人工知能学会全国大会論文集
第35回 (2021)
セッションID: 1J2-GS-10d-02
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Mapperネットワークに基づくバスケットボールプレイヤーの分類
*渡邊 駿介一ノ瀬 元喜
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抄録

バスケットボールは5つのポジションに分かれており,かつては各ポジションの役割が明確であった.しかし,時代の流れとともに,各ポジションの役割が曖昧となり,同じポジションでもプレイスタイルが異なる選手が存在するようになってきたとされる.本研究では,2000-01から2019-20シーズンまでの過去20シーズンでプレイした6600名のプレイヤーを,プレイデータのMapperによる視覚化により,プレイスタイルで分類することを目的とする.また,視覚化結果をネットワークで表現して分析を行い,各シーズンにおいてプレイヤー間のプレイスタイルがどれくらい異なっているかを定量化し,過去20シーズンの数値を比較する.分析の結果,NBAプレイヤーを11個のプレイスタイルで分類することができた.さらには,時代とともにプレイヤーのプレイスタイルの差異が大きくなっていることを明らかにした.

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© 2021 一般社団法人 人工知能学会
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