经典案例

赛事竞猜网站源码


以下是目前较为成熟的赛事竞猜类网站开源项目及其核心特点,涵盖预测算法数据管理多端直播竞猜平台等方向,可根据需求选择:

庄闲游戏

一赛事预测分析类

1. Football Analysis(多模态赛事分析平台)

  • 技术栈:计算机视觉(事件检测)语音识别深度学习
  • 功能
  • 自动识别进球犯规等关键事件
  • 鸟瞰视角转换虚拟广告植入
  • 支持实时数据驱动的战术分析
  • 开源地址:[GitHub项目页]
  • 特点:模块化设计,适合二次开发为预测系统。
  • 2. czl0325/football_frontend(规则型预测系统)

  • 技术栈:前端开源(具体后端未公开)
  • 功能
  • 基于历史盘口积分差升降盘规则的胜率预测
  • 提供实时命中率统计(如亚盘预测命中率60%)
  • 演示地址
  • 特点:规则透明,支持社区贡献优化算法。
  • 二全功能竞猜平台源码

    3. QuSport(Laravel世界杯竞猜系统)

  • 技术栈:LaravelBootstrapjQuery
  • 功能亮点
  • 支持多支付网关(加密货币/信用卡)
  • 第三方API集成赛事数据(球队赔率赛程)
  • 用户投注管理KYC验证实时聊天
  • 管理员控制盘口赛果支付等全流程
  • 最新版本:V4.0(2025年3月更新)
  • 适用场景:商业级体育竞猜网站。
  • 4. Sportbook(Ruby on Rails博彩平台)

    赛事竞猜网站源码
  • 技术栈:Ruby on Rails
  • 功能
  • 支持欧冠英超世界杯等赛事投注池
  • 用户投注管理与结果公示
  • Demo体验
  • [Heroku演示站](账号: demo/demo)

  • 特点:轻量化,适合快速搭建预测社区。
  • 三赛事直播与数据集成

    5. 多端赛事直播平台(B站开源)

  • 功能:即时比分赛程表赛事解说社区互动
  • 演示地址
  • 扩展性:可整合竞猜模块。
  • 6. SmartLottery(足球赛事数据库)

  • 技术栈:C#SQLite
  • 数据内容:全球680个赛事历史数据(含分级)
  • 用途:为预测模型提供底层数据支持
  • 开源说明:定期更新数据集,需自行开发业务逻辑。
  • 四机器学习预测模型参考

    7. IPython Soccer Predictions(GCP足球预测案例)

  • 技术栈:Python随机森林Google BigQuery
  • 内容:特征工程(球队历史战绩主客场表现)→ 模型训练 → 结果评估
  • 学习价值:入门级预测算法实现。
  • 选择建议:

  • 快速商用 → QuSport(全功能,支付/管理完善)
  • 定制预测算法 → Football Analysis 或 czl0325/football_frontend
  • 社区型竞猜 → Sportbook(轻量,易部署)
  • 数据基础建设 → SmartLottery(历史数据支撑)
  • > 提示:部分项目需遵守当地法律法规,禁止用于非法赌博。建议聚焦于赛事分析与趣味竞猜场景。