關聯規(guī)則挖掘在羽毛球臨場戰(zhàn)術分析系統(tǒng)中的研究與應用.pdf

1、羽毛球運動是我國的傳統(tǒng)優(yōu)勢體育項目,是中國奧運軍團中的常勝之師。但隨著越來越多的信息科學技術被應用于體育領域,特別是基于數據挖掘技術的決策支持系統(tǒng)應用日漸普及,為我國羽毛球運動能否繼續(xù)在國際高水平賽事中保持衛(wèi)冕提出了新的挑戰(zhàn)。我國羽毛球運動目前信息化水平有限,對于目前保存的大量比賽相關數據的分析只局限在統(tǒng)計學領域,因此有必要引入關聯規(guī)則挖掘來對現有數據進行深層次分析,發(fā)現與運動員比賽致勝因素相關的規(guī)則。同時由于傳統(tǒng)的關聯規(guī)則算法存在耗時

2、長、冗余規(guī)則多等缺點,在效率上無法適應快節(jié)奏的羽毛球比賽。針對這一問題,本文對數據挖掘技術在羽毛球領域的應用做了探究性的研究。本文選題自國家體育總局研究課題“基于平板電腦的羽毛球技術訓練質量監(jiān)控和臨場戰(zhàn)術統(tǒng)計軟件的開發(fā)與應用”,設計并實現了包括數據收集、數據預處理和數據挖掘的羽毛球臨場戰(zhàn)術分析系統(tǒng),可以為教練員制定針對性的訓練計劃與臨場技戰(zhàn)術決策提供輔助支持。
　　本文的主要工作集中在以下幾個方面:1.對數據挖掘和關聯規(guī)則相關基礎

3、知識進行了研究,并重點分析了傳統(tǒng) Apriori算法存在的缺陷與不足,以及對相關改進算法做了比較分析。2.針對 Reorder和 Direct算法在運行過程中生成候選項集數量過大這一問題進行了改進,引入了一種將用戶興趣作為約束項的改進算法ACARMI,相較于解決第一類約束問題的傳統(tǒng)算法在執(zhí)行效率方面有了明顯提升。3.設計了一個針對羽毛球統(tǒng)計數據特點的數據預處理模型,能將通過終端收集的比賽數據轉化為適應布爾型關聯規(guī)則挖掘的形式。4.設計并

4、實現了羽毛球臨場戰(zhàn)術分析系統(tǒng),實現了羽毛球比賽數據從收集到數據處理的整套流程,并實現了數據挖掘結果的可視化。
　　論文的主要貢獻是:針對解決第一類約束問題的 Reorder和 Direct算法進行了改進,提出了一種結合二者優(yōu)點的改進算法 ACARMI,提高了數據分析的效率;設計并實現了針對羽毛球統(tǒng)計數據特點的數據預處理模型,使收集的原始數據通過轉化之后能夠使用布爾型關聯規(guī)則挖掘算法進行分析;在設計并實現的羽毛球臨場戰(zhàn)術分析系統(tǒng)中通