نظام رسم الخرائط الرياضية- ثورة في التحليلات والمراهنات الرياضية

يكتب أوليكسي كوليش، كبير علماء البيانات في DATA.BET، لـ SBC News لتسليط الضوء على أهمية أنظمة رسم الخرائط، وتأثيرها على دقة التنبؤ واستراتيجيات المراهنة.

في العصر الرقمي، تأتي البيانات الرياضية من مصادر متنوعة مثل قواعد بيانات الدوري الرسمية ومجمعي الطرف الثالث. يقدم هذا التنوع تحديات في ضمان الاتساق والدقة عبر مجموعات البيانات.

أنظمة رسم خرائط الأحداث الرياضية هي حلول تكنولوجية توحد البيانات من مصادر متعددة في قاعدة بيانات واحدة متماسكة. تستكشف هذه المقالة كيف تعمل هذه الأنظمة ولماذا هي ضرورية للتحليلات الرياضية والمراهنة الحديثة.

ما هو تعيين البيانات؟

تعيين البيانات هو عملية ربط الأحداث الرياضية أو البطولات أو الفرق أو حتى اللاعبين من مصادر بيانات مختلفة في كيانات موحدة (انظر الصورة أدناه). يعتمد الكثيرون على أنظمة بسيطة تفترض وجود تهجئة متطابقة أو مماثلة للأسماء الصحيحة.

ومع ذلك، غالبًا ما يواجه هذا النهج تحديات كبيرة بسبب الاختلافات في التهجئة والاختلافات في اللغات وأسماء الفرق المتطابقة التي لا يتم تمييزها صراحةً داخل بعض الدوريات.

على سبيل المثال، من المفهوم عمومًا أن "دينامو" في الدوري الأوكراني الممتاز يشير إلى دينامو كييف. وبالمثل، يمكن أن تسمى بطولة كرة قدم "سيجوندا ليغا" في أحد المصادر، أو "ليغا البرتغال 2" في مصدر آخر، أو تشير ليغا البرتغال SABSEG إلى الراعي الرسمي للدوري.

بدون رسم الخرائط المناسب، يمكن أن تعطل هذه التناقضات أنظمة تخزين وتحليل الأحداث التاريخية ومنصات الأحداث المباشرة. غالبًا ما تقصر مقاييس التشابه البسيطة، مثل مسافة Levenshtein أو تشابه جيب التمام، في التعامل مع هذه التعقيدات.

قد يواجهون صعوبة في التمييز بين الأسماء المختصرة مثل "Na’Vi" (المعروفة عمومًا باسم Natus Vincere) أو حل الغموض في الأسماء المتطابقة عبر الدوريات المختلفة. يتطلب رسم الخرائط القوي تقنيات أكثر تقدمًا تتجاوز مقارنات النصوص الأساسية لشرح الفروق الدقيقة السياقية والخاصة بالمجال.

يعد تطوير مثل هذا النظام مثالًا ممتازًا على تحدي علم البيانات الكلاسيكي. لقد صممنا حلاً يرسم تلقائيًا ما يقرب من 98% من المنافسين/البطولات بناءً على ألعابهم التاريخية، ويقوم بإجراء مقارنات مزدوجة لكل من مصدري البيانات.

لضمان دقة رسم الخرائط بنسبة 100%، قمنا بتطبيق قيود صارمة وفحوصات التحقق. على مدى خمس سنوات من التشغيل، لم تتم ملاحظة أي حالة إيجابية خاطئة واحدة. يضمن هذا النظام القوي التعامل مع الحالات المعقدة بكفاءة، مما يحسن سرعة ودقة تعيين البيانات للأحداث الرياضية.

مصادر البيانات

يعتمد النظام على جداول الأحداث الرياضية التاريخية من مصادر مختلفة. يقوم بمعالجة المعلومات من الأحداث الرياضية الفردية ويتطلب الحد الأدنى من المدخلات للعمل بكفاءة. يتضمن أسماء البطولات وأسماء الفرق (كلا المنافسين، والتي يمكن أن تشمل لاعبين أو أزواجًا فرديين، كما في التنس) ووقت الحدث وتكوين الفريق (اختياري، لتعيين مستوى اللاعب).

