論文の概要: Supervised sequential pattern mining of event sequences in sport to identify important patterns of play: an application to rugby union

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15377v4
• Date: Wed, 19 May 2021 02:58:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 23:21:20.633555
• Title: Supervised sequential pattern mining of event sequences in sport to identify important patterns of play: an application to rugby union
• Title（参考訳）: 競技の重要なパターンを特定するためのスポーツにおけるイベントシーケンスの教師付き逐次パターンマイニング:ラグビーユニオンへの適用
• Authors: Rory Bunker, Keisuke Fujii, Hiroyuki Hanada, Ichiro Takeuchi
• Abstract要約: スポーツにおいて、シーケンシャルなパターンマイニング技術は、良い結果や悪い結果に対する特定のパターンの重要性を判断できない。 本研究では、490個のラベル付きイベントシーケンスに対してセーフパターンプルーニングと呼ばれる,最近提案された教師付きシーケンシャルパターンマイニングアルゴリズムを適用した。 ラインブレーク、成功ラインアウト、プレー復帰キック、繰り返しフェーズブレークダウンプレイ、そして反対チームによる失敗エグジットプレイが、チームの得点と得点の最も多くを区別するパターンであることに気付きました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.064471560246858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given a set of sequences comprised of time-ordered events, sequential pattern mining is useful to identify frequent subsequences from different sequences or within the same sequence. However, in sport, these techniques cannot determine the importance of particular patterns of play to good or bad outcomes, which is often of greater interest to coaches and performance analysts. In this study, we apply a recently proposed supervised sequential pattern mining algorithm called safe pattern pruning (SPP) to 490 labelled event sequences representing passages of play from one rugby team's matches from the 2018 Japan Top League. We compare the SPP-obtained patterns that are the most discriminative between scoring and non-scoring outcomes from both the team's and opposition teams' perspectives, with the most frequent patterns obtained with well-known unsupervised sequential pattern mining algorithms when applied to subsets of the original dataset, split on the label. Our obtained results found that linebreaks, successful lineouts, regained kicks in play, repeated phase-breakdown play, and failed exit plays by the opposition team were identified as as the patterns that discriminated most between the team scoring and not scoring. Opposition team linebreaks, errors made by the team, opposition team lineouts, and repeated phase-breakdown play by the opposition team were identified as the patterns that discriminated most between the opposition team scoring and not scoring. It was also found that, by virtue of its supervised nature as well as its pruning and safe-screening properties, SPP obtained a greater variety of generally more sophisticated patterns than the unsupervised models, which are likely to be of more utility to coaches and performance analysts.
• Abstract（参考訳）: 時系列パターンマイニングは、時間順のイベントからなる一連のシーケンスが与えられると、異なるシーケンスまたは同じシーケンス内の頻繁なサブシーケンスを特定するのに有用である。 しかし、スポーツにおいては、これらのテクニックは、良い結果や悪い結果に対する特定の遊びのパターンの重要性を判断できないため、コーチやパフォーマンスアナリストにとって大きな関心事となることが多い。 そこで本研究では,2018年トップリーグのラグビーチームの試合のパスを表す490のラベル付きイベントシーケンスに対して,安全パターンプルーニング(SPP)と呼ばれる教師付きシーケンシャルなパターンマイニングアルゴリズムを適用した。 スコアと非スケーシングの結果をチームと反対チームの両方の観点から最も区別するsppに拘束されたパターンと、ラベル上で分割されたオリジナルのデータセットのサブセットに適用される際に、よく知られた教師なしの逐次パターンマイニングアルゴリズムで得られる最も頻繁なパターンを比較した。 その結果、ラインブレイク、ラインアウト成功、キックの復活、フェイズブレイクダウンを繰り返したプレー、対戦チームによる離脱プレーの失敗は、チーム得点と得点の差を最も区別するパターンであると判明した。 反対チームのラインブレーク、チームによるエラー、反対チームのラインアウト、反対チームによる繰り返しのフェーズブレークダウンプレイは、対戦チームの得点と得点を区別するパターンとして識別された。 また、監督された性質と刈り取りや安全遮蔽性のおかげで、sppは監督されていないモデルよりもより洗練されたパターンを多種多様に獲得し、コーチやパフォーマンスアナリストにとって有用である可能性が示唆された。

