發(fā)布時間：2020-11-22 01:17

　　 職業(yè)足球聯(lián)賽發(fā)展蓬勃,吸引了世界各地各個行業(yè)的研究人員的注意力。自1969年起就有不少學者將目光投向職業(yè)足球比賽所蘊藏的巨大經(jīng)濟效益。然而,由于一些歷史、政治因素的影響,職業(yè)足球聯(lián)賽中涉及球員轉(zhuǎn)會費用的數(shù)據(jù)一直是不對外公開的,由此導致當前針對足球職業(yè)聯(lián)賽的研究常常局限于針對球員自身技巧,各個球員之間的合作交流以及俱樂部對于球隊的投資等方面展開。此外,在足球轉(zhuǎn)會市場這一各大豪門俱樂部展開博弈的領(lǐng)域,各個俱樂部在進行球員交易時仍然依據(jù)足球經(jīng)紀人、球探等對球員的情報、評價信息來決定買入或賣出哪些球員以及相關(guān)的球員估值,缺乏一套可以對球員價值、俱樂部需求進行量化的方法,因此,相關(guān)領(lǐng)域的研究亟待展開。本文基于復雜網(wǎng)絡理論,根據(jù)Transfermarkt網(wǎng)站上爬取的職業(yè)足球運動員轉(zhuǎn)會數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集,針對職業(yè)足球運動員的轉(zhuǎn)會規(guī)律展開深入的分析和挖掘。通過利用統(tǒng)計分析、網(wǎng)絡測度分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從歷年的職業(yè)足球運動員轉(zhuǎn)會記錄中挖掘出隱藏的規(guī)律,并將其作為在轉(zhuǎn)會市場中進行球員交易的俱樂部的決策支持以及球員進行職業(yè)規(guī)劃的參考。本文的研究主要分為兩個部分:足球運動員跨國轉(zhuǎn)會網(wǎng)絡分析以及基于轉(zhuǎn)會網(wǎng)絡特征的足球球員轉(zhuǎn)會費預估。1.本文對足球運動員跨國轉(zhuǎn)會網(wǎng)絡分析分為空間和時間兩個角度的研究:在空間角度,通過基于Java的gephi平臺對所構(gòu)建的轉(zhuǎn)會網(wǎng)絡進行可視化并通過定義和計算轉(zhuǎn)會網(wǎng)絡子網(wǎng)間的網(wǎng)絡效率,研究發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)會網(wǎng)絡中以國家劃分子網(wǎng)的子網(wǎng)間的網(wǎng)絡效率與國家間的地理距離成反比;在時間角度,本文基于gephi-toolkit進行二次開發(fā),針對各賽季的轉(zhuǎn)會網(wǎng)絡計算了網(wǎng)絡平均最短路徑、模塊度、網(wǎng)絡密度等轉(zhuǎn)會網(wǎng)絡測度,并將這些網(wǎng)絡測度隨時間變化的關(guān)鍵拐點與各賽季的轉(zhuǎn)會政策關(guān)聯(lián)起來。實驗結(jié)果表明根據(jù)各個賽季的轉(zhuǎn)會記錄所構(gòu)建的轉(zhuǎn)會網(wǎng)絡所呈現(xiàn)的測度變化能夠反映該賽季生效的政策的實際影響。2.在對基于轉(zhuǎn)會網(wǎng)絡特征的足球球員轉(zhuǎn)會費預估的研究中,本文設計了俱樂部的節(jié)點度和中心性測度等俱樂部的網(wǎng)絡測度特征,并構(gòu)建了嶺回歸模型、Gradient Boosting回歸模型等機器學習模型,實驗結(jié)果表明加入了網(wǎng)絡特征的機器學習方法改善了基于集體智慧理論的球員轉(zhuǎn)會費預估方法的準確性,進一步,本文挖掘了對于球員轉(zhuǎn)會費預估影響顯著的特征并分析了背后的原因。
【學位單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：G843
【部分圖文】：

第二章 相關(guān)技術(shù)價的結(jié)果。而據(jù) Müller 等人的研究顯示，Transfermarkt 對球員的身價預估與球員的薪資、轉(zhuǎn)會費表現(xiàn)出很高的相關(guān)性，其球員市場價值的預估比一些足球?qū)＜腋�加準確，而且經(jīng)常被歐洲的一些具有影響力的報紙和雜志引用，此外，該網(wǎng)站針對足球球員做出的身價預估數(shù)據(jù)也吸引了不少研究者的關(guān)注[10]。

不屬于完全隨機網(wǎng)絡，又不屬于完全耦合晶格。(3) 度分布對單一節(jié)點而言，其最簡單卻也最重要的屬性是節(jié)點的度。節(jié)點 的度數(shù) 通常被定義為其鄰接的節(jié)點總數(shù)。因此，節(jié)點度數(shù)越大，節(jié)點在網(wǎng)絡中的地位也就“更重要”。 在所有節(jié)點 上的平均值稱為網(wǎng)絡的平均度，用 表示。節(jié)點度在網(wǎng)絡上的擴展由分布函數(shù) ( )表征，該分布函數(shù)是隨機選擇的節(jié)點恰好具有 條邊的概率。規(guī)則晶格具有簡單的度序列，因為所有節(jié)點具有相同數(shù)量的邊，所以度分布圖包含單個尖峰。網(wǎng)絡中的任何隨機性將拓寬這個峰值的形狀。在完全隨機網(wǎng)絡的極端情況下，度數(shù)序列服從泊松分布；而且泊松分布的形狀以指數(shù)形式遠離峰值 下降。因為這個指數(shù)下降，尋找具有 k 條邊的一個節(jié)點的概率小到可以忽略不計（對于 ）。在過去的研究中，許多實證研究結(jié)果顯示，大多數(shù)真實大規(guī)模網(wǎng)絡的度分布顯著地偏離了泊松分布特別地，對于許多網(wǎng)絡而言，度分布可以用形如 ( ) 的冪律分布來更好地描述。這種冪律分布比指數(shù)式分布下降的更慢，允許網(wǎng)絡中存在度數(shù)很大的少數(shù)幾個節(jié)點。由于這些冪律沒有任何特征尺度，所以這種具有冪律度分布的網(wǎng)絡被稱為無尺度網(wǎng)絡，例如因特網(wǎng)。

盡管全局耦合網(wǎng)絡模型體現(xiàn)了許多真實網(wǎng)絡的小世界和大聚簇的特點，該網(wǎng)絡存在一定的局限性：具有 個節(jié)點的全局耦合網(wǎng)絡具有 ( ) 個邊，而大多數(shù)大規(guī)模真實的網(wǎng)絡是稀疏的，即大多數(shù)真實網(wǎng)絡沒有完全連接，并且它們的邊數(shù)通常是 階而不是 階。其中，一種受到廣泛研究，稀疏且規(guī)則的網(wǎng)絡模型是最近鄰耦合網(wǎng)絡，它是一個有規(guī)律的圖，其中每個節(jié)點僅由少數(shù)鄰居節(jié)點連接。具有周期性邊界條件的最近鄰晶格由排列在環(huán)中的 個節(jié)點組成，其中每個節(jié)點 與其相鄰節(jié)點相連（ = ， 是偶數(shù)）對于較大的 而言，這樣的網(wǎng)絡是高度聚集的；實際上，最近鄰接耦合網(wǎng)絡的聚類系數(shù)大約是 = 。然而，最近鄰耦合網(wǎng)絡并不是一個小世界的網(wǎng)絡。相反，它的平均路徑長度非常大，甚至趨于無窮大。在各類耦合網(wǎng)絡中也存在稀疏卻聚集而且平均路徑長度較小的規(guī)則網(wǎng)絡；例如星形耦合網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡有一個中心節(jié)點，而其他 個節(jié)點中的每一個都只連接到這個中心節(jié)點，即這些節(jié)點之間并不互相連接。對于這種網(wǎng)絡，當 ∞時，其平均路徑長度趨于 2，其聚類系數(shù)趨于 1。星型網(wǎng)絡模型具有稀疏，聚集，小世界等有趣屬性，但大多數(shù)真實的網(wǎng)絡不是精確的星形。
【相似文獻】

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本文編號：2893884