基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的體育訓(xùn)練模式探究

劉錦偉

摘 要：體育行業(yè)的信息化產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，迫切需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)推動(dòng)行業(yè)的深度發(fā)展。本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義和常用方法，并根據(jù)體育訓(xùn)練的需要分別從需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、需求實(shí)現(xiàn)等方面介紹了訓(xùn)練質(zhì)量監(jiān)控和臨場(chǎng)戰(zhàn)術(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)。在系統(tǒng)的研究上，以某高校羽毛球隊(duì)的訓(xùn)練情況為研究對(duì)象，利用運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練臨場(chǎng)監(jiān)控與統(tǒng)計(jì)模塊，根據(jù)Apriori算法得到有效的訓(xùn)練結(jié)果信息，為教練組制定和調(diào)整訓(xùn)練計(jì)劃起輔助決策作用。該系統(tǒng)的應(yīng)該將改善傳統(tǒng)體育訓(xùn)練模式，對(duì)提高體育訓(xùn)練效率和質(zhì)量、及時(shí)調(diào)整臨場(chǎng)戰(zhàn)術(shù)提高成績(jī)都將起到積極作用。

關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)挖掘; 體育; 訓(xùn)練模式; Apriori算法

中圖分類號(hào)：

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：

Abstract： The informationization of sports industry has produced a large amount of data， hence it urgently needs data mining technology to promote the in-depth development of the industry. Based on data mining technology， this paper introduces the meaning and common methods of data mining technology in detail， and according to the needs of sports training， it introduces the training quality monitoring and on-the-spot tactical statistics system from the aspects of demand analysis， system design， demand realization， etc. In the system research， taking the training situation of a college badminton team as the research object， using the on-the-spot monitoring and statistics module of sports training， according to the Apriori algorithm， we can get the effective training result information， and play an auxiliary decision-making role for the coach group to make and adjust the training plan. The system can improve the traditional sports training mode， improve the efficiency and quality of sports training， and adjust the on-the-spot tactics in time to improve the performance.

Key words： data mining; sports; training mode; Apriori algorithm

0 引言

在競(jìng)技體育中，提高運(yùn)動(dòng)員競(jìng)技水平的最直接有效的途徑就是加強(qiáng)訓(xùn)練。目前采用的訓(xùn)練模式仍主要根據(jù)教練員的經(jīng)驗(yàn)和運(yùn)動(dòng)員個(gè)人的身體條件制定訓(xùn)練計(jì)劃，缺乏科學(xué)有效的數(shù)據(jù)信息作為計(jì)劃制定的依據(jù)[1-3]。另外，在目前的訓(xùn)練計(jì)劃中，訓(xùn)練內(nèi)容以力量、速度、耐力等體能訓(xùn)練為主，而在有針對(duì)性的技戰(zhàn)術(shù)訓(xùn)練方面存在嚴(yán)重不足，不能夠以完善的戰(zhàn)術(shù)評(píng)價(jià)體系進(jìn)行評(píng)定?？梢?，搜集、統(tǒng)計(jì)、分析運(yùn)動(dòng)員在訓(xùn)練和實(shí)戰(zhàn)中的數(shù)據(jù)，制定有針對(duì)性的訓(xùn)練方案，提高運(yùn)動(dòng)員競(jìng)技水平已變得尤為重要。

隨著數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘等現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的深入發(fā)展，體育領(lǐng)域也已經(jīng)得以應(yīng)用。針對(duì)運(yùn)動(dòng)員的個(gè)人成長(zhǎng)和選材、日常訓(xùn)練、實(shí)戰(zhàn)比賽等進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)收集工作，匯總形成多種數(shù)據(jù)庫，通過整合利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，整理分析后得到潛在規(guī)律，從而獲得有價(jià)值的信息，為體育管理部門、教練員、運(yùn)動(dòng)員等各方提供科學(xué)有效的參考數(shù)據(jù)。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義與方法

（1） 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義[3-5]

數(shù)據(jù)挖掘于1989年8月在第十一屆國(guó)際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議上被首次提出。數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谥R(shí)發(fā)現(xiàn)過程的一個(gè)步驟，即從大量的、不完全的、模糊的、未知的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱藏在其中的、不為人知的、具有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的過程[6-7]。

