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文檔簡介
1、如今，籃球博彩市場發(fā)展迅猛，這使得籃球比賽勝負結(jié)果預(yù)測成為了一個新挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的籃球預(yù)測方法主要使用一些經(jīng)典的統(tǒng)計學(xué)方法，如樸素貝葉斯分類器、邏輯斯蒂回歸等，通過將籃球比賽勝負預(yù)測看作為一個二分類問題來進行預(yù)測?，F(xiàn)有的方法由于在數(shù)據(jù)集采集，特征選取，方法選擇方面的原因，都存在效率低，準確率差的問題。
現(xiàn)有的預(yù)測模型中缺乏一個統(tǒng)一的量化方法來描述球隊之間的實力排名情況，本文基于PageRank算法構(gòu)造針對NBA球隊排名的TeamR
2、ank算法，使用該算法來計算球隊的實力排名。通過在1990到2014年之間的30支球隊的全部比賽數(shù)據(jù)上逐步建立TeamRank向量和相應(yīng)的投票矩陣，迭代更新，結(jié)果顯示TeamRank算法可以較好的描述球隊之間的實力排名情況。
本文將一個NBA球隊的歷史比賽記錄當(dāng)作按照時間排列的序列，通過在1990到2014年之間的數(shù)據(jù)集上構(gòu)造每支球隊的比賽記錄序列，使用主客場、三分球、罰球、搶斷、球員信息等和TeamRank值作為特征輸入，基
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