Виявлення договірних матчів на основі теорії конформних предикторів з використанням модифікованої функції-індикатору Степанця
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.282645Ключові слова:
фіксований результат, степеневий мартингал, міра неконформності, офлайн алгоритм, p-value, метрика F1Анотація
Актуальною проблемою сучасних футбольних змагань, є виявлення договірних матчів. Відомі методи прогнозування результата матчу за рахунок аналізу ставок на матч чи аналізу дій футболістів на полі використовують велику кількість даних, які не завжди є доступними. Для подолання цієї перешкоди може бути застосовано метод виявлення підозрілих на фіксований результат матчів на основі конформних предикторів і степеневих мартингалів, який використовує загальнодоступні публічні дані. Але на практиці цей метод не завжди виявляє такі матчі з високою точністю. Запропоновано вдосконалений метод визначення підозрілого матчу на основі теорії конформних предикторів з використанням модифікованої функції-індикатору Степанця, яка порівнюється з порогом. Модифікована функція-індикатор Степанця застосовується до степеневого мартингалу і показує відносну зміну значення мартингалу поточного матчу у порівнянні з попереднім матчем. Значення порогу визначено експериментально за критерієм максимуму метрики F1. Як навчальна вибірка бралися дані сезону 2013–2014 років Ліги ІІ Франції, а як тестова вибірка ‒ дані сезону 2014–2015 років Серії В Італії. На всіх вибірках було проведено кластеризацію команд. Для кожного з утворених класів матчів на обох вибірках було обчислено міру неконформності, ступінь неконформності, степеневий мартингал і модифіковану функцію-індикатор Степанця. Отримані показники метрик точності і F1 є вищими (середні значення метрик P=0,84, F1=0,87), ніж ці ж показники у правил мартингала і p-value (середні значення метрик P=0,75, F1=0,78), застосованих до цих же даних. Запропонованим методом виявляються 4 з 5 матчів сезону 2014–2015 Серії В Італії, які вважаються договірними за інформацією з офіційних правоохоронних джерел Італії
Посилання
- Abarbanel, B., Johnson, M. R. (2018). Esports consumer perspectives on match-fixing: implications for gambling awareness and game integrity. International Gambling Studies, 19 (2), 296–311. doi: https://doi.org/10.1080/14459795.2018.1558451
- Lilley, E. (2015). A Review of the recommendations of the ‘Report of the Sports Betting Integrity Panel’ in assessing the progress towards tackling Match-fixing in Sport. Laws of the Game, 1 (1).
- Huggins, M. (2018). Match-Fixing: A Historical Perspective. The International Journal of the History of Sport, 35 (2-3), 123–140. doi: https://doi.org/10.1080/09523367.2018.1476341
- Forrest, D., McHale, I. G. (2019). Using statistics to detect match fixing in sport. IMA Journal of Management Mathematics, 30 (4), 431–449. doi: https://doi.org/10.1093/imaman/dpz008
- Razali, N., Mustapha, A., Yatim, F. A., Ab Aziz, R. (2017). Predicting Football Matches Results using Bayesian Networks for English Premier League (EPL). IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 226, 012099. doi: https://doi.org/10.1088/1757-899x/226/1/012099
- Anfilets, S., Bezobrazov, S., Golovko, V., Sachenko, A., Komar, M., Dolny, R., Kasyanik, V. et al. (2020). Deep multilayer neural network for predicting the winner of football matches. International Journal of Computing, 19 (1), 70–77. doi: https://doi.org/10.47839/ijc.19.1.1695
- Spapens, T., Olfers, M. (2015). Match-fixing: The Current Discussion in Europe and the Case of The Netherlands. European Journal of Crime, Criminal Law and Criminal Justice, 23 (4), 333–358. doi: https://doi.org/10.1163/15718174-23032077
- Stepanets, A. I. (2005). Methods of Approximation Theory. Boston. doi: https://doi.org/10.1515/9783110195286
- Chertov, O., Zhuk, I., Serdyuk, A. (2021). Search of the Deviation from the Natural Process Using Stepanets Approach for Classification of Functions. 2021 11th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS). doi: https://doi.org/10.1109/idaacs53288.2021.9660997
- Vovk, V. (2014). The Basic Conformal Prediction Framework. Conformal Prediction for Reliable Machine Learning, 3–19. doi: https://doi.org/10.1016/b978-0-12-398537-8.00001-8
- Ho, S.-S., Wechsler, H. (2010). A Martingale Framework for Detecting Changes in Data Streams by Testing Exchangeability. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 32 (12), 2113–2127. doi: https://doi.org/10.1109/tpami.2010.48
- Zhuk, I., Chertov, O. (2023). Framework based on conformal predictors and power martingales for detection of fixed football matches . Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (4 (122)), 6–15. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.276977
- Historical analysis of closing odds. Available at: https://github.com/Lisandro79/BeatTheBookie
- Catania’s owner admits to match fixing in five Serie B games. The Guardian. Available at: https://www.theguardian.com/football/2015/jun/30/catania-match-fixing-serie-b
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Oleg Chertov, Ivan Zhuk
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
