一种基于胜率图的竞赛匹配系统及方法

本发明涉及电子设备，尤其涉及一种基于胜率图的竞赛匹配系统及方法。

背景技术：

1、在众多竞技体育和电子游戏比赛中，合理准确的竞赛匹配系统对于评估选手水平、组织比赛和提升竞技公平性具有重要意义，竞赛匹配系统不仅能够衡量选手的水平，也是竞技项目组织和运营的基础。虽然现有技术中存在多种进行积分和排名计算的方法，但是面对大规模选手参与以及复杂比赛数据时仍存在不足。

2、现有技术中，积分和排名的计算非常依赖单个比赛的胜负关系，而不考虑所有参与者之间的比赛结果，只能反应局部而非全局的竞技水平，存在例如a选手对b的胜率高于c对b的胜率，但a的总积分却低于c的矛盾情形。并且，现有技术中选手可能通过有意输给某些对手的方式“压分”，借此降低自己的排名，进而参与低水平的比赛以获取奖励。这种操纵行为利用了算法的漏洞，严重破坏了比赛的公平性和竞赛匹配系统的准确性，对体育赛事造成了负面影响。再者，面对团队比赛或多参与者比赛的场景，比赛中团队间的相互作用和协作对结果的影响无法通过简单的胜负关系得到充分体现，这暴露了算法在处理复杂竞赛形式时的不足。这也导致了在进行竞赛匹配的过程中，难以按照真实的竞技水平去公平地安排赛程，因此，亟需一种竞赛匹配系统。

技术实现思路

1、鉴于此，本发明实施例提供了一种基于胜率图的竞赛匹配系统及方法，以消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷，解决现有技术在复杂赛事场景中对比赛积分和排名计算依赖局部数据而忽略全局竞技水平的问题。

2、本发明的一个方面提供了一种基于胜率图的竞赛匹配系统，所述系统包括：

3、匹配管理模块，用于接收发起方的竞赛匹配请求，所述竞赛匹配请求包括所述发起方的身份标识信息；

4、数据采集模块，用于获取多个目标选手关于目标竞赛项目的竞赛结果数据，所述竞赛结果数据包括每一场竞赛双方的身份标识信息以及输赢结果；所述目标选手包含所述发起方；

5、排名积分分析模块，用于根据各目标选手的竞赛结果数据计算排名和积分，步骤包括：

6、根据所述竞赛结果数据构建初始胜率矩阵，所述初始胜率矩阵为二维矩阵，所述初始胜率矩阵的行和列对应各目标选手的身份标识信息，所述初始胜率矩阵的每个元素用于标记行和列所对应目标选手之间的胜率；所述胜率还引入与对局次数正相关的权重；

7、对所述初始胜率矩阵进行归一化处理使每个列或行的和为1，得到胜率矩阵；

8、构建所有元素值都相等的跳转矩阵，利用所述胜率矩阵和所述跳转矩阵计算谷歌矩阵；

9、初始化排名向量，所述排名向量的每个元素相等，将所述谷歌矩阵乘以所述排名向量并重复迭代以达到稳定状态，得到排名数值向量；根据所述排名数值向量对各目标选手进行排名；

10、获取调研数据，所述调研数据为关于所述目标竞赛项目现有的积分人数数据；对所述积分人数数据进行数据清洗去除异常点后，通过核密度估计拟合得到积分分布概率密度函数；

11、将所述排名数值向量中的元素作为自变量代入所述积分分布概率密度函数的反函数进行积分计算，得到各目标选手的比赛积分；

12、所述匹配管理模块还用于根据所述发起方的排名或比赛积分匹配属于同一排名区间或比赛积分区间的对手并形成赛事安排。在一些实施例中，所述排名积分分析模块构建所有元素值都相等的跳转矩阵，利用所述胜率矩阵和所述跳转矩阵计算谷歌矩阵，计算式为：