في حين أن المعلومات الأساسية كافية، إلا أن توفير بيانات أكثر تفصيلاً يمكن أن يحسن أداء النظام بشكل كبير. على سبيل المثال، عدد عمليات القتل الإجمالية في لعبة MOBA، وعدد الأبراج التي دمرها كل فريق في Dota 2، ونتائج الجولة في CS، وما إلى ذلك.

لا يؤدي هذا البيانات الإضافية إلى تسريع عملية رسم الخرائط فحسب، بل يحسن أيضًا كفاءة تعيين الفرق واللاعبين الجدد. من خلال الاستفادة من مجموعة البيانات المثرية هذه، يمكن للنظام تعيين الكيانات بشكل أسرع وضمان قدر أكبر من القدرة على التكيف عند مواجهة منافسين أو تشكيلات فرق لم يسبق رؤيتها من قبل.

إعداد البيانات

عند دمج الرياضات أو موفري البيانات الجدد، يلزم إجراء بعض الأعمال الأولية لضمان تلبية البيانات لاحتياجات النظام. معظم هذه الفحوصات مؤتمتة، وإذا لم تظهر أي مشاكل في رسم الخرائط، فلا يلزم أي تدخل يدوي. يضمن المعالجة المسبقة الاتساق والاستعداد لرسم الخرائط عن طريق تقليم البيانات التاريخية وتطبيع النص وتنظيف المعرفات الخاصة بالرياضة.

يضمن ذلك قدرة النظام على التكيف بسلاسة مع المصادر الجديدة دون تأخيرات كبيرة أو جهد يدوي، مما يجعل العملية أكثر كفاءة.

رسم خرائط البدء البارد

البدء البارد هو نهج يستخدم لرسم الخرائط (المطابقة) الأولية للأحداث الرياضية عندما لا يمتلك النظام حتى الآن بيانات أو سجلات كافية. وهذا مهم بشكل خاص عند وجود مصادر بيانات جديدة نظرًا لعدم وجود بيانات أو معلومات تاريخية كافية لرسم الخرائط، يتم استخدام طرق بديلة، مثل:

• رسم خرائط الأسماء الدقيقة

يبحث النظام عن الأحداث التي تتطابق فيها أسماء الفريقين والبطولة تمامًا. هذه هي الطريقة الأسرع والأكثر كفاءة، خاصة بالنسبة للرياضات الكبيرة حيث تكون الأسماء الدقيقة ضرورية. بشكل عام، يمثل ما يقرب من 5-10% من المنافسين، اعتمادًا على المزود والرياضة.

• رسم خرائط التردد

عندما لا يتم العثور على تطابقات دقيقة، يمكن للنظام تحديد التطابقات بناءً على عدد المرات التي يظهر فيها فريقان في نفس الوقت. يتيح ذلك للنظام تجميع قائمة بالمرشحين المحتملين لرسم الخرائط، حتى لو كانت هناك اختلافات في التهجئة أو استخدام المعرفات بدلاً من الأسماء التي يمكن قراءتها البشر.

• رسم الخرائط اليدوي

إذا فشلت الطرق التلقائية، فيجب مطابقة أول 5% من الفرق يدويًا. بمجرد الانتهاء من ذلك، يمكن للنظام أن يعمل بكفاءة أكبر في عمليات رسم الخرائط المستقبلية.

جوهر الأساليب الإحصائية لنظام رسم الخرائط

بعد الحصول على رسم الخرائط الأولي، نقوم بتطبيق طرق مختلفة لمتابعة واحدة. تعتمد معظم هذه الطرق على مناهج ثابتة. هنا، نقدم مفهوم عملية التنقية، على غرار "المطهر" لدانتي.

بالنظر إلى العامل البشري، تضمن عملية التنقية أن كل مرشح يجب أن يصل إلى عدد محدد من التطابقات قبل أن يتم اعتباره لرسم الخرائط الموثوق به. يتم تحديد هذا الحد بشكل فردي لكل رياضة ويعمل كأحد المعلمات الفائقة للنظام.

طريقة تعيين الثقة

يتم استخدام هذا المعين عندما يتم بالفعل تعيين عنصرين من الحدث الرياضي (اسم البطولة/اسم الفريق/ أو غير ذلك). يخضع كل مرشح من عنصر غير معين لعملية التنقية لضمان الدقة في رسم الخرائط.

طريقة تعيين مقابل اسم دقيق

يتم تشغيل هذا المعين عندما يتم بالفعل تعيين كيان واحد، والآخر لديه تطابق اسم دقيق.

