Інтелектуальна система видобування даних з веб-ресурсів для процедур прогнозування

Abstract

У наш час існування таких явищ як букмекерство та беттінг дозволяє прихильникам спорту отримувати від перегляду спортивних змагань не лише естетичне задоволення, а й певну грошову винагороду, за наявності вміння аналізувати передматчеву статистику та присутності у людини навичок розумітися на ігровій психології [3]. Кожна особа, яка займається прогнозуванням повинна розглядати велику кількість параметрів, що безпосередньо впливають на результат спортивної події. Але деякі фактори зовсім неочевидно залежать один від одного, хоча мають достатній вплив на результат. Саме непередбачуваність результатів у спорті та неочевидність зв’язків між факторами впливу складають головну проблему подібного прогнозування, через яку є неможливим факт абсолютно точного прогнозу результатів спортивних подій, побудованого виключно на думках експертів або власних логічних висновках. З розвитком нейронних мереж стало можливим прогнозувати результати спортивних подій за допомогою відповідних математичних алгоритмів, отримуючи таким чином значно більшу точність прогнозу, ніж виходячи з суб’єктивних припущень футбольних експертів. Це і стало однією з основних причин для застосування нейронних мереж для вирішення задач, в яких не простежується чіткий алгоритм розв'язання. На основі зібраних даних про архітектури та способи застосування різних типів нейронних мереж, алгоритмів навчання, а також загалом математичних методів, які можуть бути використані для вирішення проблем прогнозування, буде розроблено систему, що поєднуватиме метод Монте-Карло з прогнозуванням за допомогою нейронної мережі для досягнення більшої точності. Постійне зростання доступних даних про різні види спорту відкриває безпрецедентні дослідницькі можливості для кращого розуміння динаміки зміни якості гри спортсмена чи цілої команди. Розроблювана система прогнозування результатів спортивних подій використовуватиме дані про попередні результати учасників події, а також іншу доступну інформацію. Прогноз базуватиметься на багатьох факторах. Оскільки врахувати всі параметри, що впливають на результати змагань, майже неможливо, система намагається знайти головні. Модель прогнозування враховуватиме різноманітні фактори для різних видів спорту, а саме такі характеристики, як: місце в турнірній таблиці, загальна кількість балів, різниця м'ячів, загальна кількість гравців, які пропускають матч, статистика ігор вдома та на виїзді, місце проведення події, останні результати [4]. Мета роботи. Для отримання прогнозів на результати спортивних подій з високою точністю необхідно спроєктувати і реалізувати систему, що буде включати переваги та вирішувати недоліки уже наявних аналогів для створення конкурентоспроможного програмного продукту. Об’єктом дослідження є явище прогнозування результатів спортивних подій і використання невпинного технічного прогресу, та нових математичних методів для вирішення проблеми низької точності таких прогнозів. Предметом дослідження є методи і засоби, які дозволяють вирішити проблему недостатньої точності прогнозів на результати спортивних подій. Практичне значення одержаних результатів. Під час реалізації системи буде розроблено програмний засіб, що використовуватиме видобуті дані з веб-ресурсів для прогнозування результатів спортивних подій. Дана система дозволить любителям беттінгу робити точніші передбачення на матчі, а відповідно приноситиме фінансову вигоду. Також, як додаткову можливість, відвідувачі сайту матимуть можливість переглядати короткі новинні нарізки щодо певного виду спорту, улюбленої команди чи гравця, що дозволить витрачати менше часу на пошук спортивної інформації.

Проведення аналізу уже наявних систем-аналогів дозволило встановити основні вимоги до нового продукту, оскільки саме таке порівняння дозволяє виділити сильні сторони, які необхідно відтворити і встановити недоліки, які будуть вирішені під час реалізації задля створення конкурентоспроможного продукту на ринку. Дана реалізація передбачає побудову веб-системи, що використовуватиме поєднання бек-енд та фронт-енд частин з використанням БД і розміщенням архітектури у хмарному сервісі. Даний підхід дозволить користувачам використовувати даний ресурс з будь-якого браузера з усіх можливих технічних засобів з модливістю виходу в мережу Інтернет, починаючи від мобільного телефона, закінчуючи персональним комп’ютером.Nowadays, the existence of such phenomena as bookmaking and betting allows sports fans to get from watching sports not only aesthetic pleasure, but also a monetary reward, if the ability to analyze pre-match statistics and the presence of human skills to understand game psychology [1]. Every person involved in forecasting must consider a large number of parameters that directly affect the outcome of a sporting event. But some factors covertly dependent on each other, although they have a sufficient impact on the result. The unpredictability of results in sports and the vagueness of the links between influencing factors are the main problems of such forecasting, which makes it impossible to accurately predict the results of sporting events, based solely on the opinions of experts or their own logical conclusions. With the development of neural networks, it has become possible to predict the results of sporting events using appropriate mathematical algorithms, thus obtaining much greater accuracy of prediction than based on the subjective assumptions of football experts. This has become one of the main reasons for the use of neural networks to solve problems in which there is no clear algorithm for solving. Based on the collected data on architectures and methods of using different types of neural networks, learning algorithms, as well as mathematical methods that can be used to solve forecasting problems, a system will be developed that combines Monte Carlo method with neural network forecasting to achieve greater accuracy. The constant growth of available data on various sports opens up unprecedented research opportunities to better understand the dynamics of changes in the quality of the athlete or the whole team. The developed system of forecasting the results of sports events will use data on the previous results of the participants of the event, as well as other available information. The forecast will be based on many factors. Since it is almost impossible to take into account all the parameters that affect the results of the competition, the system is trying to find the main ones. The prediction model will take into account various factors for different sports, such as: place in the standings, total number of points, goal difference, total number of players who miss the match, statistics of games at home and away, venue, recent results [2]. The goal of the work. To obtain forecasts for the results of sporting events with high accuracy, it is necessary to design and implement a system that will include the advantages and disadvantages of existing counterparts to create a competitive software product. The object of research is the phenomenon of forecasting the results of sporting events and the use of continuous technical progress, and new mathematical methods to solve the problem of low accuracy of such predictions. The subject of the study are methods and tools that solve the problem of insufficient accuracy of forecasts for the results of sporting events. The practical significance of the results obtained. During the implementation of the system, a software tool will be developed that will use data extracted from web resources to predict the results of sporting events. This system will allow betting fans to make more accurate predictions in the match, and accordingly will bring financial benefits. Also, as an additional opportunity, site visitors will have the opportunity to view news digest about a particular sport, favorite team or player, which will allow you to spend less time searching for sports information. The analysis of existing systems-analogues allowed to establish the basic requirements for a new product, as such a comparison allows to identify strengths that need to be reproduced and identify shortcomings that will be addressed during implementation to create a competitive product on the market. This implementation involves the construction of a web system that will use a combination of back-end and front-end parts using a database and placing the architecture in the cloud service. This approach will allow users to use this resource from any browser of all possible technical means with the possibility of access to the Internet, from mobile phones to personal computers.