論文の概要: The path to a goal: Understanding soccer possessions via path signatures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12930v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 13:54:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.36234
• Title: The path to a goal: Understanding soccer possessions via path signatures
• Title（参考訳）: ゴールへの道-パスシグネチャによるサッカー所有の理解-
• Authors: David Hirnschall, Robert Bajons,
• Abstract要約: 本稿では,パスシグネチャを利用して,その複雑な時間構造を符号化することにより,サッカー保有者の次の行動を予測する新しい枠組みを提案する。 提案手法は,様々な損失指標にまたがるトランスフォーマーベースのベンチマークより優れ,計算コストを大幅に削減する。 我々は2017/18シーズンのプレミアリーグシーズンの詳細な分析を通じてアプローチを検証するとともに、さらなる応用と今後の拡張について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel framework for predicting next actions in soccer possessions by leveraging path signatures to encode their complex spatio-temporal structure. Unlike existing approaches, we do not rely on fixed historical windows and handcrafted features, but rather encode the entire recent possession, thereby avoiding the inclusion of potentially irrelevant or misleading historical information. Path signatures naturally capture the order and interaction of events, providing a mathematically grounded feature encoding for variable-length time series of irregular sampling frequencies without the necessity for manual feature engineering. Our proposed approach outperforms a transformer-based benchmark across various loss metrics and considerably reduces computational cost. Building on these results, we introduce a new possession evaluation metric based on well-established frameworks in soccer analytics, incorporating both predicted action type probabilities and action location. Our metric shows greater reliability than existing metrics in domain-specific comparisons. Finally, we validate our approach through a detailed analysis of the 2017/18 Premier League season and discuss further applications and future extensions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パスシグネチャを利用して,その複雑な時空間構造を符号化することにより,サッカー保有者の次の行動を予測する新しい枠組みを提案する。 既存のアプローチとは異なり、固定された歴史的窓や手作りの特徴に頼るのではなく、最近の所有物を全てエンコードすることで、潜在的に無関係あるいは誤解を招く歴史的情報を含まないようにする。 経路シグネチャは自然にイベントの順序と相互作用を捉え、手動の特徴工学を必要とせずに不規則なサンプリング周波数の可変長時系列を数学的に基底とした特徴符号化を提供する。 提案手法は,様々な損失指標にまたがるトランスフォーマーベースのベンチマークより優れ,計算コストを大幅に削減する。 これらの結果に基づいて,サッカー分析において確立された枠組みに基づく新たな所有評価指標を導入し,予測された行動型確率と行動位置の両方を取り入れた。 我々の指標は、ドメイン固有の比較において、既存の指標よりも信頼性が高いことを示している。 最後に、2017/18シーズンのプレミアリーグシーズンの詳細な分析を通じて、我々のアプローチを検証するとともに、さらなる応用と今後の拡張について議論する。

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