| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 综合评价的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 机器学习在体育领域的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 机器学习在足球领域的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容与贡献 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第19-33页 |
| 2.1 BP神经网络 | 第19-20页 |
| 2.1.1 正向传递过程 | 第20页 |
| 2.1.2 反向传播过程 | 第20页 |
| 2.2 回归算法 | 第20-26页 |
| 2.2.1 线性回归和岭回归 | 第21-22页 |
| 2.2.2 决策树和随机森林回归 | 第22-24页 |
| 2.2.3 线性支持向量回归 | 第24-26页 |
| 2.3 K-中心点聚类算法 | 第26-28页 |
| 2.3.1 k-means算法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 k-medoids算法 | 第27-28页 |
| 2.4 PAGERANK算法 | 第28-30页 |
| 2.4.1 PageRank基本思想 | 第28-29页 |
| 2.4.2 矩阵的优化 | 第29-30页 |
| 2.5 网络爬虫 | 第30-32页 |
| 2.5.1 网络爬虫简介 | 第30-31页 |
| 2.5.2 爬虫相关技术 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 数据的获取与处理 | 第33-46页 |
| 3.1 数据分析 | 第33-36页 |
| 3.1.1 主流评分系统分析 | 第33-35页 |
| 3.1.2 评分模型思路 | 第35-36页 |
| 3.2 数据爬取和数据处理 | 第36-42页 |
| 3.2.1 爬虫框架 | 第36-37页 |
| 3.2.2 whoscored数据爬取和处理 | 第37-41页 |
| 3.2.3 kicker数据爬取 | 第41-42页 |
| 3.3 数据匹配 | 第42-45页 |
| 3.3.1 数据匹配流程 | 第42-43页 |
| 3.3.2 相似度算法 | 第43页 |
| 3.3.3 数据匹配结果 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 球员赛后评分模型的实现与改进 | 第46-63页 |
| 4.1 基础评分模型的训练和测试 | 第46-49页 |
| 4.1.1 机器学习方法的选择 | 第46页 |
| 4.1.2 数据归一化方法 | 第46-47页 |
| 4.1.3 评价指标的确定 | 第47页 |
| 4.1.4 数据的选择 | 第47页 |
| 4.1.5 实验结果与分析 | 第47-49页 |
| 4.2 常用回归方法的测试 | 第49-50页 |
| 4.3 先划分再回归的模型 | 第50-52页 |
| 4.4 划分+特征选择再回归的模型 | 第52-54页 |
| 4.5 聚类与回归相结合的模型 | 第54-61页 |
| 4.5.1 聚类的目的 | 第54-56页 |
| 4.5.2 聚类算法中相似性度量的选择 | 第56-57页 |
| 4.5.3 聚类特征的选择 | 第57页 |
| 4.5.4 聚类数据点的转换 | 第57-58页 |
| 4.5.5 聚类算法和效果 | 第58-59页 |
| 4.5.6 实验结果和分析 | 第59-61页 |
| 4.6 不同模型的实验对比和分析 | 第61-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 球员评分在比赛结果预测方面的应用 | 第63-72页 |
| 5.1 相关研究介绍 | 第63页 |
| 5.2 SPORTSNETRANK的介绍与实验 | 第63-66页 |
| 5.2.1 SportsNetRank算法 | 第63-64页 |
| 5.2.2 实验设计和结果分析 | 第64-66页 |
| 5.3 基于球员评分的比赛结果预测模型 | 第66-69页 |
| 5.3.1 改进思路 | 第66-68页 |
| 5.3.2 实验设计和结果分析 | 第68-69页 |
| 5.4 RANKCOMPARENET与分类器相结合的预测模型 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 本文主要工作与结论 | 第72-73页 |
| 6.2 工作不足和展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第79-80页 |