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目前比较流行发布足球转会概率的网站是德国的转会网 (Transfermarkt.de).
德国《转会市场》网站（TransferMarkt）科普贴
其工作原理是由各个俱乐部的数据员手动填入转会目标并估算概率，主观性非常大。最近学习python的爬虫和nltk，突然有个想法能否用爬虫爬下世界几大主要的转会新闻发布媒体（德国kicker，图片报，法国队报，goal，espn，sky，马卡等等大概15个）每日的转会新闻（假设只针对五大联赛），不知道如何用nltk对数据进行分析自动计算转会概率？例如可以从新闻相似度以及报道频率以及媒体可信度（比如队报的新闻比马卡可信）。
22 replies • 2015-05-27 00:02:26 +08:00
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人心不可测
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球员上场时间 -_-!
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学习了爬虫 再学习语义解析 情绪分析 再学习机器学习 最后判断概率
这样你就可以运用到其他方面了 比如股票 比如大事件
最后你就可以搞大数据预测
分分钟上百万了哦
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楼主你先分析下舜天的孙可会不会转会，最有可能转到哪里
力帆的张池明被恒大挖走的概率多大
张稀哲继续留在狼堡的概率多大，许尔勒呢？
最后最后 贝尔呢
国安傻逼
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从折腾的角度来做这事儿，用bayesian theorem做：
最开始从球星这个赛季的表现来看，是否可能因表现不好或表现太好而被甩卖～（是否有转会传闻）
作为启动判定的条件，既p(x)
第一步接受俱乐部属性入手：
皇马喜欢买白人，巴萨喜欢烤肉帮锋线，拜仁爱挖德甲联赛，阿森娜擅长甩卖队长，A米只问是不是0身价，（利物浦喜欢甩卖巨星然后买一堆刮刮乐～～这点纯属逗乐）
作为条件密度分布p(x|c)
然后看转会俱乐部是否需要那个类型的球员，估算出先验概率p(c)
用MAP求解p(c|x)
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这个可能得大数据分析,不能只靠新闻,比如球员得上场时间,状态,绯闻,以及过往的转会规律,建立复杂的数学模型,难点在于很多统计数据不能通过公开网络拿到.
我觉得你可以换个方向,去研究足彩赔率,预测一下胜负比较有价值,足彩盘口数据是公开的
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我只想问，得出这个数据有什么意义呢？
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我对这个很有兴趣,不过这个东西不会受欢迎,因为百分之80的球迷都是煞笔.别问数据哪来的,就跟贴吧百分之90都是垃圾一样,没人统计,但数据差不了多少一样.
我第一想法是这样的:
1.球员加盟队伍时间.
2.球员出场时间
3.球员传出要转会的新闻
4.球员身价
5.目标俱乐部平均转会价格
6媒体报道时间
7.报道频率
8转会期
低身价球员意味着可能一个新闻就转出了,而高身价球员往往有炒作的可能
低出场时间可能是主力替补,不一定就会转会.
3无球员可能主力销售,比如张稀哲.
另外,目标球队通常要传出转会动作,否则可能是烟雾弹,该目标球队可能被人当作抬价工具,
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@ northisland MAP那段说错了，MAP是求解模型内部参数的方法，这里只用把p(c)和p(x|c) 乘起来就好了～ |
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吊炸天。
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关注下~自己也有类似的想法，觉得情绪分析是个很有趣的方向~
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其实感觉影响足球转会的就四个因素，只不过怎么根据这4个因素得出一个通用的公式是个问题：
对于卖方：球员愿意走，球队愿意卖。
对于买方：球队愿意买，球队买的起。
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补充一下，球员与其它俱乐部的贡献频率，再加上情感分析的一些内容
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要估测一个球员的转回概率是很复杂的事情
1，球员自己的意向
2，俱乐部当前的形势，包括经济、政治、球队风貌
3，球员经纪人的态度
4，球员的家庭
5，其它有哪些俱乐部是对此球员有意向，并且哪家俱乐部相对有优势
……
以上只是其中要分析数据的一部分。还有看哪些因素占主导作用
比如当前巴萨大脑哈维，俱乐部是想继续续约的，但哈维自己不愿意，想功成身退去卡塔尔，在转会上这就是球员自己的意向占主动作用。
又如尤文天才博格巴，现在几大豪门都在争抢，皇马、巴萨、曼联、枪手、巴黎等，但他本人的意向是巴萨，想去和梅西踢球，不过最终的结果权还是在尤文，尤文会不会放人，而俱乐部放不放人的第一指标当然是谁给的价格高就放给谁，所以这又是是俱乐部的形势决定。
终上， 要估测一个球员的转回概率还的仔细分析，并不是一件简单的事，更不是光抓取各大网站的消息就行的，这些站点也是一些小道消息，除非有俱乐部或球员自己发布新闻发布会出来的消息
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不如研究一下FM的算法。。。
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关注曼联的新闻挺多的, 到现在还拿不准德赫亚今年走不走.
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最后做出来也没有消息灵通的媒体靠谱..
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楼主你先人肉分析一下吴曦有没有可能回家？
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你先把算法解决了，再来考虑网站的事
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@ foyu 我把南美洲都当成烤肉帮了，这是对烤肉帮忠诚的赞歌 |
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比如哪只球队又找了个石油爹？
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