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Análise das estatísticas dos times e jogadores em Life

Análise das estatísticas dos times e jogadores em Life. Jeferson Valadares Idevan Gonçalves Freire Júnior Reginaldo Valadares. Objetivos - Motivação. Extrair estatísticas a partir de páginas na Web Carrega-las como fatos em um BDD Completa-las com estatísticas derivadas

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Análise das estatísticas dos times e jogadores em Life

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Presentation Transcript

  1. Análise das estatísticas dos times e jogadores em Life Jeferson Valadares Idevan Gonçalves Freire Júnior Reginaldo Valadares

  2. Objetivos - Motivação • Extrair estatísticas a partir de páginas na Web • Carrega-las como fatos em um BDD • Completa-las com estatísticas derivadas • Pre-processamento para mineração • Estudo de caso: • derivar a partir das estatísticas elementares padrões de basquete (ex, pts, reb, ast etc.) • estatísticas compostas medindo o desempenho global dos jogadores e dos times • Tendex básico = (pts + reb + ast + stl + blk - (FGA-FGM) - (FTA-FTM) -TO)) / game_num • Tendex normalizados por vários fatores

  3. Normalizações de Tendex • Tendex básico de time • Tendex de jogador normalizado por ritmo de jogo • Tendex de jogador normalizado por ritmo de jogo e minutos jogados

  4. Problemas encontrados durante a implementação • Florid é uma ferramenta limitada: • Falta conversão de strings para inteiros • Falta cálculo com números reais • Falta regras genéricas para decompor strings em substrings • predicado built-in substring pode ser chamado apenas com 2 variáveis instanciadas • Expressões regulares para fazer parsing não permitem analisar padrões sensíveis ao contexto • Solução: pipeline de FLORID com LIFE

  5. Criação de BD’s dos times • Extrair estruturas das home-pages: teamstatsoff:page = "http://www.di.ufpe.br/~streak/espn.sportszone.com/nba/ statistics/1998/teamstatoff.html". teamstatsdef:page = "http://www.di.ufpe.br/~streak/espn.sportszone.com/nba/ statistics/1998/teamstatdef.html". • Modelar a Web page::url. X.get[] :- X:page.

  6. Criação de BD’s dos times • Criando os objetos (times) atl:time[nome->"Atlanta"]. bos:time[nome->"Boston"]. ... was:time[nome->"Washington"]. • Buscando as tabelas T:tb :- match(teamstatsoff.get,"<pre>.\(.*\n\)*</pre>","",_tmp), match(_tmp,"\(.*[0-9][0-9].*\)","",T). • Exemplo <pre><b>Team G Fgm-Fga PCT 3pm-3pa PCT Ftm-Fta PCT AVG</b> LA Lakers 82 3146-6536 .481 497-1418 .350 1863-2741 .680 105.5 Minnesota 82 3157-6844 .461 303-873 .347 1673-2263 .739 101.1

  7. Criação de BD’s dos times • Carregando a base de dados Time:time[ast->T] :- _tmp:tb, strcat("\(.*", Time.nome, Strtmp), strcat(Strtmp, "\)[ ]*[0-9]*-[0-9]*[ ]*\([0-9]*\)[ ]*\([0-9]*\)[ ]*\([0-9]*\)[ ]*\([0-9]*\)[ ]*\([0-9]*\)\(.*\)", Str),match(_tmp, Str, "\3", T). • Analogamente para pts,reb, blk, fga, fgm, fta, ftm, fto

  8. Demo ao vivo Answer to query : ?- TIME:time[nome -> NOME; fgm -> FGM; fga -> FGA; ftm -> FTM; fta -> FTA; pts -> PTS]. TIME/atl PTS/"95.8" FTA/"2312" FTM/"1749" FGA/"6352" FGM/"2887" NOME/"Atlanta" TIME/bos PTS/"95.9" FTA/"1964" FTM/"1425" FGA/"6924" FGM/"3012" NOME/"Boston” ... TIME/was PTS/"97.2" FTA/"2156" FTM/"1489" FGA/"6811" FGM/"3080" NOME/"Washington"

  9. Criação de BD’s dos jogadores • Criando os objetos (times) atl:time[nome->"Atlanta"]. bos:time[nome->"Boston"]. ... was:time[nome->"Washington"]. • Buscando as home-pages: atl[webpage -> "http://www.di.ufpe.br/~streak/espn.sportszone.com/nba/ teamstats/atl.html". atl.webpage:url.

  10. Criação de BD’s dos jogadores • Buscando as tabelas T:tb :- match(atl.webpage.get,"<td align =\"left\">\n<pre>\(.*\n\)*</pre>","", T). U:tb2:- match(T:tb, "\(.*\n\)*", "", U). V:tb3 :- match(U:tb2,"\([A-Z][a-z]* [a-zA-Z]*\) *\([0-9]*\)[---]\([0-9]*\)\(.*\)","",V). V:tb4 :- match(U:tb2,"\([A-Z][a-z']* [a-zA-Z']*\) *\([0-9][0-9]?\) *.*","",V). • Exemplo: <pre><b> Rebounds G Min PPG RPG APG Off- Def- Tot AST Stl BLK To PF</b></pre></font><br><img src="/img/blueline.gif" width="465" height="1" vspace=0><br clear=all> </td></tr> <tr><td align="left"> <pre>Shaquille Oneal 60 2175 28.3 11.4 2.4 208- 473- 681 142 39 144 175 193 Eddie Jones 80 2910 16.9 3.8 3.1 85- 217- 302 246 160 55 146 164 Kobe Bryant 79 2056 15.4 3.1 2.5 79- 163- 242 199 74 39 157 180

