@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00225082,
 author = {田代, 陽久 and 西口, 真央 and 島野, 拓也 and 森川, 健太 and 長野, 遼太 and 鳥海, 不二夫},
 issue = {10},
 month = {Mar},
 note = {スポーツチームの経営には，有望な選手のスカウトとそのための定量的な能力評価が重要である．従来の手法はあくまで個人レベルの能力評価に重点を置いていたが，本研究では Factorization Machines の要素間相互作用の抽出に優れる点に基づく，選手間の相性を考慮した選手スカウティング手法を提案する．プロバスケットボールリーグを例に実験を行った結果，提案手法は既存手法より現実に即した能力推定が可能であり，また選手のスカウティングに応用する上で有効な性質を持ちうることを確認した．, Scouting promising players and quantitatively evaluating their skills are important for sports team management. While conventional methods focus on individual-level ability evaluation, this study proposes a player scouting method that considers compatibility between players based on the superiority of Factorization Machines in extracting interactions between elements. Experimental results based on a professional basketball league show that the proposed method is more realistic than existing methods in terms of ability estimation and has effective properties for use in player scouting.},
 title = {スポーツ選手スカウティングにおけるFactorization Machinesの応用},
 year = {2023}
}