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基于多智能体深度强化学习的进攻和防守足球球员动作价值评估
本文提出了一种基于多智能体深度强化学习的综合框架，用于对足球比赛中的在场和离场球员进行可能动作的价值评估，该方法能够连续地评估多个球员的动作，对于团队合作、球员球迷活动等具有重要意义。
PDFa year ago
KDD通过轨迹预测评估足球中为队友创造得分机会的能力
利用图变分循环神经网络对足球比赛中球员的轨迹进行预测，并对球员在没有球的情况下对进球做出贡献的能力进行评估，结果显示提出的指标与球员的年薪相关性显著，表明该方法可以有效评估球员在没有球的情况下为队友创造进球机会的能力。
PDF2 years ago
IJCAI为什么我要相信您的数字？" 关于足球中预期值的可解释性
介绍了可解释的广义加性模型，旨在帮助科学家和从业者之间的理解和沟通；与这个主题相关的是足球玩家表现，对于这个主题，目前主要的挑战是直接量化足球玩家的表现；而阐释生产出的指标的可理解性通常比模型的准确性更重要。
PDF3 years ago
总是看向场地的亮面：融合姿势和背景数据来估计足球运动员的方向
该研究针对足球运动员的身体定位这一尚未深入探讨的领域，提出了一种新颖的技术，可结合 OpenPose 和超分辨率网络等技术从单目视频录像中获取球员身体定向，进而生成可视化的定向数据，替补了目前定位方面的空白。
PDF4 years ago
KDD行动胜过目标：足球比赛中对球员行动的价值评估
介绍了描述足球比赛中个人动作的新语言以及一个考虑动作对比赛结果影响及其上下文的框架，通过聚合足球运动员的动作价值，可以量化他们对球队的进攻和防守贡献，并且通过在欧洲顶级比赛中的侦察和游戏风格表征来展示了如何考虑相关的上下文信息。
PDF6 years ago
基于数据驱动的机器学习方法对足球表现和球员排名的评估
本文介绍 PlayeRank，一个基于数据驱动的框架，可提供多维度、角色感知的足球运动员表现评估，通过与其他算法和专业球探的评估比较，表明 PlayeRank 在表现评估方面显著优于竞争对手，同时探讨了该框架的一些应用，展示了其灵活性和效率
PDF6 years ago
KDDQPass: 基于技术评估足球传球
使用 QPass 方法对整个赛季的数据分析后，确定每个足球运动员通过其传球带来的内在价值，提出了不同游戏风格的传球轨迹，揭示了一个相当反直觉的范例：失去控球权可能会导致获胜的机会更大。
PDF8 years ago