SMOGS：基于社交网络指标的游戏胜负预测
应用统计
2019-10-01 v1
摘要
本文从社交网络视角出发，开发可直接转化为篮球比赛结果的指标。我们扩展了最先进的多分辨率随机过程篮球建模方法，将队友间的传球建模为网络上有向的动态关系链接，并引入乘法潜在因子来研究球员互动中的高阶模式，以区分获胜与失利的比赛。参数使用马尔可夫链蒙特卡洛采样器进行估计。模拟实验结果表明该采样方案能有效地恢复参数。随后我们将模型应用于大学篮球比赛中收集的首个高分辨率光学追踪数据集。学习到的潜在因子显示，球员在失利与获胜比赛中的传球和接球倾向存在显著差异。该模型适用于篮球以外的团队运动，以及其他时变网络观测。
引用
@article{arxiv.1806.06696,
title = {SMOGS: Social Network Metrics of Game Success},
author = {Fan Bu and Sonia Xu and Katherine Heller and Alexander Volfovsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.06696},
year = {2019}
}