interacción global, la influencia que tienen los videojuegos sobre nosotros ha crecido a la par de la influencia que tenemos los usuarios en ellos. El gran impacto que las opiniones de millones y millones de usuarios han tenido en distintos productos no solo ha valido para potenciar el alcance comercial de dicho producto. Ha aumentado el estándar de calidad, la definición de géneros, la originalidad y la búsqueda de lo nuevo. Esta gran influencia que ahora mismo los usuarios tenemos sobre los videojuegos y su desarrollo, tiene sin duda alguna un inmenso interés, tanto como para el usuario, que puede guiar más fácilmente al desarrollador, como al experto en marketing que quiere vender más fácilmente un producto. En este trabajo de fin de grado se explora el uso de opiniones de usuario sobre videojuegos para crear sistemas de recomendación. Los sistemas llevados a cabo no solo son capaces de mostrar información de una manera simple de entender, sino que son capaces de llevar a cabo asociaciones entre distintos productos y separar géneros tanto cercanos como lejanos. SteamMind (SM) es el nombre del sistema desarrollado en este trabajo de fin de grado. Este proyecto es la suma de tecnologías de extracción e interpretación semántica de datos en un dominio informal, sobre la industria del desarrollo del entretenimiento virtual. Su propósito es el siguiente: Crear un sistema de recomendación basado únicamente en contenido generado por el usuario de la comunidad de videojuegos de Steam, para ser capaz, una vez proporcionado con una descripción, tan grande o pequeña como el usuario desee, ser capaz de referirle a un juego, o a un grupo de ellos.Videogames are a very important part of every day’s social and economic development, as well as the biggest part of modern society’s entertainment sector. Not only it is a considerable source of income for developers, but it is an incredibly big entertainment source of every fan’s private life. In this great global interaction era, the influence that games exert upon us has grown side to side with the influence that we, as users, exert upon them. The great impact caused by millions of user opinions has not only served as a commercial catalyst of the product itself. It has improved a lot of fields within the gaming world, quality standard, genre definition, originality, and the search of something new. This great influence that we now have as users over the whole videogame industry, without any doubt, of great interest, for both users – that can more easily guide a developer or a designer of the game – and the marketing experts – that are constantly looking for ways to improve the sales of their products. In this bachelor’s thesis, the definition of recommendation systems based on user’s opinion is explored. The systems that have been developed are not only capable of showing information that is easy to understand, but they are also capable of carrying out associations between similar products and define both wide and narrow genres. SteamMind (SM) is the name of the system developed in this bachelor’s thesis. This product is the aggregation of data extraction techniques and semantic interpretation technologies within a very informal domain, describing the industry which makes the virtual entertainment sector. Its purpose is, then To create a recommendation system based solely on the input of Steam’s gaming community that can be able to refer a user, once given a definition, no matter how short of long, of what s/he is looking for, to a game or a group of games