數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象主要包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、時(shí)空數(shù)據(jù)庫、事務(wù)數(shù)據(jù)庫、多媒體數(shù)據(jù)庫以及文本數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)挖掘的過程通常按照?qǐng)D1所示過程進(jìn)行。

（2） 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本方法[8]

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一類跨學(xué)科應(yīng)用的技術(shù)，涵蓋了統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、模糊分析等多學(xué)科內(nèi)容，形成了根據(jù)具體問題經(jīng)數(shù)據(jù)分析后獲取知識(shí)的體系。根據(jù)具體問題，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可分為以下幾種方法：

1） 統(tǒng)計(jì)分析法

該方法被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫中，即利用回歸分析、相關(guān)

分析等數(shù)學(xué)方法將事物間的潛在關(guān)系聯(lián)系在一起，從而發(fā)現(xiàn)其中蘊(yùn)含的潛在關(guān)系。

2） 遺傳算法[6，8]

該方法借鑒了生物界的自然遺傳機(jī)制，是一種模擬生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型。該方法是通過模擬進(jìn)化，產(chǎn)生一系列解，通過一定的篩選原則去掉相關(guān)度較低的解，如此往復(fù)，最終得到最優(yōu)解。特別是在工業(yè)工程、交通運(yùn)輸、經(jīng)濟(jì)等多個(gè)領(lǐng)域的優(yōu)化問題方面有廣泛應(yīng)用。

3） 決策樹法

該方法是一類分析預(yù)測(cè)模型，以樹枝狀的形態(tài)展示已有數(shù)據(jù)，建立一棵決策樹，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行下一步的預(yù)測(cè)。這一方法能幫助決策者更好地理解、分析問題。

4） 可視化技術(shù)

這一方法就是將已有數(shù)據(jù)進(jìn)行圖形化、圖表化，以更加生動(dòng)、直觀的方式展示數(shù)據(jù)間的關(guān)系，在數(shù)據(jù)挖掘中起到至關(guān)重要的作用。

5） Bayes網(wǎng)絡(luò)

該方法主要針對(duì)不確定信息問題而提出的，通過圖形方式建立各要素節(jié)點(diǎn)之間的相互聯(lián)系，在信息不完全、不確定的情況下進(jìn)行解決問題，被廣泛應(yīng)用于非固定信息的系統(tǒng)中。

6） 概念樹法[9]

該方法屬于一種抽象化的數(shù)據(jù)處理，可進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類整理，是一種數(shù)據(jù)預(yù)處理方式。

2 訓(xùn)練質(zhì)量監(jiān)控和臨場(chǎng)戰(zhàn)術(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的需求分析

訓(xùn)練質(zhì)量監(jiān)控和臨場(chǎng)戰(zhàn)術(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)是對(duì)將教練員積累的比賽數(shù)據(jù)的文檔資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并收集運(yùn)動(dòng)員在以往進(jìn)行的訓(xùn)練和比賽數(shù)據(jù)，為后期進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘積累了大量的數(shù)據(jù)資料。

（1） 問題分析

在以往的訓(xùn)練過程中，教練員的數(shù)據(jù)采集過程主要集中在運(yùn)動(dòng)員的日常訓(xùn)練和比賽中，且主要依靠現(xiàn)場(chǎng)觀察和自身經(jīng)驗(yàn)，從而確定運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練水平和質(zhì)量及臨場(chǎng)發(fā)揮情況。長(zhǎng)此以往，教練員手中會(huì)積累大量的數(shù)據(jù)資料，但這些數(shù)據(jù)的離散性強(qiáng)、統(tǒng)計(jì)效果差、缺乏準(zhǔn)確性和全面性，分析深度嚴(yán)重不足，同時(shí)，數(shù)據(jù)的存放分散，不易攜帶，使得大量的第一手資料沒有充分發(fā)揮作用。

