是的，虽然这也正常，但我可以肯定地说，以大部分人的认知，他们连第一关都没过，他们认为elo（评分算法）和matchmaker（匹配系统）是一回事
所以我建议各位不要被各类自媒体，来路不明的up主随手发的视频，不靠谱的宣泄情绪的网络评论洗脑了，多看点硬核内容，带点批判思维去看待互联网。垃圾信息看多了人会越来越蠢

玩家的负面感受从何而来？
提前说一下，这层夹带私货，有点长，如果嫌看着累，可以直接跳过。
我想说的是，人的判断能力远比我们认为的有限，我们处理或解释复杂信息的能力之低微，我们根据日常现象总结规律的准确性，令人咋舌。我不是在贬低人类，事实上人能从一件具体的事中抽象或是归纳出规律，这是一种很高级的能力，也是我们的文明能发展到今天这样发达的基石。也恰恰因为人很擅长从“少量典型数据”进行归纳总结，人通过有限次的观察总结所得到的结论通常错误百出。真正的规律需要根据大量数据统计后得到或者说证实，但很可惜，人并不具备肉眼从大量数据中发现规律的能力，人往往只愿意面对自己想相信的部分，面对数据，我们永远是睁一只眼闭一只眼，基于情绪在下结论。
我做过一年以上数据分析相关的工作，如果你们平时的工作也跟数据分析有关，你就会发现，人直觉得到的结论很多时候跟数据体现的事实是相反的。
不止常人，专家也不行。从医生对病人进行诊断，基金经理对市场走势的主观判断，很多已有的研究表明，他们的判断始终赶不上最简单的数学模型。经过严格训练的心理学家基于对话对病人情况的主观判断，比不上一个死板的调查问卷。
绝大多数背景优秀甚至红极一时的主观基金经理，长期业绩都跑不赢指数（现实案例太多了，很多原本优秀的策略因为基金经理自我怀疑，因为投资人的施压和赎回，最后无法持续下去。若照玩家输几局游戏怨天怨地无论如何都要把这个锅甩出去的心态，去玩投资，底裤都要亏光）。
因为人有着与生俱来的损失厌恶心理，且不可能摆脱。
考虑两种情景：
情境1：给你两个选择，我送你500美元，或者你掷一次硬币。如果硬币朝上，我会送你1000美元；如果硬币背面朝上，你一无所获。
情境2：还是两个选择，你送我500美元，或者你掷一次硬币。如果硬币朝上，你要送我1000美元；如果硬币背面朝上，你不会有任何损失。
这是一个有名的实验，发起者是两位诺贝尔经济学奖得主。实验结果——84%的受试者在情境1中选择了确定性的金钱收益（落袋为安），但是有70%的受试者在情境2中选择了赌一把（不想亏）。
——人对损失的敏感程度是对收益的敏感程度的两倍以上。
所以，当你说“为什么我连胜后一定会连败，连胜后一定会遇到搞子，连胜后一定会有队友挂机”。
直觉上讲，连胜之后的连败，或是遇到搞子，你会异常敏感，因为你“被坑”输了。但连胜期间队友出现赵云的那些局，你觉得那是你理所应得的，甚至多数时候你根本无法发现，即便队友有比你高2000分的选手默默抬着你，你大概率都发现不了，大部分人只会看看kda，或者看输出——更多时候是自己哪个数据好就看哪个，宙斯的看自己输出，玩钢背的看自己承伤，玩风行的看自己kda——赢的局会挑出自己的精彩时刻，觉得主要是自己nb，队友嘛，“玩得还不错，赞一个吧”。辅助赢了，看看买眼，看看助攻，c位玩家赢了，看看输出比又是30%+，看看自己5+的kda，真漂亮，自我满足就开始了——输了呢？那自然是队友坑。
严格来说，这个命题就是很含糊的。连胜后是指什么？多于几局是连胜？怎么界定连败？
假使天梯每个分段甚至每一局都存在赵云存在搞子是客观现实，他们究竟以什么分布存在在你的对局里，才会让你觉得不是被系统主动控制的？
就拿遇到搞子来说，连胜3局遇到搞子算被系统安排了吗？6局呢？8局呢？如果说连胜8局后你遇到了搞子，为什么第7-8局你没遇到呢，是系统不想针对你吗？那别人为什么三连胜就被搞了呢？
连续几局败算连败呢？你把所有这些变量取个固定范围，去计算这个概率，再去拿你实际对局对比，你会发现你根本无法拿具体的数据说服自己。
是的，事实上只要你先入为主地认为存在所谓“机制，但凡你遇到稿子，你就会觉得被系统针对，因为你【厌恶损失】。
按照前文提到的理论，你可以粗略认为，只有当你随便打打胜率就能高于66%，或者说每有两个大腿带你躺以后只会被一个搞子坑输，你才会觉得你的天梯之旅是“比较舒适”的。但很可惜，这不是单机，这是竞技游戏，v社（目前）也并不会在天梯中主动给你安排机器人去提升你的游戏体验。每局都有5个人赢5个人输，从最基本的对称性考虑，“让多数玩家感到舒适”都是一件不可能的事。
这就是为什么很多人喜欢炸鱼，随便打打65%+胜率的号，你玩起来就很舒服，而且一部分炸鱼佬炸上去胜率保证不了了再回头炸，周而复返，因为只有炸鱼能达到这个舒适度。
综上，我只认看得见摸得着的数据，不认人的直觉，也请诸位明白，大部分人关于由连胜/连败推出elo是否存在的逻辑，从来就站不住脚。