  11. Criação de BD’s dos jogadores • Carregando a base de dados Time[jogador ->> {X}; jogador@(X,gp) -> Y] :- _T1:tb3, _T2:tb4, Time:time, match(_T1:tb3,"\([A-Z][a-z]* [a-zA-Z]*\) *\([0-9][0- 9]*\).\([0-9][0-9]*\)","\1",X), match(X,"\([A-Z][a-zA-Z]*\) *\([a-zA-Z]*\)","\1”,X1), strcat(X1,".*",X3), match(X,"\([A-Z][a-zA-Z]*\) *\([a-zA-Z]*\)","\2",X2), strcat(X2," .*",X4), strcat(X3,X4,X5), match(_T2,X5,"",Y1), match(Y1,"[a-zA-Z'] [a-zA-Z]* *\([0-9][0-9]*\) *\([0- 9][0-9]*\) *\([0-9][0-9]*.[0-9]\) *\([0-9][0-9]*.[0- 9]\) *\([0-9][0-9]*.[0-9]\)","\1",Y).

  12. Demo ao vivo Answer to query : ?- Time[jogador@(X,nome) -> NOME; jogador@(X,fgm) -> FGM; jogador@(X,fga) -> FGA; jogador@(X,ftm) -> FTM; jogador@(X,fta) -> FTA; jogador@(X,pts) -> PTS]. ... Time/van X/"Reeves " PTS/"1209" FTA/"316" FTM/"223" FGA/"942" FGM/"493" NOME/"Reeves " ...

  13. Leitura de arquivos em Life • Arquivo de entrada (nba1) no formato: atl:time[nome -> "Atlanta"; fgm -> "2887"; fga -> "6352"; ftm -> "1749”]. bos:time[nome -> "Boston"; fgm -> "3012"; fga -> "6924"; ftm -> "1425”]. • Primeiro passo do programa: (troca de caracteres) clear1 :-X=system("cat nba1 | tr \\- \\= | tr '\[' '\(' | tr '\]' '\)' | tr '\;' '\,' > nba1x"). • Arquivo resultado (nba1x): atl:time(nome => "Atlanta", fgm => "2887", fga => "6352", ftm => "1749”). bos:time(nome => "Boston", fgm => "3012", fga => "6924", ftm => "1425”).

  14. Transformando o arquivo de entrada num conjunto de declarações • Ler o arquivo resultado linha por linha • Filtrar os elementos indesejados da linha • Escrever linha no arquivo nba1y • Dados de entrada já podem ser lidos (load) e entendidos pelo Life • Calcular Tendex de cada time • Mostrar a lista em ordem decrescente

  15. Código - proc_file proc_file :- open_in(nba1x, In), open_out(nba1y, Out), repeat, get_line(Line), ( Line = end_of_file, close(In), close(Out), ! ; (( substr(Line,4,1)=":", Line1 <- filter(Line), write(substr(Line1,5,strlen(Line1)-4)),nl)), fail ).

  16. Código - get_line get_line(Line) :- get(Char),get_rest(Char,"", Line). get_rest(Char,Line,R):- ( Char = end_of_file, nl, R <- Char, ! ; Char = 10, R=Line, ! ; Line1 = strcon(Line,chr(Char)), get(Char1), get_rest(Char1,Line1,R)).

  17. Código - filter(S) filter("") -> "". filter(S) -> R | H = hds(S), T = tls(S), H1 = hds(T), (( digit(H1), asc(H ) = 34, R=filter(T), ! ; digit(H) , asc(H1) = 34, R=strcon(H,filter(tls(T))), ! ; R=strcon(H,filter(T)), ! )). Resultado da aplicação de filter(S): atl:time(nome => "Atlanta", fgm => "2887", fga => "6352", ftm => "1749”). time(nome => "Atlanta", fgm => 2887, fga => 6352, ftm => 1749).

  18. Cálculo do Tendex dos times dynamic(timex)? toTendex :- T = time, T , T =time(fga=>FGA, reb=>REB, nome=>N),FGA\===@, REB:==@, T1=time,T1,T1=time(fga=>FGA1,reb=>REB1,nome=>N),REB1\===@,FGA1:==@, TENDEX = T.pts+T1.reb+T1.ast+T1.stl+T1.blk-(T.fga-T.fgm)-(T.fta-T.ftm)-T1.to, assert(timex(nome=>N, tendex => TENDEX)), fail. toTendex.

  19. Ordenação dos times import("lists")? sort(L,F) -> gen_quicksort (L, order => F). sort_func(@(tendex=>X), @(tendex=>Y)) -> X>Y. bagTendex(B) :- X=timex, B=bagof(X,X). geraTendex :- bagTendex(X), X4=sort(X,sort_func), write("Lista por ordem decrescente de Tendex"), nl, nl, wl(X4),nl. wl([]) :- !. wl([X|Xs]) :- write(X),nl,wl(Xs)..

  20. Execução >teams? Lista em ordem decrescente: team(nome => Utah,tendex => 1618) team(nome => Phoenix,tendex => 1554.6) team(nome => LA Lakers,tendex => 1430.5) team(nome => San Antonio,tendex => 1355.5) team(nome => Chicago,tendex => 1345.7) team(nome => Minnesota,tendex => 1312.1) team(nome => Seattle,tendex => 1264.6) team(nome => Indiana,tendex => 1240)

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