本站优先参考赛事主办方及其公开渠道,并结合公开比赛记录与可信数据服务进行整理,但本站并非 Riot Games 或赛事主办方的官方网站。
01 · Editorial independence
独立性与关系边界
本站是面向中文用户的赛事数据与预测服务网站,不是 Riot Games、英雄联盟全球总决赛主办方、参赛战队或任何第三方赛事平台的官方网站,也不代表上述主体发表意见。
赛事名称、战队名称、标识及相关知识产权归各自权利人所有。本站对公开资料进行整理、对比和解释时,保持编辑判断与商业入口相互分离;商业合作不会改变比赛结果、排名或状态字段。
页面出现第三方平台入口时,应将其理解为独立访问选项,而非赛事官方推荐。用户需自行核对所在地区的年龄、资格与适用规则。
02 · Source policy
数据来源优先级
发生信息冲突时,优先采用更接近赛事组织方、发布时间更晚且可交叉验证的来源。
赛事公开渠道
赛事公告、官方赛程、规则文件、比赛直播记录及赛后确认信息。
赛区与战队渠道
用于核对参赛资格、阵容变更、种子顺序与临时公告。
可信数据服务
用于交叉核对比赛记录、版本、英雄选择、经济与对局统计字段。
公开报道与补充信息
仅作背景补充;未获交叉确认的信息会标记为待确认,不作为确定事实展示。
03 · Update frequency
更新频率与时间戳规则
| 数据类型 | 更新原则 | 主要延迟因素 |
|---|---|---|
| 赛程与开赛时间 | 公告后尽快核对并更新 | 临时改期、时区换算、转播安排 |
| 结果与排名 | 比赛结束并确认后更新 | 重赛、判罚、官方确认延迟 |
| 队伍与阵容 | 资格或名单变化后更新 | 替补启用、签证与临场变更 |
| 赔率与盘口 | 按抓取或记录时间形成快照 | 来源刷新频率、市场暂停或关闭 |
| 模型预测 | 重要输入变化后重新计算 | 阵容、版本、对阵与样本更新 |
时间默认按页面明确标注的时区解释。若未特别说明,用户应以比赛详情中的时间与状态为准;缓存、来源延迟和人工复核可能造成短暂差异。
04 · Prediction method
预测模型如何形成判断
模型将多类信息转换为相对强度与获胜概率。不同赛事阶段、赛制和样本量会影响各指标权重。
赛区与长期强度
参考国际赛表现、赛区竞争环境及跨赛区对局样本。
近期比赛表现
观察近期胜负、对手质量、比赛稳定性与阶段趋势。
阵容完整度
考虑首发、替补、位置变化与已确认的人员状态。
版本适应性
结合比赛版本、英雄优先级、战术倾向和可用样本。
对阵与赛制
区分单局、多局系列赛、选边以及潜在风格克制。
不确定性修正
对小样本、新阵容、跨版本数据和缺失信息降低置信度。
如何理解预测百分比
概率是模型在当前输入条件下的相对判断,不代表确定结果。较高概率仍可能失败,接近的概率通常意味着对局不确定性更高。
05 · Odds normalization
赔率转换与多来源比较
统一赔率格式
将不同展示格式转换为统一的十进制赔率,减少直接比较时的格式误差。
计算隐含概率
十进制赔率的基础隐含概率按“1 ÷ 赔率”计算,结果仅反映对应快照。
移除利润空间
按同一市场各结果的概率总和进行归一化,用于观察相对市场判断。
- 比较时尽量采用相近记录时间、相同赛制和相同结算条件的数据。
- 暂停、关闭、明显异常或字段不完整的市场,不纳入正常均值比较。
- 历史赔率快照不代表当前可用价格、交易状态或实际可获得条件。
06 · Confidence labels
状态与置信标签
已由高优先级来源确认,可作为当前事实字段使用。
已有公开信息,但来源之间存在冲突或仍等待正式确认。
依据规则、时区或已知安排推算,不应视作正式公告。
由数据模型计算的概率输出,不是已发生结果或保证。
用于回顾或比较的过去记录,不代表当前赛季状态。
07 · Corrections & limitations
纠错流程与责任限制
发现错误时
- 1.核对原始来源、发布时间、时区和字段映射。
- 2.通过另一独立来源交叉验证。
- 3.确认后更新;仍有冲突则标记为待确认。
信息反馈
反馈时建议提供页面名称、问题字段、发现时间及可核验来源,以便快速复核。
重要使用提示
所有赛程、赔率和预测信息均用于一般信息与赛事研究。本站不保证信息持续可用、完全无误或预测必然实现,也不构成投注、投资、财务或法律建议。请根据官方信息独立判断,并遵守所在地法律与年龄限制。
FAQ
常见问题
快速了解数据来源、概率解释和纠错方式。
不保证。预测是基于可获得数据与模型假设生成的概率判断,阵容变化、版本调整、临场状态及样本不足都可能影响结果。
原始赔率通常包含平台利润空间,因此直接换算后的隐含概率总和可能超过100%。归一化处理用于观察各结果的相对概率。
不能简单等同。历史数据需要结合当前版本、阵容、赛制、对手强度和样本时间进行修正,过旧数据的参考权重通常会降低。