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'Quality vs Quantity': Improved ShotPrediction in Soccer using Strategic Features from Spatiotemporal Data #17

Open gshirato opened 5 years ago

gshirato commented 5 years ago

authors: "Lucey, Patrickl; Bialkowski, Alina; Monfort, Mathew; Carr, Peter; Matthews, Iain"
labs: "Disney Research"
year: "2015" thumbnail: "https://user-images.githubusercontent.com/22371492/59852211-5a954980-93a9-11e9-97fe-e7a9ac7003da.png" conference: "-"
sport: "Soccer"
url: "http://www.sloansportsconference.com/content/quality-vs-quantity-improved-shot-prediction-in-soccer-using-strategic-features-from-spatiotemporal-data/"

要旨 Abstract

ゴール期待値(xG)の研究。 サッカーにおいてチャンスが起きているかどうかを、選手とボールの1シーズン分のデータから特徴量を抜き出して推定する。 シュート前10秒間の時空間パターンを1万本のシュートデータから分析した。 分析の結果、プレーの種類(コーナー、フリーキック、オープンプレー、カウンター)だけでなく、守備選手との距離、周りの選手との関係性、プレースピード、シュート位置といった情報は、ゴールが入る確率に大きな影響を与える。時空間情報情報を用いて、各シュートの入る確率を正確に測ることが可能。チームの効率性と戦術を定量化できる。

リサーチ課題

リサーチ課題に対する結論

手法

まずは一言で

手法の具体的な説明

従来のアプローチとはどのように異なるか

結果

コメント

その他

リサーチクエスチョンに関する論文

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