Player_Scouting_Recommendation_System
1.0.0
AI を活用した選手スカウティング: チームの試合をスカウト、推薦、レベルアップします - ?これはベータ版です
プレーヤー スカウティング レコメンデーション システムは、フットボールのスカウト、コーチ、アナリスト向けに設計および設計されたツールです。このシステムは、高度な情報検索と人工知能技術を使用して、選手のスカウティングに革命をもたらします。特定のプレーヤーを入力すると、システムは最も類似した 10 人のプレーヤーをすばやく特定し、AI が生成したカスタマイズされたレポートを提供して、チームの特性に基づいてチームに最適なプレーヤーを推奨します。
Python アプリケーションを試すには、選手スカウト推奨システムの CSV_Version を利用できます。 [デモ]。
これは Solr のないバージョンです。Solr バージョンを試すには、ローカルで readme.txt ファイルに従ってください。
このプロジェクトは、大手サッカー統計 Web サイトである FBRef からデータを入手しています。 FBRef は、200,000 を超える選手とチームで構成されるデータベースを備えており、選手のパフォーマンス分析に不可欠な豊富な洞察を提供します。
Apache Solr を活用し、Query Dynamic Suggestion System でプレーヤー データをすばやく検索してアクセスします。
#### Script for Autocomplete
def search_solr ( searchterm : str ) -> List [ any ]:
# Check if a search term is provided
if searchterm :
# Query Solr for player names containing the search term
res = solr . query ( 'FootballStatsCore' , {
'q' : 'Player:' + '*' + searchterm + '*' ,
'fl' : 'Rk,Player' ,
'rows' : 100000 ,
})
result = res . docs
# If results are found
if result != []:
# Create a DataFrame from the results
df_p = pd . DataFrame ( result )
# Extract the 'Rk' and 'Player' columns and clean the data
df_p [ 'Rk' ] = df_p [ 'Rk' ]. apply ( lambda x : x [ 0 ])
df_p [ 'Player' ] = df_p [ 'Player' ]. apply ( lambda x : x [ 0 ])
# Return the 'Player' column as autocomplete suggestions
return df_p [ 'Player' ]
else :
# Return an empty list if no results are found
return []
# Streamlit search box
selected_value = st_searchbox (
search_solr ,
key = "solr_searchbox" ,
placeholder = "? Search a Football Player"
)
選択したプレーヤーと似たプレー スタイル、属性、統計情報を持つプレーヤーを見つけます。 
修正プロンプトフォームによる最先端の自然言語生成を活用した、詳細でパーソナライズされたプレーヤーレポートを受け取ります。 
完全なドキュメント。このドキュメントには、プロジェクトの詳細がすべて記載されています。 
選手スカウティング推奨システムには、考慮すべき重要な制限がいくつかあります。
選手スカウティング推奨システムは、実証および教育目的のみに開発されました。このシステムは、ナポリ大学フェデリコ 2 世の情報検索システム試験プロジェクトの一環として作成されました。ここで紹介する推薦システムは意思決定支援ツールとして設計されており、フットボール スカウトやコーチに代わるものではないことに注意することが重要です。それは概念的なアイデアです。このプロジェクトを可能にした貴重なツールとライブラリに対して、オープンソース コミュニティに感謝の意を表したいと思います。包括的なサッカー データを提供してくださったFBRefに心より感謝いたします。
? このプロジェクトはAntonio Romanoによって開発され、GitHub ページで入手できます。
