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申请/专利权人：斯塔特斯公司

摘要：本文公开了一种生成运动员预测的方法。计算系统从数据存储中检索数据。计算系统使用人工神经网络生成预测模型。该人工神经网络生成一个或更多个个性化嵌入，一个或更多个个性化嵌入包括基于历史表现的运动员特定信息。计算系统从数据中选择与在数据中捕获的每次射击尝试相关的一个或多个特征。人工神经网络至少基于一个或多个个性化嵌入以及与每次射击尝试相关的一个或多个特征，来学习每次射击尝试的结果。

主权项：1.一种生成运动员预测的方法，包括：由计算系统对来自数据存储的跟踪数据进行检索，所述跟踪数据包括跨多个赛季的多个赛事的信息；由所述计算系统使用人工神经网络来生成预测模型，所述人工神经网络表示四层前馈神经网络，包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层和输出层，该生成包括：根据所述跟踪数据识别多个守门员；对于所述多个守门员中的每一个，通过将所述跟踪数据对应于该守门员的子集输入到所述人工神经网络中，由所述人工神经网络生成包括守门员特定信息的一个或更多个个性化嵌入，其中所述人工神经网络生成该守门员的所述一个或更多个个性化嵌入作为输出，其中所述一个或更多个个性化嵌入捕获该守门员对射门尝试的结果的影响；从所述跟踪数据中提取与在所述跟踪数据中捕获的每个射门尝试相关的一个或更多个特征，所述一个或更多个特征包括射门尝试的类型，对应于所述射门尝试的进攻球员的开始位置，对应于所述射门尝试的该进攻球员的结束位置，对应于所述射门尝试的该守门员的开始位置，对应于所述射门尝试的该守门员的结束位置，以及所述射门尝试的结果；以及通过使该守门员的所述一个或更多个个性化嵌入和与每个射门尝试相关的一个或更多个特征相关联，由所述人工神经网络学习每个射门尝试的结果；由所述计算系统接收针对目标射门尝试的跟踪数据集，所述跟踪数据集至少包括所述目标射门尝试中涉及的目标守门员以及与所述目标射门尝试相关的一个或更多个特征，该一个或更多个特征包括对应于发起所述目标射门尝试的目标进攻球员的起始位置的第一位置坐标集，以及对应于所述目标进攻球员发起所述目标射门尝试时该目标守门员的开始位置的第二位置坐标集；以及通过接收所述目标守门员的目标个性化嵌入以及所述目标射门尝试的一个或更多个特征作为输入，并使所述目标个性化嵌入和与所述目标射门尝试相关的所述一个或更多个特征相关联，由所述计算系统经由所述预测模型来生成所述目标射门尝试的可能结果。

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百度查询： 斯塔特斯公司 用数据和身体姿态分析运动表现以对表现进行个性化预测