导语：体育分析产业正蓬勃发展，市场潜力巨大。本文简要介绍了AI技术在体育领域的几个应用，旨在抛砖引玉，激发更多同行分享相关资源。
《点球成金》这部电影讲述了球队总经理与数据分析师合作，通过挖掘和分析棒球比赛数据，发掘性价比高的球员，最终取得成功的故事。该片深刻展示了数据在提升球队价值中的关键作用。一直以来，我都对片中采用的技术手段充满好奇，而KDD 2017上的相关讲座恰好满足了我的求知欲。
此次讲座由KonstantinosPelechrinis（匹兹堡大学）、EvangelosPapalexakis（加利福尼亚大学河滨分校）和Benjamin Alamar（ESPN）三位专家合作主讲，学术界与工业界的结合确保了讲座的实用性。讲座内容虽涉及较多数学公式，但所探讨的问题和方法相对浅显。这可能是因为：1.该领域过去未受到足够重视，主要依赖球探的经验；2.该领域价值巨大（权威机构预测到2021年体育数据分析市场将达47亿美元），更专业、更有价值的方法尚未公开。具体方法在此不再赘述，但有三个有趣的应用值得分享，更多详情可参阅相关文献。
（1）球员实力评估：修正的正负值指标Plus−minus
正负值是评估球员实力的主要指标，但仅考虑球员在场时的得失分差，存在诸多不合理之处。为更准确地评估球员对胜利的贡献，研究者们采用线性模型对每个回合进行回归建模。因变量为每回合的得分，自变量则为所有球员（我方球员用1表示，对方球员用-1表示，其他球员用0表示）。通过模型学习，每个球员都会获得一个权重，该权重代表其对胜利的贡献。权重越大，球员对胜利的贡献越大。上图展示了NBA 07-08赛季头部和尾部Top5的球员，评估结果与球迷认知基本一致。
（2）比赛胜负预测：基于PageRank的Sportsnetrank
Sportsnetrank基于PageRank的思想，将球队之间的比赛建模为图，结点是球队，边是球队之间的战绩（得失分）。通过运行PageRank算法，可以得到每个球队的实力评估分数（PR值）。PR值越大，球队实力越强，胜率越高。下图展示了基于NFL联赛构建的图，结点越大表示球队越强，边越粗说明球队交手时差距越大。在预测比赛胜负时，可根据之前的交手记录构建图，并计算出每个球队的实力。当两个球队交手时，实力更强的球队更有可能获胜。这一策略取得了很好的效果，达到了state-of-the-art的水平。上图展示了NFL联赛预测结果与真实结果的比较。
（3）战术有效性分析：挡拆识别及评估
挡拆（防守）是NBA常见的战术之一。有研究者建立了一套自动识别常见挡拆防守套路的系统。该系统利用SportVU球员追踪数据和监督式机器学习方法，建立了一套学习分类器，用于分辨防守挡拆的四种方式：“挤过”、“绕过”、“包夹”、“换防”。通过对这些挡拆进行进一步分析，可以得出一些有趣的结论：例如各赛季四类挡拆分布基本一致，“包夹”的比例略有提高；某些防守组合在面对挡拆时表现较差等。
结语：AI在体育产业的应用才刚刚开始，更多令人惊叹的应用正在或即将展开。感兴趣的朋友可以自行搜索相关资料进行学习研究。相关幻灯片可在以下地址查看：
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