刚到干货部分就一直被吞帖，我只能说，不愧是百度，一个关键词都发不出来，我甚至不知道是什么关键词

本图是大展宏图更新公告里关于天梯机制调整的完整说明。
很多人都没有读过，也有些人扫了一眼发现“elo”字样，没有耐心看完公告，匆匆表示“原来elo是存在的，v社也承认存在缺陷，我没有猜错”。
我来稍微理一下细节。
1. 有没有elo？有。有没有50机制？非要说的话，也有，但二者都不是你们幻想的那个东西。
2. “匹配系统评级真的只是由两个数字组成的：天梯分和天梯置信度。”——是的，很多人想象中的天梯隐藏分，并不存在，更不会有复杂的技术水平因素决定你能排到什么样的队友/对手。

3. elo存在缺陷以及低分聚集的问题。elo是什么，具体存在什么缺陷，我后面还会讲。
但为什么会有低分聚集的问题，打个比方你们就明白了：
天梯分是有下限无上限的，整个系统类似人类经济shehui。现实中马太效应不可避免，富人的钱是很难花出去的，在一个稳定的社会中，顶层会越来越富，而缺乏社会资源的人会越来越穷，两极分化只是时间问题。这个过程中社会会逐渐不稳定，因为底层人民看不到希望了。缓解这种现象的途径之一是“放水”，现实中经济很复杂，但我们这里简化去看，姑且认为放水会导致通胀，进而引起货币贬值。但底层人民手上的钱不会越来越少，人起码内心会好受点。
v社的做法其实类似，很多玩家会发现大展宏图后的天梯分膨胀了，也有很多（大众分段的）玩家发现自己赢了+26，输了-24，这就是新机制在起作用——也意味着新机制下，你50胜率一直打也能慢慢上分，相当于v社在给整个天梯系统放水。
解释这么多，我就是想说明老天梯系统低分聚集现象的原因。以及v社并不是靠glicko算法本身解决的，而是通过“放水”。在天梯分数膨胀的背景下，现在先锋卫士分段的选手已经比以前少很多了。我也附了一张图，可以直观看到大战宏图前后天梯分分布的变化

4. 新系统引入了置信度，长期不玩的玩家，其置信度会降低，意味着系统认为你的分数已经不准确。在低置信度的情况下，每输赢一局你的调分幅度都会更大。这是glicko算法的核心改进，也可以说是唯一改进。
另外几年不玩的玩家回归后v社甚至会把你匹配到比原本低1-2个大段位的局，我相信很多人都有过这种经历。针对这些，很多人看完后会陷入阴谋论——“v社要的是人气，他们说什么你就信什么”？我说过，我不想再浪费时间在这种不可证实不可证伪的观点上，暂时只做解读。

什么是elo？什么是glicko/glicko-2？
想说清楚这些，自然少不了算法解读，但算法复杂，我不可能在这种平台详细解释，找论文贴更是无用，只能讲重点。因为专业性质的东西，但凡能看懂其中一小段的，都不需要我发这个贴来讲问题。
这里重新强调一下，这几个算法不涉及匹配机制，什么样的人会匹配到一起，水平一不一致，并不影响算法逻辑。也就是说，在这几个算法中，你完全可以让2000分选手跟4000分的排到一起，它也可以给出最终调分幅度，但这并不是一个健康的匹配系统，一般情况下系统会假定排到一起的人水平相近。
匹配机制具体是什么机制，v社员工也透露过，当然我知道中国玩家没几个会去看。咱暂且把匹配机制搁在一边，先说ELO

