本文主要是介绍分析近3万名球员的协作关系，TuGraph程序员探索足球赛事预测新方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
2024年欧洲杯比赛正酣。在赛场之外，一些围绕观赛的自发科技创新也开始涌现，成为了一道独特的风景。
近日，据TuGraph图计算官方微信，其创新小组研发了一项融合图计算、大模型等技术的足球赛事分析工具“智猜足球”，旨在探索新兴人工智能技术在体育赛事应用的可行性。据介绍，这项应用分析了一年多以来欧洲各球队和俱乐部的赛事公开数据，利用图算法构建了一张球员关系网络图，分析了近30000名球员之间的协作关系，并借助图神经网络（GNN）、Transformer、大语言模型等前沿技术，量化球员间的默契配合与竞技对抗元素，训练了近10000场比赛数据。截至17日20点，TuGraph分析的7场比赛中，有5场与实际比赛结果一致，准确率达71%。
（TuGraph官方微信“智猜足球”页面）
大型体育赛事已成为科技公司技术试炼场，科技研究者们也想借此拓宽技术想象力。2014年巴西世界杯，百度、微软、谷歌纷纷参与到赛事预测中，其中，百度、微软1/4决赛的准确度达到了100%。 科研机构从业者也不甘下风，2018年俄罗斯世界杯期间，德国与比利时的研究人员共同采用随机森林算法模型预测世界杯冠军。2022年卡塔尔世界杯期间，英国艾伦图灵研究所的三位研究员，基于一款足球游戏“AIrsenal”模型以及贝叶斯统计计算等方法，尝试预测比赛冠军。
过往各类团队采用了多种算法模型，普遍使用了机器学习和统计学技术手段，更多关注于球员自身属性的统计分析和预测。
与上述赛事分析方案不同的是，TuGraph程序员的赛事分析视角更加侧重于团队协作，这也是足球、篮球这类团队运动的最大影响因素之一。据小组成员描述，发现关键“关系”正是图计算的优势，运用在赛事分析中，能够更加全面和高精度地解析足球比赛中的动态交互关系，理论上也可为球队战术部署及场上应变提供科学的数据支持。通过图计算点、边的模式来描述球员和球员之间的传球、协作、对抗，得以直观感知球队的协作模式，并识别核心球员和重要战术和对手战术的变化规律。
不过，这套分析方案也存在一定的缺陷。比如数据量相对较少的年轻球员在比赛实力分析中成为了一个显著的不确定性因素，对预判的准确度产生了不小的影响。
（TuGraph引入了“默契度”和“对抗度”分析赛事走向）
实际上，图计算本身就是全球科技巨头和高校关注的一项前沿技术。市场调研机构Gartner预测，图计算在2025年会应用于80%的数据和分析创新，在金融、制造、能源、脑科学等领域有巨大的应用价值和前景。随着大模型时代的到来，图技术也被应用于解决大模型幻觉等问题，以提高大模型的准确性和可靠性。
据了解，TuGraph是蚂蚁集团与清华大学联合研发的大规模图计算系统，构建了一套包含图存储、图计算、图学习、图研发平台的完善的图技术体系，实时处理海量、多源的关联数据，显著提升数据分析效率。在2020年、2022年的世界图数据库基准性能测试LDBC-SNB中，TuGraph多次打破世界纪录，性能领先世界。
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