球员将移向何处？基于动态图与层次融合的羽毛球运动预测

体育分析正受到越来越多的关注，因为对各类数据的分析能够为训练策略、球员评估等提供洞察。本文关注基于先前击球预测将做出何种类型的回击以及球员将移动到何处。由于该问题迄今尚未被研究，运动预测可通过将序列预测任务形式化，利用基于序列和基于图的模型来解决。然而，现有基于序列的模型忽略了球员间交互的影响，而基于图的模型仍受限于对下一移动的多方面视角。此外，目前尚无工作表征球员击球类型与移动之间的策略关系。为应对这些挑战，我们首先引入球员移动（PM）图的构建过程，以利用具有策略关系的结构化球员移动。基于PM图，我们提出一种用于运动预测的 novel 动态图与层次融合模型（DyMF），配备交互风格提取器以捕捉球员自身及双方球员在一个回合内的相互交互，以及跨时间的动态球员战术。此外，设计了层次融合模块以融入双方球员及回合交互的风格影响。大量实验表明，我们的模型在经验上优于基于序列和基于图的方法，并展示了运动预测的实际用途。