ELO:
elo是只包含天梯分的。其原理大概是输入双方的分数，根据逻辑分布函数即可计算出双方的期望胜率，比如网上常见的胜率期望计算公式：

这里的参数400是人为规定的，它会影响分数跨度：RA-RB=100时，A的胜率是64%。但如果400改成4000，同样64%的胜率，需要RA-RB=1000。再形象点，我们的天梯系统中，大约3100分是传奇，3800+能上万古，这个跨度主要就是依赖这个参数去控制的，只不过我们这里没有数据，没法计算“五个万古选手排到五个传奇选手，胜率期望是多少”。
游戏结束后，我们需要对选手进行调分，调分公式如下：
其中SA由输赢决定，EA即上一步计算出的胜率，K为固定调分幅度。这里我们可以认为老的dota2天梯中，K值为50，而正常情况下匹配到一起的双方平均天梯分是一致的，双方胜率均为50%，这时候根据调分公式，每个人赢一局+25，输一局-25.K影响的是分数收敛速度，K值太大，你输赢一局，可能运气好连胜几局一下就跨段了，玩家们的分数还是不准。K值太小，输赢一局调分太少，一个万古选手想从统帅局冲上万古难如登天，所以理想情况下K需要取一个居中的值作权衡。
当然，也会存在非加/减25的局，说明双方平均分有差异，但双方每个人的这个调分幅度都是一致的。
这就是elo.
elo考虑了双方水平差异，低分选手匹配到高分选手时，胜率会偏低，这时候输了少扣点分，赢了多加点分。假设一个人连续排到这种不均衡的对局，打了四场极其艰难的局，对方分数都偏高，最后赢一把输三把，理论上可能最终分数不变——这就是elo算法的亮点所在。
但真实的elo系统中，玩家分数向实际水平的收敛速度非常缓慢。一个新进入天梯系统的玩家，他会有一个初始分，这个分数可靠吗？如果大量新玩家涌入，需要多长时间才能打到他们应该在的分段。一个4000分的万古选手，但他几年没玩了，回到天梯，他还是4000分水平吗？
在若干年前的天梯系统中，v社纯粹依靠定位赛解决这个问题——就是标准的ELO——赛季开始，每人需要打10局定位赛，然后你的分段就确定了，之后只能通过赢一把25输一把25以期慢慢回到你的真实水平。

这里我姑且解读一下楼上吧友的疑问，“为什么高出1500分才能达到60胜率”
——60胜率并不精准，我自己也开过小号，你高1500有可能打出70+胜率，也可能是55胜率，完全看你怎么玩，是什么风格，这是模型不合理的原因之一。你开小号玩什么绝活黑鸟蓝猫影魔TA，胜率有时候能直飙80，而你开个小号玩下水道水人PA，搞不好会淹死。
但我们假设它合理，且为方便计算，我们假定高出1500分能打出64胜率，也就是4000分万古打统帅（2500分）局是64胜率。注意elo的RA/RB最开始是针对单体游戏（下棋）设计的，在5v5游戏算的是平均分，也就是说表面上你高出了1500分，实际上两边平均分只差了300。
把这个（RB-RA=300）代入到上面的公式，我们可以算出K=1200，可以认为这就是V社主动填的数值，也是这个模型背后的意义——你一个4000分选手打2500分局，跟五个2800分选手vs五个2500分选手，在这个模型中被认为是胜率一样的，胜率自然高不到哪去。
实际胜率一不一样是另一回事，既然你采用了elo，你肯定要默认它一样。

