SoccerNet的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

SoccerNet進入發燒排行的影片

應用影片分析生成足球比賽精華片段

為了解決SoccerNet的問題，作者陳凱呈 這樣論述：

一場足球比賽耗時 90 分鐘，如果觀看賽後精華就可以跳過大部分的比賽內容，可以更快速的了解整場比賽的賽事走向。如果透過自動剪輯精華片段的技術，或許就可以更方便且更省人力的提供給使用者。本論文的系統先輸入比賽時的影片，透過鏡頭分類、Logo 偵測、角落偵測和直線偵測的方法，分析出影片裡潛藏的資料。當中結合了深度學習的技術和型態學(Morphology)的方法，來找到這些有助於分析精華片段的資料。本論文在鏡頭分類在訓練集和其母群體的場次中的準確度都高於97%，測試集的場次準確度高於 85%。Logo 偵測準確度大於96%，角落偵測準確度也大於98%。在直線偵測上，能順利判斷出場地直線的位置。最後

結合上述資料使用精華規則來自動剪輯出精華片段。其結果與官方的精華比較後，證明本論文能有效的自動剪輯出一些精華的片段。

探索使用者關注名人微網誌之使用與滿足研究—以足球迷與足球員Twitter為例

為了解決SoccerNet的問題，作者洪千堉 這樣論述：

本研究根據電腦中介傳播領域當中之超人際關係（Hyperpersonal）概念與使用與滿足理論，從閱聽人的角度來探討足球迷關注足球員Twitter的使用行為，以及關注足球員Twitter的使用動機，和使用過後的滿足程度。本研究總計調查492名足球迷，當中有275名有關注足球員的Twitter的使用行為。研究結果發現，足球迷透過足球員Twitter關注足球員消息，對球員所產生的好感度大於透過新聞媒體管道進行關注。同時，所獲得的工具性滿足與娛樂性滿足皆大於透過新聞媒體關注足球員消息。此外，話題性動機對各種使用後滿足程度有明顯的關聯性。