Resumen:El creciente número de espectadores y jugadores de deportes electrónicos, junto con el desarrollo de soluciones de comunicación optimizadas y tecnología de computación en la nube, ha motivado el crecimiento constante de la industria de los juegos en línea. Aunque las soluciones basadas en Inteligencia Artificial para el análisis de deportes electrónicos se definen tradicionalmente como la extracción de patrones significativos de datos relacionados y su visualización para mejorar la toma de decisiones, la mayor parte del esfuerzo en la predicción profesional de victorias se ha centrado en el aspecto de clasificación desde una perspectiva por lotes, dejando de lado también las técnicas de visualización. En consecuencia, este trabajo contribuye a una solución explicable de clasificación de predicción de ganancias en streaming en la que los datos de entrada se controlan a través de varias ventanas deslizantes para reflejar los cambios relevantes en el juego. Los resultados experimentales alcanzaron una precisión superior al 90 %, superando el rendimiento de soluciones competidoras en la literatura. En última instancia, nuestro sistema puede aprovecharse mediante sistemas de clasificación y recomendación para una toma de decisiones informada, gracias al módulo de explicabilidad, que fomenta la confianza en las predicciones de resultados.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 22 de octubre de 2025.
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