63、网球比赛获胜者预测

网球比赛获胜者预测

1. 引言

在网球比赛结果预测领域，以往的研究采用神经网络预测网球比赛结果，最佳模型人工神经网络（ANN）的对数损失为0.6111。而我们提出了一种基于网络分析的新方法，旨在提取能代表球员在不同场地表面技能的新特征，同时考虑球员表现随时间的变化，这对比赛结果有重大影响。我们还直接利用比赛统计数据，通过先进的机器学习范式进行预测，而非仅依赖历史平均数据。

我们使用的数据来自ATP官方网站，该网站自1968年起记录网球比赛的历史数据。每场比赛由49个特征表示，包括球员年龄、排名、Ace球数量、双误次数和一发成功率等。

2. 网络建模与特定场地得分

2.1 网球比赛网络

我们将网球比赛映射到一个加权有向图中，边从获胜者指向失败者，并根据比赛阶段和赛事类型赋予权重。ATP赛事分为四个级别：大满贯、大师赛1000、ATP500和ATP250。大满贯赛事冠军可获得2000分。为简化权重分配，我们设定ATP250/500赛事权重为1，大师赛1000为2，ATP总决赛为3，大满贯为4。若球员之间存在多个同向链接，则权重相加。

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2.2 特定场地得分

在网球比赛中，球员表现受场地表面影响明显。由于现有数据集未包含球员在不同场地