ستساعدك المقالة التالية: هل يستطيع PageRank التنبؤ بتصفيات NHL؟
أريد اليوم أن أخذ استراحة من تحسين محركات البحث (SEO) للحديث عن الرياضة – وتحديدًا الهوكي – فيما يتعلق بمفاهيم تحسين محركات البحث (SEO).
(أخيرًا) تجري تصفيات NHL لعام 2020.
لذا، انطلاقًا من روح النقاش، دعونا نكتشف ما إذا كان من الممكن قياس الألعاب الرياضية باستخدام تقنيات تحسين محركات البحث (SEO) – والتنبؤ في النهاية بالبطل التالي لكأس NHL Stanley Cup.
قياس الرياضة باستخدام تقنيات SEO
في هذه الأيام، تتضمن جميع أدوات تحسين محركات البحث الرائعة مثل Screaming Frog وSitebulb ميزات يطلق عليها خريطة الزحف.
إنها في الواقع أداة تشخيصية رائعة جدًا يمكنك استخدامها للعثور على جميع أنواع مشكلات تحسين محركات البحث.
هنا مثال من وتفسيو حتى تتمكن من رؤية ما أتحدث عنه (وأيضًا حتى أتمكن من التسلل إلى رابط إليه).
على أية حال، كنا نقوم ببعض الأعمال الرائعة باستخدام الرسوم البيانية الموجهة بالقوة في العمل في ذلك اليوم، مما جعلني أفكر في تجربة قديمة أجريتها العام الماضي.
أثناء مناقشة تاريخ نظام PageRank الذي تم استخدامه في الأصل لقياس الاستشهادات ومن ثم تكييفه مع الويب، تساءلت: “ما الذي يمكن أن يتم تكييف نظام PageRank للقيام به أيضًا؟”
تاريخيًا، كان نظام PageRank جيدًا حقًا في قياس سلطة صفحات الويب.
وكانت نظريتي هي: هل يمكنه قياس سلطة الأشياء الأخرى أيضًا؟
ماذا عن استخدام البيانات الرياضية للموسم العادي لمعرفة ما إذا كان بإمكاننا العثور على الفريق الأكثر موثوقية في NHL؟
يمكن أن تكون الانتصارات والخسائر منحرفة لأن بعض الفرق تكون محظوظة وتلعب في مسقط رأسي ديترويت ريد وينغز عدة مرات في الموسم بينما لا تستطيع الفرق الأخرى لعبها إلا مرة واحدة.
لذا بدلاً من مجرد النظر إلى إجمالي الانتصارات، ماذا لو تمكنا من النظر إلى جودة من الانتصارات؟
النظر في نوعية الانتصارات
إذا كانت لدينا خريطة زحف، فيجب أن نكون قادرين على حساب نظام ترتيب الصفحات.
لقد قام العديد من محترفي تحسين محركات البحث (SEO) في المدرسة القديمة بإنشاء خرائط الزحف هذه يدويًا لسنوات.
كنت أحب القيام بذلك في Google Fusion Tables، ولكن بعد ذلك أخذت Google هذه الأداة منا (يرجى إحضار نسخة من هذه الأداة مرة أخرى، من فضلك؟).
قبل استخدام جداول الدمج، استخدمنا أداة مجانية تسمى جيفي.
لدى Gephi منحنى تعليمي قليل وهناك الكثير من المنشورات على مواقع تحسين محركات البحث الأخرى التي تتحدث عن كيفية استخدامها لتحسين محركات البحث – ولكن هذا ليس نطاق هذا المنشور.
أفضل ما في Gephi هو أنه بمجرد تنفيذ الرسم البياني الخاص بك، يمكنك تشغيل PageRank بنقرة زر واحدة.
بدأت لأول مرة بالنظر إلى الانتصارات الرياضية كرسوم بيانية موجهة منذ عامين.
يوجد أدناه تغريدة حيث قمت بذلك مع NCAA College Football، وكما ترون فقد نجح الأمر بشكل جيد حقًا.
(في الواقع، عملت نماذج المتجهات الذاتية والمركزية التوافقية بشكل أفضل من نظام PageRank. لكنني أظن أن نظام PageRank الحديث مختلف تمامًا الآن في Google عما كان عليه في الخوارزمية الأصلية. علاوة على ذلك، إذا بدأنا في استخدام المتجهات الذاتية، فسنفقد ارتباط تحسين محركات البحث (SEO) وسأضطر إلى ذلك. للعثور على مكان آخر لكتابة هذا المنشور.)
لقد أخذت كل مباراة كرة قدم في بطولة NCAA D1 لعام 2018 وقمت بتحويلها إلى رسم بياني موجه حيث “يشير” كل فريق إلى الفرق التي تغلبت عليه. ثم قمت بتشغيل نظام تصنيف الصفحات عليه. أفضل 10 فرق؟
1 ألاباما
2 تكساس
3 بوردو
4 أوكلاهوما
5 كليمسون
6 جامعة ولاية أوهايو
7 ن.د
8 جورجيا
9 غسل
10 لسو pic.twitter.com/rouV0MtKwC
– ريان جونز (@RyanJones) 31 يناير 2019
إذن، ماذا عن الهوكي؟
حسنًا، في العام الماضي، توقع PageRank بنجاح أن فريق سانت لويس بلوز سيفوز بكأس ستانلي.
الموضوع: شعرت بالملل في نهاية هذا الأسبوع، لذلك قمت بتشغيل خوارزمية PageRank على كل مباراة في دوري الهوكي الوطني هذا الموسم. (كان الخاسرون بمثابة “حلقة وصل” للفائزين.” يبدو الأمر هكذا. pic.twitter.com/qpFGkP0afH
– ريان جونز (@RyanJones) 22 أبريل 2019
إذا قمت بمراجعة الموضوع أعلاه، فسيظهر أن STL وPIT وBOS كانت أفضل 3 فرق وفقًا لنظام PageRank، ويحدث أن STL تغلبت على BOS في كأس ستانلي.
ربما نكون على شيء ما هنا.
حساب تصنيف الصفحات لبيانات الموسم العادي لـ NHL
لذلك، مع بدء موسم NHL مرة أخرى، دعونا نطبق هذا على بيانات الموسم العادي لـ NHL.
يوجد أدناه الرسم البياني الموجه للقوة لكل لعبة من ألعاب NHL ممثلة على هذا النحو:
يرتبط كل فريق بجميع الفرق التي تغلبت عليه.
إنه جميل نوعًا ما بمجرد إضافة بعض الألوان.
ملاحظة جانبية: إنه لأمر مدهش عدد الفرق ذات اللون الأحمر/الأزرق. نأمل أن تختار سياتل نظام ألوان لا يشبه أي فريق آخر.
الآن كل ما علينا فعله هو تشغيل نظام PageRank.
يمكنك رؤية نتائج ذلك أدناه (بالإضافة إلى بعض الإحصائيات الأخرى لمهوسي البيانات):
لقد تقدمت بالفعل وراهنت بـ 10 وحدات في كل مباراة فاصلة في الجولة الأولى بناءً على الفريق الحاصل على أعلى الدرجات هنا.
لقد وضعت أيضًا بعض المال على كولورادو أفالانش للفوز بالكأس.
كمشجع لديترويت، هذا يقتلني، لكن اذهب إلى Avs!
من هو فريقك؟
هل تعتقد أن هذا النموذج سيقترب من الواقع أم أن كوفيد-19 سيجعل الإحصائيات غير موثوقة في النهاية؟
المزيد من الموارد:
