職業足球聯賽發展蓬勃,吸引了世界各地各個行業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足球比賽所蘊藏的巨大經濟效益。然而,由于一些歷史、政治因素的影響,職業足球聯賽中涉及球員轉會費用的數據一直是不對外公開的,由此導致當前針對足球職業聯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,在足球轉會市場這一各大豪門俱樂部展開博弈的領域,各個俱樂部在進行球員交易時仍然依據足球經紀人、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,相關領域的研究亟待展開。本文基于復雜網絡理論,根據Transfermarkt網站上爬取的職業足球運動員轉會數據構建數據集,針對職業足球運動員的轉會規律展開深入的分析和挖掘。通過利用統計分析、網絡測度分析等數據挖掘技術從歷年的職業足球運動員轉會記錄中挖掘出隱藏的規律,并將其作為在轉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規劃的參考。本文的研究主要分為兩個部分:足球運動員跨國轉會網絡分析以及基于轉會網絡特征的足球球員轉會費預估。1.本文對足球運動員跨國轉會網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平臺對所構建的轉會網絡進行可視化并通過定義和計算轉會網絡子網間的網絡效率,研究發現轉會網絡中以國家劃分子網的子網間的網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,針對各賽季的轉會網絡計算了網絡平均最短路徑、模塊度、網絡密度等轉會網絡測度,并將這些網絡測度隨時間變化的關鍵拐點與各賽季的轉會政策關聯起來。實驗結果表明根據各個賽季的轉會記錄所構建的轉會網絡所呈現的測度變化能夠反映該賽季生效的政策的實際影響。2.在對基于轉會網絡特征的足球球員轉會費預估的研究中,本文設計了俱樂部的節點度和中心性測度等俱樂部的網絡測度特征,并構建了嶺回歸模型、Gradient Boosting回歸模型等機器學習模型,實驗結果表明加入了網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會費預估方法的準確性,進一步,本文挖掘了對于球員轉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 相關技術價的結果。而據 Müller 等人的研究顯示，Transfermarkt 對球員的身價預估與球員的薪資、轉會費表現出很高的相關性，其球員市場價值的預估比一些足球專家更加準確，而且經常被歐洲的一些具有影響力的報紙和雜志引用，此外，該網站針對足球球員做出的身價預估數據也吸引了不少研究者的關注[10]。

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

盡管全局耦合網絡模型體現了許多真實網絡的小世界和大聚簇的特點，該網絡存在一定的局限性：具有 個節點的全局耦合網絡具有 ( ) 個邊，而大多數大規模真實的網絡是稀疏的，即大多數真實網絡沒有完全連接，并且它們的邊數通常是 階而不是 階。其中，一種受到廣泛研究，稀疏且規則的網絡模型是最近鄰耦合網絡，它是一個有規律的圖，其中每個節點僅由少數鄰居節點連接。具有周期性邊界條件的最近鄰晶格由排列在環中的 個節點組成，其中每個節點 與其相鄰節點相連（ = ， 是偶數）對于較大的 而言，這樣的網絡是高度聚集的；實際上，最近鄰接耦合網絡的聚類系數大約是 = 。然而，最近鄰耦合網絡并不是一個小世界的網絡。相反，它的平均路徑長度非常大，甚至趨于無窮大。在各類耦合網絡中也存在稀疏卻聚集而且平均路徑長度較小的規則網絡；例如星形耦合網絡，該網絡有一個中心節點，而其他 個節點中的每一個都只連接到這個中心節點，即這些節點之間并不互相連接。對于這種網絡，當 ∞時，其平均路徑長度趨于 2，其聚類系數趨于 1。星型網絡模型具有稀疏，聚集，小世界等有趣屬性，但大多數真實的網絡不是精確的星形。
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本文編號：2893884