No último século o futebol é considerado o desporto com mais adeptos no mundo. No mundo das apostas, apostar em jogos de futebol, atingiu uma posição de destaque em relação a todos os outros mercados, chegando a movimentar milhões de euros num único jogo. O crescimento do número de casas de apostas nos últimos leva a concluir que este é um negócio rentável para as mesmas, em detrimento dos seus utilizadores, que têm dificuldades em obter lucros a médio/longo prazo. A probabilidade de acertar em uma aposta num jogo de futebol cresce consoante o conhecimento do apostador na temática em que efetua a sua aposta. Casas de apostas como Betfair, Bet365 e Bwin permitem efetuar apostas diferentes apostas, apostas no resultado final, no número de cantos, no número de golos entre outros. Com o intuito de otimizar os lucros dos apostadores, bem como, diminuir os riscos que estão envolvidos em cada aposta, foi decidido criar um sistema inteligente que englobasse o maior conhecimento possível sobre cada jogo em que se pretende efetuar a aposta. Os dados estatísticos e alguns fatores extra futebol que são conhecidos antes de cada jogo podem servir de indicadores para diminuir os riscos em cada aposta. Através de técnicas de Data Mining (DM) é possível detetar padrões nesses dados de forma automática, sem ser necessário conhecimento algum por parte do apostador. Os modelos de DM induzidos neste projeto tinham como objetivo prever vários targets. Relativamente ao resultado final, os modelos foram induzidos para prever duas abordagens: as três saídas possíveis, vitória equipa visitada, empate ou vitória equipa visitante e as duas saídas, se o resultado é contra ou a favor da equipa visitada e também o contrário contra ou a favor a equipa visitante. Relativamente aos cantos foram induzidos modelos para prever o número de cantos, especificamente se existiram mais ou menos de ‘7,5’, ‘8,5’, ‘9,5’ e ‘10,5’ cantos. Por fim foram criados modelos para prever o número de golos, mais ou menos de ‘1,5’, ‘2,5’ e ‘3,5’. Os modelos estão preparados para serem induzidos em tempo real e todo processo ser executado automaticamente utilizando aprendizagem on-line. Ao nível dos resultados obtidos sete das previsões efetuadas atingiram os valores dos parâmetros de qualidade definidos, o resultado com três saídas, o resultado contra ou a favor a equipa visitada, resultado contra ou a favor a equipa visitada, mais ou menos de 7,5 e 8,5 cantos e mais ou menos de 1,5 e 3,5 golos. Os modelos que cumprem todos os parâmetros de qualidade definidos foram implementados no protótipo.
Palavras-Chave: Sistemas de Apoio à Decisão em Jogos de Futebol, Previsão em Jogos de Futebol, Data Mining, Apostas em Jogos de Futebol