Expected Possession Value of Control and Duel Actions for Soccer Player's Skills Estimation

这篇论文介绍了在体育分析中估计足球运动员技能的关键任务之一，即对一个广泛使用的模型“期望控球价值”（EPV）进行多个扩展，以解决一些关键挑战，如选择问题。首先，我们给予紧接着射门前发生的事件更大的权重，而不是先前的事件（衰减效应）。其次，我们的模型通过考虑衰减效应和有效比赛时间更准确地融入控球风险。第三，我们整合了评估个人球员在空中和地面决斗中获胜能力的能力。使用扩展的EPV模型，我们预测了即将到来的赛季各种足球运动员的这个指标，特别考虑了他们对手的实力。

本论文旨在扩展预期控球价值（EPV）模型，解决足球运动员技能评估中的挑战，如选择问题。

本论文提出了多种扩展EPV模型的方法，以更准确地考虑控球风险和个人球员能力，包括衰减效应、有效比赛时间和空中和地面争顶能力。

本文使用扩展的EPV模型，预测不同足球运动员在即将到来的赛季中的表现，并考虑对手的实力。研究使用了哪些数据集和实验设计等信息未提及。

在该领域的相关研究包括：《A deep learning approach for predicting football match outcomes from a betting information network》、《Soccer player detection and tracking using deep learning》等。