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基於時序模型和圖神經網路之NBA季後賽勝負預測

為了解決2021 nba季後賽的問題，作者錢寧 這樣論述：

近年預測比賽勝負的研究大多有兩點問題，一是以賽後數據做為預測，也就是以比賽已經結束所記錄下的數據來預測該場比賽結果。這樣的做法並不符合真實世界的情況，因為不可能在賽前就得知該場比賽的數據，因此造成準確率失真；二是以球隊的平均數值表現進行分析和預測，這樣的作法並沒有考慮到個別球員在比賽中做出的貢獻，造成許多個別球員表現並未被充分利用，例如：球員個人的得分、失誤、犯規等…。除此之外，對於數據預測的方式多採取傳統的計算方式，例如：直接將前三場的球隊得分算平均，當作第四場的得分，這樣的作法並未考量到數據之間的相關性，造成預測的數據不精準。本論文提出基於時序模型與圖神經網路，以預測出季後賽的勝負，首先

，我們以球員當作點(nodes)，並以時序模型預測之球員表現當作點特徵(node features)，根據其在球隊上的位置關係建邊(edges)形成一張圖(graph)。其次，利用本論文所提出的圖神經網路架構進行預測，其中GAT的注意力機制(attention)將會選取圖中重要的點並計算出點表達式(node representation)，經由GCN做卷積(convolution)得出特徵向量後，再透過全連結層(fully connected)將點表達式轉換成圖表達式(graph representation)，以進行最後的勝負預測。本論文以美國職籃(National Basketball A

ssociation, NBA)2020-2021球季的資料進行實驗，傳統以三場平均(3-game-average)計算出數據並透過ANN預測，準確率為59.5%，而透過本論文所提方法進行預測的準確率達到76.9%，顯示本架構能夠有效預測比賽的勝負。