基于复杂网络理论的职业足球运动员转会市场分析

发布时间：2020-11-22 01:17

　　 职业足球联赛发展蓬勃,吸引了世界各地各个行业的研究人员的注意力。自1969年起就有不少学者将目光投向职业足球比赛所蕴藏的巨大经济效益。然而,由于一些历史、政治因素的影响,职业足球联赛中涉及球员转会费用的数据一直是不对外公开的,由此导致当前针对足球职业联赛的研究常常局限于针对球员自身技巧,各个球员之间的合作交流以及俱乐部对于球队的投资等方面展开。此外,在足球转会市场这一各大豪门俱乐部展开博弈的领域,各个俱乐部在进行球员交易时仍然依据足球经纪人、球探等对球员的情报、评价信息来决定买入或卖出哪些球员以及相关的球员估值,缺乏一套可以对球员价值、俱乐部需求进行量化的方法,因此,相关领域的研究亟待展开。本文基于复杂网络理论,根据Transfermarkt网站上爬取的职业足球运动员转会数据构建数据集,针对职业足球运动员的转会规律展开深入的分析和挖掘。通过利用统计分析、网络测度分析等数据挖掘技术从历年的职业足球运动员转会记录中挖掘出隐藏的规律,并将其作为在转会市场中进行球员交易的俱乐部的决策支持以及球员进行职业规划的参考。本文的研究主要分为两个部分:足球运动员跨国转会网络分析以及基于转会网络特征的足球球员转会费预估。1.本文对足球运动员跨国转会网络分析分为空间和时间两个角度的研究:在空间角度,通过基于Java的gephi平台对所构建的转会网络进行可视化并通过定义和计算转会网络子网间的网络效率,研究发现转会网络中以国家划分子网的子网间的网络效率与国家间的地理距离成反比;在时间角度,本文基于gephi-toolkit进行二次开发,针对各赛季的转会网络计算了网络平均最短路径、模块度、网络密度等转会网络测度,并将这些网络测度随时间变化的关键拐点与各赛季的转会政策关联起来。实验结果表明根据各个赛季的转会记录所构建的转会网络所呈现的测度变化能够反映该赛季生效的政策的实际影响。2.在对基于转会网络特征的足球球员转会费预估的研究中,本文设计了俱乐部的节点度和中心性测度等俱乐部的网络测度特征,并构建了岭回归模型、Gradient Boosting回归模型等机器学习模型,实验结果表明加入了网络特征的机器学习方法改善了基于集体智慧理论的球员转会费预估方法的准确性,进一步,本文挖掘了对于球员转会费预估影响显著的特征并分析了背后的原因。
【学位单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：G843
【部分图文】：

第二章 相关技术价的结果。而据 Müller 等人的研究显示，Transfermarkt 对球员的身价预估与球员的薪资、转会费表现出很高的相关性，其球员市场价值的预估比一些足球专家更加准确，而且经常被欧洲的一些具有影响力的报纸和杂志引用，此外，该网站针对足球球员做出的身价预估数据也吸引了不少研究者的关注[10]。

不属于完全随机网络，又不属于完全耦合晶格。(3) 度分布对单一节点而言，其最简单却也最重要的属性是节点的度。节点 的度数 通常被定义为其邻接的节点总数。因此，节点度数越大，节点在网络中的地位也就“更重要”。 在所有节点 上的平均值称为网络的平均度，用 表示。节点度在网络上的扩展由分布函数 ( )表征，该分布函数是随机选择的节点恰好具有 条边的概率。规则晶格具有简单的度序列，因为所有节点具有相同数量的边，所以度分布图包含单个尖峰。网络中的任何随机性将拓宽这个峰值的形状。在完全随机网络的极端情况下，度数序列服从泊松分布；而且泊松分布的形状以指数形式远离峰值 下降。因为这个指数下降，寻找具有 k 条边的一个节点的概率小到可以忽略不计（对于 ）。在过去的研究中，许多实证研究结果显示，大多数真实大规模网络的度分布显著地偏离了泊松分布特别地，对于许多网络而言，度分布可以用形如 ( ) 的幂律分布来更好地描述。这种幂律分布比指数式分布下降的更慢，允许网络中存在度数很大的少数几个节点。由于这些幂律没有任何特征尺度，所以这种具有幂律度分布的网络被称为无尺度网络，例如因特网。

尽管全局耦合网络模型体现了许多真实网络的小世界和大聚簇的特点，该网络存在一定的局限性：具有 个节点的全局耦合网络具有 ( ) 个边，而大多数大规模真实的网络是稀疏的，即大多数真实网络没有完全连接，并且它们的边数通常是 阶而不是 阶。其中，一种受到广泛研究，稀疏且规则的网络模型是最近邻耦合网络，它是一个有规律的图，其中每个节点仅由少数邻居节点连接。具有周期性边界条件的最近邻晶格由排列在环中的 个节点组成，其中每个节点 与其相邻节点相连（ = ， 是偶数）对于较大的 而言，这样的网络是高度聚集的；实际上，最近邻接耦合网络的聚类系数大约是 = 。然而，最近邻耦合网络并不是一个小世界的网络。相反，它的平均路径长度非常大，甚至趋于无穷大。在各类耦合网络中也存在稀疏却聚集而且平均路径长度较小的规则网络；例如星形耦合网络，该网络有一个中心节点，而其他 个节点中的每一个都只连接到这个中心节点，即这些节点之间并不互相连接。对于这种网络，当 ∞时，其平均路径长度趋于 2，其聚类系数趋于 1。星型网络模型具有稀疏，聚集，小世界等有趣属性，但大多数真实的网络不是精确的星形。
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本文编号：2893884