Details

Title: Разработка REST-API- приложения для прогнозирования лучших ТОП-20 игроков в киберспортивной дисциплине Counter-Strike: Global Offensive: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» ; образовательная программа 02.03.03_01 «Интеллектуальные информационные системы и обработка данных»
Creators: Кислицын Илья Андреевич
Scientific adviser: Хахина Анна Михайловна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2023
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: киберспорт; рейтинг-система; Counter-Strike: Global Offensive; Java; REST-API приложение; esports; rating-system; REST-API application
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 02.03.03
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-3392
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Record key: ru\spstu\vkr\22775

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Выпускная квалификационная работа посвящена созданию REST-API приложения, основной задачей которого является прогнозирование лучших ТОП-20 игроков в киберспортивной дисциплине Counter-Strike: Global Offensive. Предметом исследования данной работы стал способ получения ТОП-20 лучших игроков, используя собственную рейтинг-систему. Объектом исследования данной работы стал способ получения статистики в приложение и расчеты с этой статистикой, позволяющая определить ТОП-20 лучших игроков. Целью работы является разработка REST-API-приложения для прогнозирования ТОП-20 лучших игроков за календарный год. В данной работе было изложено описание поэтапной реализации расширения от обоснования проблемы до апробации конечно продукта. В первой главе были описаны и изучены существующие рейтинг-системы. Во второй главе описана и реализована собственная рейтинг-система. В третьей главе описано проектирование базы данных для хранения статистики игроков. В четвертой главе описана структура и реализация приложения. В пятой главе происходит тестирование и апробация приложения. В результате выполнения выпускной квалификационной работы было разработано и протестировано REST-API приложение для прогнозирования лучших ТОП-20 игроков в киберспортивной дисциплине Counter-Strike: Global Offensive.

Graduate qualification work is devoted to the creation of a REST-API application, the main task of which is to predict the best TOP-20 players in the esports discipline Counter-Strike: Global Offensive. The subject of this work was the method of obtaining the TOP-20 best players using their own rating system. The object of this work was the method of obtaining statistics in the application and calculations with these statistics, which allows you to determine the TOP-20 best players. The aim of the work is to develop a REST-API-application for predicting the TOP-20 best players for a calendar year. In this work, a description of the step-by-step implementation of the extension from the justification of the problem to the approbation of the final product was presented. In the first chapter, the existing rating systems were described and studied. The second chapter describes and implements its own rating system. The third chapter describes the design of a database for storing player statistics. The fourth chapter describes the structure and implementation of the application. In the fifth chapter, the application is tested. As a result of the graduate qualification work, a REST-API-application was developed and tested to predict the best TOP-20 players in the esports discipline Counter-Strike: Global Offensive.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print
Internet Authorized users SPbPU Read Print
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • ВВЕДЕНИЕ
  • ГЛАВА 1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕЙТИНГ-СИСТЕМ
    • 1.1. Рейтинг-система Эло
    • 1.2. Рейтинг-система TrueSkill
    • 1.3. Выводы
  • ГЛАВА 2. ОБЗОР СОБСТВЕННОЙ РЕЙТИНГ-СИСТЕМЫ
    • 2.1. Отбор турниров и команд
    • 2.2. Разбор Rating 2.0 и его составляющих
    • 2.3. Отбор показателей каждого игрока
    • 2.4. Дополнительные очки
    • 2.5. Окончательный расчет собранной статистики
    • 2.6. Выводы
  • ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ПРИЛОЖЕНИЯ
    • 3.1. Анализ требований
    • 3.2. Проектирование схемы
    • 3.3. Выводы
  • ГЛАВА 4. СТРУКТУРА И РЕАЛИЗАЦИЯ ПРИЛОЖЕНИЯ
    • 4.1. Разбор пакета Entity и его составляющих
    • 4.2. Разбор пакета DAO и его составляющих
    • 4.3. Разбор пакета Service и его составляющих
      • 4.3.1. Реализация Parsing Service-компонентов
      • 4.3.2. Реализация Calculation Service-компонентов
    • 4.4. Разбор пакета Controller и его составляющих
    • 4.5. Выводы
  • ГЛАВА 5. ТЕСТИРОВАНИЕ И АПРОБАЦИЯ ПРИЛОЖЕНИЯ
    • 5.1. Тестирование Parsing Service-компонента
    • 5.2. Тестирование Calculation Service-компонентов
      • 5.2.1. Тестирование RatingPlayerCalculationService
      • 5.2.2. Тестирование PlayerAchievementCalculationService
      • 5.2.3. Тестирование ResultCalculationService
    • 5.3. Тестирование Controller
    • 5.4. Апробация приложения
      • 5.4.1. Апробация коэффициентов inc_coef и dec_coef
      • 5.4.2. Апробация коэффициента ТИР-1 турнира
      • 5.4.3. Апробация командных и индивидуальных достижений
      • 5.4.4. Апробация диапазонов для разных ТОП-игроков
    • 5.5. Выводы
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
  • СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • Приложение 1 Код сущностей пакета Entity
  • Приложение 2 Код Parsing Service-компонентов
  • Приложение 3 Код Calculation Service-компонентов
  • Приложение 4 Коды для запуска и корректной работы приложения
  • Приложение 5 Содержимое файла application.properties
  • Приложение 6 Код Java-класса Repository пакета DAO
  • Приложение 7 Код Controller
  • Приложение 8 JSON-объекты ТОП-20 лучших игроков

Usage statistics

stat Access count: 4
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics