Rios-Neto / Robberechts / Van Roy | Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics | Buch | 978-3-032-15164-3 | www2.sack.de

Buch, Englisch, 180 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 300 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

Rios-Neto / Robberechts / Van Roy

Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics

12th International Workshop, MLSA 2025, Porto, Portugal, September 15, 2025, Revised Selected Papers
Erscheinungsjahr 2026
ISBN: 978-3-032-15164-3
Verlag: Springer

12th International Workshop, MLSA 2025, Porto, Portugal, September 15, 2025, Revised Selected Papers

Buch, Englisch, 180 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 300 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

ISBN: 978-3-032-15164-3
Verlag: Springer


This book constitutes the refereed proceedings of the 12th International Workshop on Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics, MLSA 2025, held in Porto, Portugal, on September 15, 2025. 

The 11 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 24 submissions. They are grouped into the following topics: Individual sports; Soccer; Other team sports.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


.- Individual Sports
.- Analysis of Service Returns in Table Tennis.
.- Racing Beyond the Gate: Predicting Speedway Results with Expected Points (xP).
.- Soccer
.- Contextual Evaluation of Individual Contributions from Pressing Situations in Football.
.- Beyond Outcome Bias: Incorporating Action Completion Probability and Risk-Return into Soccer Evaluation Models.
.- Next-Event Prediction in Soccer: Assessing the Impact of Team and Player Information.
.- A unified spatio-temporal graph model to predict multi-agent movement.
.- Through the Gaps: Uncovering Tactical Line-Breaking Passes with Clustering.
.- Pitch-wide space evaluation for soccer transitions. .- What Makes a Dribble Successful? Insights From 3D Pose Tracking Data.
.- Other Team Sports
.- Multidimensional heterogeneity learning for field goal attempt analysis of NBA players. .- Evaluating Movement Initiation Timing in Ultimate Frisbee via Temporal Counterfactuals.



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