13、；

14、其中，s为所述谷歌矩阵，e为所述跳转矩阵，t为所述胜率矩阵，α为阻尼系数。

15、在一些实施例中，所述排名积分分析模块对所述积分人数数据进行数据清洗去除异常点，包括：

16、设置门槛值和异常比例；

17、对所述积分人数数据做异常判断，若存在数据点比其周边所述门槛值范围内所有数据点的均值偏差大于所述异常比例，则所述数据点为所述异常点；

18、将所述异常点去除或替换为这个所述异常点周边所述门槛值范围内所有数据点的均值。

19、在一些实施例中，所述排名积分分析模块获取的所述调研数据，包括：

20、获取所述目标竞赛项目的历史竞赛结果数据；

21、基于埃洛等级分系统对所述历史竞赛结果数据进行处理得到的所述积分人数数据。

22、在一些实施例中，所述排名积分分析模块将所述谷歌矩阵乘以所述排名向量并重复迭代以达到稳定状态，包括：

23、将所述谷歌矩阵乘以所述排名向量，并按照设定次数进行重复迭代得到所述排名数值向量。

24、在一些实施例中，所述排名积分分析模块通过核密度估计拟合得到积分分布概率密度函数之后，还包括：采用curve_fit曲线拟合函数进一步拟合更新所述积分分布概率密度函数。

25、在一些实施例中，所述排名积分分析模块按照设定间隔时长根据各目标选手的竞赛结果数据计算并更新排名和积分。

26、所述排名积分分析模块还用于对各所述目标选手按照预设分类条件划分小组，并根据每个小组的竞赛结果数据计算组内选手的排名和积分；所述预设分类条件包括：地域条件、年龄条件和体型条件。

27、在一些实施例中，将所述排名数值向量中的元素作为自变量代入所述积分分布概率密度函数的反函数进行积分计算，得到各目标选手的比赛积分，计算式为：

28、;

29、其中，表示所述积分分布概率密度函数的反函数，表示所述积分分布概率密度函数，k表示斜率，b为参数常量，x表示所述排名数值向量中的值。

30、在一些实施例中，所述系统还包括：存储模块，用于建立日志并存储各目标选手的历史比赛积分和历史排名。

31、数据发布模块，用于将各目标选手的所述排名和所述比赛积分按照预设链路发送至指定终端进行显示；以及将匹配得到的所述赛事安排发送至所述发起方。

32、另一方面，本发明还提供一种基于胜率图的比赛排名和积分生成方法，所述方法在上述的基于胜率图的竞赛匹配系统内运行，所述方法包括如下步骤：

33、由匹配管理模块获取多个发起方的竞赛匹配请求，并建立等候队列；

34、由数据采集模块获取多个目标选手之间过于目标竞赛项目的竞赛结果数据，所述竞赛结果数据包括每一场竞赛双方的身份标识信息以及输赢结果；所述目标选手包括各发起方；

35、由排名积分分析模块根据各目标选手的竞赛结果数据计算排名和积分；

36、由数据发布模块将各目标选手的比赛积分和排名按照预设链路发送至指定终端进行显示；

37、由所述匹配管理模块根据各目标选手的排名和比赛积分划分段位区间，并将所述等候队列中属于相同段位区间的所述发起方进行相互匹配。

38、本发明的有益效果至少包括：

39、本发明所述基于胜率图的竞赛匹配系统及方法，通过胜率矩阵与跳转矩阵计算谷歌矩阵，建立各目标选手之间的全局关联性；将谷歌矩阵与排名向量相乘并反复迭代至收敛得到排名数值向量，得到排名，避免少量对局结果导致的胜率波动。通过挖掘历史数据中积分人数数据的积分分布概率密度函数，将排名数值向量中的元素作为自变量代入利用其反函数，得到合适体量的比赛积分。本发明深度结合全局比赛数据而非过度依赖单一比赛结果，在比赛达到一定场数后维持了积分的稳定性，避免了选手恶意刷分。

40、进一步的，在计算比赛积分的过程中，可以根据不同比赛要求的积分上下线，设置所述积分分布概率密度函数的反函数的参数，以对比赛积分进行缩放满足要求。

41、本发明的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本发明的实践而获知。本发明的目的和其它优点可以通过在说明书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。

42、本领域技术人员将会理解的是，能够用本发明实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本发明能够实现的上述和其他目的。