Glicko:
续上文，glicko算法就是用来解决（elo）这个问题的，它引入了一个变量RD（Ratings Deviation，评分偏差），用于衡量玩家当前分数的可靠性。RD越高，我们认为他的分数越不可靠，对局加减分幅度越大，反之亦然。也就是说，调分幅度不仅由对局胜率决定，还受玩家自身的RD影响。这里我们能在游戏中看到的数字是置信度，置信度可以粗暴理解为跟RD值成反比的一个用来展示利于玩家理解的数。
RD会伴随着固定的评级周期提升，每个周期结束，所有玩家的RD都会自动增加（对应于Dota2的置信度衰减），同时，每场对局结束，RD都会缩小，一个玩家近期玩游戏越频繁，RD值越低（置信度越高），直到降低到人为设定的最小值。
glicko算法考虑到了新玩家/回坑老玩家的分数不准确问题，也是新号/长时间不玩的号上分/掉分快的源头。
但同样，glicko算法也有缺陷，它基于一个假设：玩家的水平在短时间内不会产生大幅变动。
但在信息发达的今天，玩家完全可以观看直播、查看攻略、勤奋练习甚至高人指点，在短时间内得到大幅提高，也可能因为买号等v社不提倡的途径，水平出现大幅下降，甚至于上版本靠轮椅无脑冲分这版本轮椅削废了，这时候根据每局输赢分数微调，也是不太合理的。

Glicko-2:
上述缺陷，也就是glicko-2算法改进的部分。它又引入了一个新的变量σ(Rating Volatility，评分波动度)，用于衡量玩家评分的预期波动程度，即他们的表现是否波动不定。当选手的表现水平一致时，其评分波动度将较低；而在一段一致表现之后取得异常强劲的结果时，评分波动度将增加。
在玩家水平剧烈波动期间，σ值会陡增，从而使得RD值增加，此时尽管你高频率在进行游戏，但你输/赢一局调分幅度会增加。“触发glicko-2”的表现之一就是“跳分”，也就是说你打大众分段，原本置信度100，应该是赢一局+26左右，突然你发现开始快速跳段，赢一局能涨大几十分，大概就是glicko-2的改进版开始生效了。
我水平有限，没有打出过那种连着十几甚至几十把的宰猪战绩，暂时没有找到证据表明v社是否引入了glicko-2，但我们可以清楚看到，它依然只是个分数调整算法，跟“是否给你匹配到坑b/赵云”没有丝毫关系。
glicko-2算是elo改进版的改进版，已经是目前最成熟且使用广泛的排位算法了。
思考：在对局胜负很大程度上取决于你的个人能力的时候，glicko-2是非常高效的，但如果不是呢？dota2是个团队游戏，输赢很大程度上取决于队友，你的发挥有时候高度取决于你跟未知队友间的化学反应，甚至取决于巨大的随机性，而不完全是你的个人能力。也就是说，能够以你个人水平影响胜负的局，并没有那么多。——但这并不是匹配机制主动施加给你的

好，评分算法讲完了，照理说ELO已经终结了。
但咱不是干活干一半的人，我知道大部分人关心的是匹配系统有没有问题，或者说坚信匹配系统一定有动手脚，并不关心elo算法怎么算。
下面开始说匹配机制，打字真累，先休息

这是v社员工的公开回复。
原帖已经被发帖人删除归档了，但网络上还能找到痕迹（不止这一条）
我觉得最搞笑的是这么明显的辟谣贴，当初有吧友把这图发给我杠，然后说这是v社员工承认存在50机制的证据。这就是传说中的小学阅读水平吗
粗略解读一下：
1. Dota2匹配系统不了解你的经济物品库存、账户总价值或其他财务数字。
2. Dota天梯只会根据公开MMR估算你在排位赛中的Dota技能。且并不存在“秘密技能值”（也就是很多吧友脑补的用来给赵云排阿斗的隐藏分），但确实存在一种隐藏分，因为非排位赛匹配也是需要一个分数参考值的，这个分数就叫隐藏分（跟天梯没有关系）。
3. 在尝试创建匹配时，Dota的匹配系统的确不止使用MMR，还使用许多其他因素来确保队伍的兼容性。行为评分就是一个很好的例子。
4. 由于高分局人数很少，这些非技能因素的影响会降低（当时没有选马局，但也对高分局做了一定优化，因为样本过少，非技能因素会导致一定程度上的不平衡）
5. 终身50%胜率是一个单排账号的最终结果，局数越多，你越是会维持在自己实力应该属于的分段，那时你的胜率完全由随机性主导。即如果匹配机制合理，你的胜率一定会是在50%左右，这才是真实的50机制。
当然，这是两年多以前的贴子，现在的天梯机制已经发生了变化。由于v社主动让天梯分膨胀，赢了加分多输了扣分少。玩家的终身胜率已经不是往50%靠了，而是在逼近48%——即24 / (24+26)