先验信息和局部线性结构ELO模型及其实例应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 排名领域概述 | 第7-9页 |
| 第2章 相关算法介绍 | 第9-18页 |
| 2.1 梅西法 | 第9-10页 |
| 2.2 科利法 | 第10-11页 |
| 2.3 基纳法 | 第11-14页 |
| 2.4 最优化比分算法 | 第14-17页 |
| 2.5 本章总结 | 第17-18页 |
| 第3章 埃洛算法的参数分析和迭代加速 | 第18-36页 |
| 3.1 两个原假设 | 第18-22页 |
| 3.1.1 正态假设模型 | 第18-20页 |
| 3.1.2 逻辑斯蒂函数模型 | 第20-22页 |
| 3.2 埃洛算法的特性 | 第22-23页 |
| 3.2.1 定常和值 | 第22-23页 |
| 3.2.2 迭代公式中的强弱因素 | 第23页 |
| 3.3 迭代公式中的参数：K与ξ | 第23-25页 |
| 3.3.1 放大系数：K | 第23-24页 |
| 3.3.2 逻辑斯蒂参数：ξ | 第24-25页 |
| 3.4 模拟与实验 | 第25-28页 |
| 3.4.1 正态分布 | 第26-27页 |
| 3.4.2 均匀分布与指数分布 | 第27-28页 |
| 3.5 K因子的选取：贪婪法 | 第28-30页 |
| 3.5.1 肯德尔测度τ | 第28-29页 |
| 3.5.2 参数K的选取 | 第29-30页 |
| 3.6 迭代加速的方法 | 第30-36页 |
| 第4章 先验信息的埃洛算法及其应用实例 | 第36-44页 |
| 4.1 μij的改进：先验信息的加入 | 第36-38页 |
| 4.2 K因子的改进：从常数到W(t) | 第38页 |
| 4.3 NBA赛制介绍与数据结构 | 第38-40页 |
| 4.4 NBA-2016赛季数据数值实验结果 | 第40-43页 |
| 4.4.1 参数选取 | 第41页 |
| 4.4.2 排名结果 | 第41-42页 |
| 4.4.3 预测率的比较 | 第42-43页 |
| 4.5 本章总结 | 第43-44页 |
| 第5章 局部线性结构的埃洛算法及其应用实例 | 第44-52页 |
| 5.1 偏序和全序 | 第44-45页 |
| 5.2 Spearman等级相关系数 | 第45-47页 |
| 5.3 埃洛算法的推广 | 第47-51页 |
| 5.3.1 局部线性结构的埃洛算法 | 第47-49页 |
| 5.3.2 复合线性结构的埃洛算法 | 第49-50页 |
| 5.3.3 NBA-2016赛季数据数值实验结果 | 第50-51页 |
| 5.4 本章总结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结 | 第52-54页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第52-53页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第53-54页 |
| 插图索引 | 第54-55页 |
| 表格索引 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第60页 |
