Spatio-temporal cohesive networks for evaluating team behavior in soccer
Futboldaki oyuncuların mekansal-geçici kohesiv ağlarını kullanarak takım davranışlarını değerlendirme
- Tez No: 577607
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HANDE ALEMDAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Bu tezde, takımların önemli bir olayla sonuçlanan oyun geçişleri sırasındaki konumsal organizasyonları ve oyuncuların bireysel sprint performansları analiz edilmiştir. Takımların sosyal ağ ve uzaklık matrisleri kullanılarak takım organizasyonları elde edilmiştir. Ayrıca saha değeri ve pas ihtimal değeri gibi, oyun sahasının mekansal özellikleri kullanılarak sprint performansları değerlendirilmiştir. Etkileşim matrisleri olarak adlandırdığımız sosyal ağlar hem atak hem de defans geçişleri sırasında ağırlık olarak kullanılmıştır. Ağırlıklı uzaklık matrislerinin normları takım dağılım değerlerini oluşturur. Takım dağılım değerleri, takımların geçişler sırasındaki davranışlarını karakterize etmek için kullanılır. Ortalama takım dağılım değerleri, takımların atak sırasında daha genişken, defans yaparken daha kompakt olduğunu gösterir. Ayrıca ataklar bir eylem ile sonuçlandığında takımların top kaybı yaptığı anlara göre daha yaygın olduğunu görürüz. Sprint analiz sonuçları, bek ve kanat oyuncuları yüksek sprint değer ortalamasına sahipken, orta saha oyuncularının sprint değer ortalamalarının düşük olduğunu ortaya koyar. Ayrıca topa sahip olmaya odaklı takımlar, kontra-atak futbolu oynayan takımlara göre daha düşük sprint değer ortalamalarına sahiplerdir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we analyze positional organizations of soccer teams during game transitions which end with an important result and individual sprinting performances of soccer players. Social networks and distance matrices of teams are used to obtain organizations of teams. Spatial features of pitch such as pitch value and pass probability value are used to evaluate sprint performances. Social networks that we call cohesion matrices are used as weights in both attacking and defending transitions. The norm of the weighted distance matrices forms team spread values. Cohesion matrices show player to player interactions and connections between clusters of teams on the pitch. The team spread values are used to characterize the behaviors of teams in a transition. The average team spread values show that top teams are more expansed while attacking and more tighter while defending. Moreover, the average team spread values confirms that teams are wider while attacking except when a transition ends with losing the possession of the ball. These results characterize organizations of teams in the Turkish Super League and the effects of individual players on those organizations. Sprint analysis results show that full-back and winger players have higher sprint value averages while midfielders have less. Also, teams that are focused on having the possession of the ball have less average sprint value than teams playing in counter-attack style.
Benzer Tezler
- Spatio-temporal earthquake prediction with structural recurrent neural networks
Yapısal tekrarlayan sinir ağları ile zaman-mekansal deprem tahmini
AYDIN DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN DEMİR
- Spatio-temporal assessment of pain intensity through facial transformation-based representation learning
Yüz dönüşümü tabanlı gösterim öğrenimi ile ağrı şiddetinin uzam-zamansal değerlendirilmesi
DİYALA NABEEL ATA EREKAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMDİ DİBEKLİOĞLU
- Spatio-temporal evolution of evaporating liquid films sheared by a gas
Bir gazla kesilmiş buharlaşan sıvı filmlerin uzamsal-zamansal dengesizliği
OMAIR A. A. MOHAMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Makine Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LUCA BIANCOFIORE
- Spatio-temporal forecasting over graphs with deep learning
Derin öğrenme ile çizgelerde uzay-zamansal tahminleme
EMİR CEYANİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT
DR. SALİH ERGÜT
- Spatio-temporal data management for vehicular traffic databases in high-performance computing environments
Yüksek başarımlı hesaplama ortamlarında araç trafiği veri tabanları için konum-zamansal veri yönetimi
METE UĞUR AKDOĞAN
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK