ディープラーニングに基づくテニスの試合タイプのクラスタリング

Deep learning-based tennis match type clustering.

抄録

背景:

本研究の目的は、テニスの試合タイプを定義し、そのプレー方法に基づいてクラスタリングすることである。

BACKGROUND: This study aims to define and cluster tennis match types based on how they are played.

方法:

本研究のために選択された研究データは、2023年国際テニスオープントーナメントの5つの決勝戦の第100ラウンド32試合からである。専門家の知識とスポーツの専門知識に基づき、7つの領域にわたって27の変数が含まれた。3つのモデルが適用され、最適なクラスター数を特定するためにシルエット係数が計算された。クラスターの結果に基づき、試合記録の変数について差の検定が実施された。

METHODS: The research data selected for this study were from the 100th round of 32 matches of the five finals of the 2023 International Tennis Open Tournament. Based on expert knowledge and sports expertise, 27 variables were included across seven areas. Three models were applied and the silhouette coefficient was calculated to identify the optimal number of clusters. A difference test was conducted on the game record variables based on the cluster results.

結果:

3つのモデルのシルエット係数を計算した結果、モデル3（シルエット係数：0.406）が最も高い性能を示した。テニスの試合タイプに関するクラスタリング結果は以下の通りである。まず、NEt Rusher Defensiveタイプは、守備的でネットプレーを誘発する。第2に、ALl Courter Defensiveタイプで、ディフェンシブまたはオールラウンド。第3に、ストローク・プレースメント・オフェンシブ・タイプで、攻撃的でストロークに強みがある。4つ目は、攻撃的でサブコースに強みを持つSERVE Placement Offensiveタイプである。

RESULTS: Calculation of the silhouette coefficients for the three models showed that Model 3 (silhouette coefficient: 0.406) had the highest performance. The clustering results for the tennis match types are as follows. First, the NEt Rusher Defensive type, which is defensive and induces net play. Second, the ALl Courter Defensive type, which is either defensive or all-round. Third, the STroke Placement Offensive type, which is aggressive and has strengths in stroke. Fourth, the SErve Placement Offensive type, which is aggressive and has strengths in sub courses.

結論:

本研究で得られた知見は、テニスの試合におけるゲームタイプを分類するための基礎データとなるだけでなく、各ゲームタイプに応じたゲーム戦略を確立し、さらなるパフォーマンスの向上に寄与するものである。

CONCLUSION: This study's findings are not only provide basic data to cluster game types in tennis matches but also to contribute to establishing game strategies for each game type, thereby further improving performance.