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7月15日凌晨，2024年欧洲杯完美落幕。在柏林奥林匹克体育场，西班牙队以 2:1 战胜英格兰队，以7场连胜的成绩成为本届欧洲杯冠军。TuGraph 团队开发的“智猜足球”小工具（https://football.tugraph.tech）也准确预测了这场胜利✌️
在决赛中，“斗牛士军团”凭借出色的团队配合对英格兰队形成了极具威胁的进攻，这也符合TuGraph通过分析团队队员的协作和对抗程度来判断团队实力。TuGraph从“团队关系”视角出发，结合图神经网络（GNN）、Transformer算法及大语言模型等技术，深入挖掘球员间的默契与对抗度，对海量比赛数据进行深度学习与解析，成功模拟并量化了球员间的复杂关联关系，从而帮助评估球队实力。
这一方法开辟了新的赛事分析视角，在充满偶然性的足球比赛中取得了不错的预测效果。我们也从这次欧洲杯技术实验中，收获了一些经验。
16强、8强和4强预测，「智猜足球」分析准确率达75%
小组赛阶段的准确率：
24进16：预测正确12支球队出线，12/16 = 75%准确率
16进8：6/8 = 75% 8进4：3/4 = 75% 4进2（半决赛）：全错 决赛（西班牙vs英格兰）：预测西班牙胜
我们看到，当比赛数量更多时，准确率更稳定，这与足球比赛的偶然性分不开。只有基数大了，才能一定程度上打消偶然因素的不确定性，模型准确率才有意义，单看一两场输的赢的并不具有说服力。例如小组赛阶段，24支球队，要经过36场比赛才能决出晋级淘汰赛的球队，分母足够大，这样得来的75%更有说服力。
队员间的配合、对抗的频繁程度，对比赛结果有关键影响
四分之一决赛，英格兰vs瑞士这场比赛不仅是技术和意志的较量，更是对两队心理承受力的极限考验。英格兰队将对阵的对手是在1/8决赛中2球完胜卫冕冠军意大利队的瑞士队，从两队过往的交锋来看，英格兰队要想击败瑞士晋级四强，并不容易。
在前面晋级赛英格兰对战斯洛伐克时，凭借贝林厄姆在比赛最后时刻的倒挂金钩，英格兰队将比赛拖入了加时赛，并最终击败对手。这次对战瑞士，也是进入了点球大战，英格兰以5-3战胜瑞士，成功晋级四强，足以体现心智和意志的胜利。在逆境、加时赛和点球大战的关键时刻，他们展现出了超凡的冷静和毅力。
“智猜足球”模型预测了这两支队伍的团队实力，大家都有很强的默契配合和抵御对手的能力，不过英格兰整体的实力更佳，对战瑞士占优。可以说，队员之间的默契配合，是团队精神的最佳体现，也是英格兰得以取胜的重要原因。
用图和大模型来建模分析
尽管个人能力在足球比赛中同样重要，例如速度、耐力和反应能力等传统指标可以人工总结，但很多其他因素难以量化，影响计算的准确性。为了解决这一问题，我们使用大语言模型的知识，将球员转化为一串数值（向量），便于处理。然而，对于新星球员，由于网络信息较少，大模型所获得的知识有限，预测可能不够准确。
为了进一步优化，我们引入了图神经网络，将多个球员之间的关系紧密程度转化为计算机可处理的数字形式。同时，结合深度学习的注意力机制，模型能够识别出哪些球员对比赛胜负有更大影响，就像教练在比赛中会更多关注并突出某些关键球员一样。通过这种方式，我们能够量化每个球员的团队贡献度。
最终，这些算法共同构成了我们对球队整体实力的评估系统，使其能够更全面地反映出球队在赛场上的真实能力。
不止于足球，关联无处不在
很多竞技比赛都讲究团队的配合。除了足球、篮球这类传统球类运动，像乒乓球羽毛球的双打、场地自行车团体追逐赛，都需要队员之间相互配合、相互辅助、相互成就。电子竞技，如《王者荣耀》、《英雄联盟》也如此，每个队员通常承担不同的角色，各个身份需要相互配合才能取得胜利。
例如：打野的选手可以频繁给中上路施加压力，帮助上单、中单选手获得了对线优势；中单选手可以利用自己的游走能力，支援下路，帮助下路队员快速发育。
对于这类比赛分析，我们不单要看一个选手的个人能力，还要看他和其他选手之间的联系，他们的熟悉程度、各自能力的互补程度，这些都是图计算这种数据关联分析模型的优势。
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