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https://doi.org/10.48548/pubdata-1507
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| Element | Wert |
|---|---|
| Ressourcentyp | Zeitschriftenartikel |
| Titel | Rating Player Actions in Soccer |
| DOI | 10.48548/pubdata-1507 |
| Handle | 20.500.14123/1581 |
| Autor*in | Dick, Uwe  1128098636Tavakol, Maryam Brefeld, Ulf  0000-0001-9600-6463 |
| Abstract | We present a data-driven model that rates actions of the player in soccer with respect to their contribution to ball possession phases. This study approach consists of two interconnected parts: (i) a trajectory prediction model that is learned from real tracking data and predicts movements of players and (ii) a prediction model for the outcome of a ball possession phase. Interactions between players and a ball are captured by a graph recurrent neural network (GRNN) and we show empirically that the network reliably predicts both, player trajectories as well as outcomes of ball possession phases. We derive a set of aggregated performance indicators to compare players with respect to. to their contribution to the success of their team. |
| Sprache | Englisch |
| Schlagwörter | Sports Analytics; Soccer; Graph Networks; Trajectory Prediction; Trajectory Data |
| Jahr der Veröffentlichung in PubData | 2024 |
| Art der Veröffentlichung | Zweitveröffentlichung |
| Publikationsversion | Veröffentlichte Version |
| Datum der Erstveröffentlichung | 2021-07-15 |
| Entstehungskontext | Forschung |
| Fakultät / Abteilung | Fakultät Wirtschaft |
| Anmerkungen | This publication was funded by the Open Access Publication Fund of Leuphana University Lüneburg. |
| Verfügbar ab / seit | 2024-11-19T14:14:38Z |
| Archivierende Einrichtung | Medien- und Informationszentrum (Leuphana Universität Lüneburg  02w2y2t16) |
| Veröffentlicht durch | Medien- und Informationszentrum, Leuphana Universität Lüneburg |
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| Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
|---|---|---|---|---|
Dick_Rating_Player_Actions_in_Soccer.pdf Lizenz: 
open-access | 2.47 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
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