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Présentation PowerPoint de 8 diapositives intitulée « RAWG GAME INSIGHTS ». 1️⃣ **Introduction & Objectif Principal** Titre : RAWG GAME INSIGHTS Sous-Titre : Transformer la description textuelle en recommandation intelligente. Objectif : Prédire les caractéristiques d’un jeu à partir de sa description textuelle. 2️⃣ **But du Projet** Créer un moteur de recommandation capable de suggérer des jeux similaires à haut rating (>4) et avec au moins 10 reviews. 3️⃣ **Le Jeu de Données RAWG** Source : API RAWG.io & dataset Kaggle. Volume : ~500 000 jeux (AAA & indés). Richesse : 50+ features : genres, plateformes, ratings, reviews, tags… Couverture : Données multi-plateformes (PC, PS, Xbox, Switch, Mobile). 4️⃣ **Types de Données & Features Clés** - Texte (NLP) : descriptions des jeux. - Catégorielles : genres, plateformes, tags. - Numériques : rating, reviews_count, playtime. - Exemples : name, description_raw, genres, tags, platforms, rating, reviews_count, playtime, metacritic, esrb_rating. 5️⃣ **Objectifs Détaillés (Cibles de Prédiction)** - Extraire les caractéristiques d’un jeu à partir du texte. - Identifier genre / plateforme / ambiance. - Recommander 1 à 3 jeux similaires avec rating élevé et ≥10 reviews. 6️⃣ **Méthodologie – Étapes 1 & 2 (Vectorisation)** - Prétraitement NLP : nettoyage, tokenisation, embeddings. - Vectorisation : TF-IDF, Word2Vec, BERT. 7️⃣ **Méthodologie – Étapes 3 & 4 (Recommandation)** - Calcul de Similarité : Similarité cosinus. - Filtrage final : rating ≥4 et reviews ≥10. 8️⃣ **Pourquoi ce Projet & Conclusion** - Combine NLP et data jeu vidéo. - Données ouvertes et massives. - Valorise la description textuelle. - Application : recommandation intelligente. **Message final :** NLP + Jeux vidéo → Vers une compréhension automatique des univers vidéoludiques et une recommandation personnalisée.
This presentation outlines a project using RAWG's 500K+ game dataset to build an intelligent recommendation engine. It leverages NLP for text vectorization (TF-IDF, BERT), cosine similarity to find si
The slide is titled "RAWG GAME INSIGHTS" and serves as a title slide for a presentation. Its subtitle describes transforming textual game descriptions into intelligent recommendations.
Transformer la description textuelle en recommandation intelligente.
Source: Présentation PowerPoint
The slide outlines the project goal of developing a recommendation engine for suggesting similar games with high ratings exceeding 4, while requiring at least 10 reviews for reliability. It also involves transforming textual game descriptions into intelligent, targeted suggestions.
Source: RAWG GAME INSIGHTS
The RAWG dataset slide highlights a comprehensive collection sourced from the RAWG.io API and a Kaggle dataset, encompassing approximately 500,000 games that span both AAA and indie titles. It features over 50 attributes such as genres, platforms, ratings, reviews, and tags, with multi-platform coverage including PC, PlayStation, Xbox, Nintendo Switch, and mobile devices.
The slide outlines key data types used in the analysis, including textual data like game descriptions for NLP and semantic analysis, categorical data such as genres, platforms, and tags for classification, and numerical data like ratings, review counts, and playtime for quantitative evaluation. It also highlights essential features with examples, such as name, descriptionraw, genres (e.g., action, RPG), tags, platforms (e.g., PC, PS, Xbox), rating, reviewscount, playtime, metacritic score, and ESRB rating.
| Types de Données | Features Clés (Exemples) |
|---|
| - Texte (NLP) : descriptions des jeux pour analyse sémantique.
This slide outlines detailed objectives for a game prediction system, focusing on extracting features from descriptive text. It includes identifying the game's genre, platform, and atmosphere, then recommending 1 to 3 similar high-rated games with at least 10 reviews.
The slide outlines the first two steps of a methodology focused on vectorization for processing game descriptions. In Step 1, NLP preprocessing involves text cleaning, tokenization, and embedding generation, including noise removal and division into linguistic units for structured analysis. Step 2 covers vectorization techniques such as TF-IDF for weighted frequency calculations to create numerical text vectors, alongside advanced semantic embeddings from Word2Vec and BERT models to capture context and similarities.
Étape 1: Prétraitement NLP Nettoyage du texte, tokenisation et génération d'embeddings pour préparer les descriptions des jeux. Étape 1: Nettoyage et Tokenisation Suppression des bruits et division en unités linguistiques pour analyse structurée. Étape 2: Vectorisation TF-IDF Calcul des fréquences pondérées pour représenter le texte en vecteurs numériques. Étape 2: Modèles Word2Vec et BERT Embeddings sémantiques avancés pour capturer le contexte et les similarités.
Source: RAWG GAME INSIGHTS
In steps 3 and 4 of the methodology, the process begins by calculating cosine similarity between game vectors to identify the most similar titles based on high scores. It then applies quality filters—requiring a rating of at least 4 and 10 or more reviews—before selecting 1-3 optimized final recommendations.
Source: RAWG GAME INSIGHTS
This conclusion slide highlights the project's integration of NLP with video game data, leveraging massive open datasets to enhance textual descriptions and enable intelligent recommendation applications. It concludes with a message on advancing automatic understanding of video game universes and personalized recommendations through NLP and gaming, urging viewers to innovate with AI insights and explore personalized options now.
• Combine NLP et data jeu vidéo.
Message final : NLP + Jeux vidéo → Vers une compréhension automatique des univers vidéoludiques et une recommandation personnalisée.
Closing: Innovate gaming with AI insights. Call-to-action: Discover personalized recommendations now.
Source: RAWG GAME INSIGHTS
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