طريقة تعيين التكرار

تتضمن هذه الطريقة التطبيق المتسلسل للأساليب السابقة. من خلال التكرار، يمكنك تدريجيًا ربط المزيد والمزيد من الأحداث بالكيانات المعروفة. تستمر العملية طالما تتم إضافة كيانات جديدة إلى رسم الخرائط. بمجرد أن يستنفد النظام إمكاناته، يتم الانتهاء من العملية.

رسم الخرائط اليدوي:

يسمح النظام بإضافة العلاقات يدويًا. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في إنشاء اتصال سريع بين الفرق بدلاً من انتظار عدد كافٍ من المباريات لتمرير عملية التنقية، أو إذا تم اكتشاف خطأ في النظام (مثل إنشاء عدد كبير من الأحداث غير الصالحة في أحد مصادر البيانات).

هناك خياران متاحان:

• رسم خرائط واجهة المستخدم: يمكن للمستخدمين تحديد الكيانات (الفرق والبطولات واللاعبين) من أحد المصادر التي تتوافق مع الكيانات في مصدر آخر. بدلاً من ذلك، يمكن للمستخدمين حظر علاقة معينة. في مثل هذه الحالات، حتى إذا حدد النظام هذا الاتصال، فسيتم تجاهله. هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص عندما يقوم مصدر بيانات بالكتابة فوق كيان موجود بمعلومات جديدة بدلاً من إنشاء كيان جديد، مما يؤدي إلى تناقضات.

• رسو الخرائط شبه اليدوي: هذا النهج أكثر شبه مؤتمت. يتضمن مراقبة المصادر التي تم توصيلها بالفعل ببعضها البعض. في هذه الحالات، يتم تمرير الاتصال من خلال عملية التنقية لمزيد من التحقق.

يعد نظام رسم خرائط الأحداث الرياضية عنصرًا حاسمًا في ضمان دقة واتساق البيانات القادمة من مصادر مختلفة. من خلال أتمتة عملية رسم الخرائط واستخدام طرق متنوعة مثل مطابقة الأسماء الدقيقة ورسم خرائط التردد والمناهج الإحصائية، يحقق النظام كفاءة عالية، مما يضمن دقة بنسبة 99.9% عند دمج البيانات. ومع ذلك، تتضمن العملية أيضًا خطوات تحقق، بما في ذلك رسم الخرائط اليدوي في الحالات التي تفشل فيها الطرق التلقائية أو عندما تكون هناك حاجة إلى اتصالات سريعة بين الفرق والبطولات الجديدة.

كلما زاد عدد مصادر البيانات المتصلة بالنظام، أصبح كتالوج الأحداث أكثر دقة واكتمالاً، حيث يسمح رسم الخرائط الزوجي بمقارنة وتوفيق إصدارات مختلفة من نفس الأحداث من مصادر متعددة. يساعد هذا النهج على تجنب الأخطاء المتعلقة باختلافات التنسيق أو الاختلافات في التهجئة أو الاختلافات في الأسماء. يضمن تفسيرًا أكثر دقة للبيانات وأداءً عامًا أعلى للنظام.

يمكن للبيانات الإضافية التي يقدمها المستخدمون تحسين كفاءة رسم الخرائط بشكل كبير، مما يمكّن النظام من التكيف بسرعة أكبر مع المصادر أو الفرق الجديدة. يأخذ النظام أيضًا في الاعتبار المعرفات الخاصة بالرياضة، مما يجعله مرنًا وجاهزًا للتكامل مع البيانات الجديدة. في حين أن المراحل الأولية من رسم الخرائط قد تتطلب تدخلًا يدويًا، بمرور الوقت، يصبح النظام أكثر استقلالية وقادرًا على رسم الخرائط بدقة عالية حتى في المصادر الجديدة أو الأقل استخدامًا.

بشكل عام، هذا النظام حيوي للتحليلات الرياضية والمراهنة. فهو يوفر للمستخدمين معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب حول الأحداث والبطولات والفرق، مما يؤثر بشكل مباشر على جودة التنبؤات واستراتيجيات المراهنة.

من خلال دمج المزيد من مصادر البيانات وتحسين عملياته، فإن هذا النظام لديه القدرة على إحداث ثورة في التحليلات الرياضية والمراهنة، ووضع معايير جديدة للدقة والقدرة على التكيف.