algorithm - 帮助大型团体比赛的 Elo 系统细节

Question

我正在尝试为我的网站所涉及的运动实现基于 Elo 的排名系统。

有几千名参赛者，每场比赛都有 50 到 500 名参赛者争分夺秒。最快的人获胜。

我最初的想法是，一场 50 人的比赛可以视为 50*49/2 = 1225 场一对一比赛。

我一次完成所有这些比较，最后调整每个竞争对手的评级。 IE。如果某人的评分是 1600，那么对于我进行的所有 49 次比较，它仍然保持不变，并根据最后所有更改的总和进行调整。这似乎不对……这是我应该做的吗？

我遇到的问题是，如果一个(通常很强壮的)竞争者有糟糕的一天(例如受伤)，那么他可能会突然被 40 多个他通常会击败的人击败。他们的收视率都低于他，因此他的收视率受到了打击。使用推荐的 K 因子 32，我在单个事件中看到了数千点的波动......如果我大幅降低 K 因子(比如，到 1)，情况会更好，但我觉得这是有缺陷的。

我应该以某种方式对它们求平均，而不是对所有调整求和吗？还是取最极值？在这里让我有点头晕!

感谢任何帮助，谢谢!

Answer 1

与其将一场 50 场比赛视为 1225 场一对一比赛，我认为将其视为 50 场一对一比赛(玩家与最大(其他所有人))会得到更好的结果。除非有理由与 10 个对手比赛比在赢者通吃的情况下与 10 个对手中最好的对手比赛更困难吗？