関連論文リスト

• Predicting soccer matches with complex networks and machine learning [0.0]
  本研究の目的は,サッカーの試合結果を予測するための代替ツールとして,複雑なネットワークを利用することである。 通過ネットワークに基づくモデルは、一般的なマッチング統計を用いた従来のモデルと同じくらい効果的であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T21:45:25Z)
• From Loops to Oops: Fallback Behaviors of Language Models Under Uncertainty [67.81977289444677]
  大型言語モデル(LLM)は幻覚やシーケンスの繰り返しのような望ましくない振る舞いを示すことが多い。 転倒行動(シークエンス反復、退化テキスト、幻覚)を分類し、それらを広範囲に分析する。 我々の実験では、これらのすべての軸にまたがる、明確な、一貫したフォールバック動作の順序が明らかになりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T16:13:42Z)
• ShuttleSHAP: A Turn-Based Feature Attribution Approach for Analyzing Forecasting Models in Badminton [52.21869064818728]
  バドミントンにおけるプレイヤー戦術予測のための深層学習アプローチは、部分的にはラリープレイヤの相互作用に関する効果的な推論に起因する有望なパフォーマンスを示している。 本稿では,Shapley値の変量に基づいてバドミントンにおける予測モデルを解析するためのターンベース特徴属性手法であるShuttleSHAPを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T05:37:51Z)
• Identification of pattern mining algorithm for rugby league players positional groups separation based on movement patterns [0.32324745341378774]
  3つのパターンマイニングアルゴリズムは、エリートラグビーフットボールリーグのフッカーとウィングラーをプロファイルするために使用された。 機械学習の分類アルゴリズムは、どのアルゴリズムが最高の動きパターンを与えるかを特定するために使われた。 LCCspm と LCS の運動パターンは、0.19 Jaccard の類似点を共有している。 AprioriClose 運動パターンは LCCspm パターンと LCS パターンと有意な類似性は認められなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-25T12:23:32Z)
• A Tale of HodgeRank and Spectral Method: Target Attack Against Rank Aggregation Is the Fixed Point of Adversarial Game [153.74942025516853]
  ランクアグリゲーション手法の本質的な脆弱性は文献ではよく研究されていない。 本稿では,ペアデータの変更による集計結果の指定を希望する目的のある敵に焦点をあてる。 提案した標的攻撃戦略の有効性は,一連の玩具シミュレーションと実世界のデータ実験によって実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-13T05:59:02Z)
• Collusion Detection in Team-Based Multiplayer Games [57.153233321515984]
  チームベースのマルチプレイヤーゲームにおいて,協調動作を検出するシステムを提案する。 提案手法は,ゲーム内行動パターンと組み合わせたプレイヤーの社会的関係を解析する。 次に,非教師なし学習手法であるアイソレーションフォレストによる検出を自動化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T02:37:39Z)
• Predicting the outcome of team movements -- Player time series analysis using fuzzy and deep methods for representation learning [0.0]
  我々は、より拡張された一連の動きや戦術計画において、短い戦術と宇宙占領の有用なエンコーディングのためのフレームワークを提供する。 本稿では,2015-16シーズンのプロバスケットボールSportVUデータセットにおける予測・認識タスクに対する提案手法の有効性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T18:42:37Z)
• Generating Diverse and Competitive Play-Styles for Strategy Games [58.896302717975445]
  ターン型戦略ゲーム(Tribes)のためのプログレッシブアンプランによるPortfolio Monte Carlo Tree Searchを提案する。 品質分散アルゴリズム(MAP-Elites)を使用して異なるプレイスタイルを実現し、競争レベルを維持しながらパラメータ化する方法を示します。 その結果,このアルゴリズムは,トレーニングに用いるレベルを超えて,幅広いゲームレベルにおいても,これらの目標を達成できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-17T20:33:24Z)
• Evaluation of soccer team defense based on prediction models of ball recovery and being attacked [0.8921166277011345]
  本研究では,ボールの回復と攻撃の予測に基づいて,チーム防御を評価する手法を提案する。 45試合のデータを用いて,提案する指標とチームパフォーマンスの関係を検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-17T13:15:41Z)
• Learning to Play Sequential Games versus Unknown Opponents [93.8672371143881]
  学習者が最初にプレーするゲームと、選択した行動に反応する相手との連続的なゲームについて考察する。 対戦相手の対戦相手列と対戦する際,学習者に対して新しいアルゴリズムを提案する。 我々の結果には、相手の反応の正則性に依存するアルゴリズムの後悔の保証が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-10T09:33:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。