訓(xùn)練質(zhì)量監(jiān)控和臨場(chǎng)戰(zhàn)術(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)則能夠很好地解決上述問題，可以利用移動(dòng)終端作為信息收集和使用工具，便攜方便，數(shù)據(jù)也能夠完整全面的得到保存。同時(shí)，通過對(duì)所建數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘分析，得到準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，為教練員的訓(xùn)練計(jì)劃的制定、訓(xùn)練質(zhì)量的監(jiān)控和臨場(chǎng)戰(zhàn)術(shù)的調(diào)整提供數(shù)據(jù)支持。

（2） 數(shù)據(jù)流程分析[10]

數(shù)據(jù)流程分析則是針對(duì)系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)的流動(dòng)情況，以系統(tǒng)的實(shí)體劃分為依托，主要涵蓋外部文檔、移動(dòng)用戶端、移動(dòng)功能端、服務(wù)器功能端和數(shù)據(jù)庫等部分，如圖2所示。本系統(tǒng)中的主要數(shù)據(jù)流動(dòng)方向?yàn)椋阂苿?dòng)用戶端和外部文檔作為數(shù)據(jù)的主要來源;移動(dòng)功能端既能作為展示數(shù)據(jù)結(jié)果的數(shù)據(jù)輸出端，也能將流入的數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器功能端進(jìn)行數(shù)據(jù)深化處理;服務(wù)器功能端則可以接收外部文檔的數(shù)據(jù)輸入，也可將數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行輸出，且可將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。

（3） 功能需求分析

在數(shù)據(jù)流程分析的基礎(chǔ)上，移動(dòng)端的功能則是滿足運(yùn)動(dòng)員在日常訓(xùn)練和比賽時(shí)的數(shù)據(jù)采集的需求，能夠很方便的實(shí)現(xiàn)教練員在訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)信息輸入，包括訓(xùn)練計(jì)劃、分?jǐn)?shù)統(tǒng)以及戰(zhàn)術(shù)安排等，然后將搜集得到的數(shù)據(jù)上傳至服務(wù)器。服務(wù)器的功能則是在獲得移動(dòng)端的數(shù)據(jù)后進(jìn)行數(shù)據(jù)信息分類整理并存儲(chǔ)，與以往的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行整合，進(jìn)一步上傳至綜合信息處理平臺(tái)?？梢姡撓到y(tǒng)所需的具體功能模塊主要包括訓(xùn)練質(zhì)量監(jiān)控及統(tǒng)計(jì)模塊、臨場(chǎng)戰(zhàn)術(shù)統(tǒng)計(jì)模塊、戰(zhàn)術(shù)展示板模塊、訓(xùn)練計(jì)劃管理模塊、綜合信息處理模塊。

3 訓(xùn)練質(zhì)量監(jiān)控和臨場(chǎng)戰(zhàn)術(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)

以羽毛球訓(xùn)練項(xiàng)目為例，該系統(tǒng)設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，如圖3所示。

在無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，教練組可利用移動(dòng)終端對(duì)運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練情況、比賽情況進(jìn)行錄入，利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，數(shù)據(jù)資源可在其他環(huán)境下進(jìn)行提取，實(shí)現(xiàn)整個(gè)數(shù)據(jù)資源的的綜合利用。這些數(shù)據(jù)會(huì)上傳至服務(wù)器，里面存在著海量的教練員、運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練計(jì)劃、訓(xùn)練成果等信息，為確保數(shù)據(jù)信息的安全性，在服務(wù)器前端增設(shè)防火墻。根據(jù)對(duì)羽毛球訓(xùn)練系統(tǒng)的需求，設(shè)置的系統(tǒng)框架，如圖4所示。

從圖4可以看出，系統(tǒng)主要包括移動(dòng)端和服務(wù)器端兩個(gè)主要部分，均包含五個(gè)應(yīng)用模塊。根據(jù)運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練情況和臨場(chǎng)表現(xiàn)，利用移動(dòng)端對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)信息可直接錄入，即刻便能了解運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練水平和比賽時(shí)的得分、戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行情況、接發(fā)球得分率等重要指標(biāo)，對(duì)運(yùn)動(dòng)員和教練員及時(shí)作出調(diào)整提供準(zhǔn)確的技術(shù)數(shù)據(jù)參考，從而幫助改善訓(xùn)練效果和提高比賽成績(jī)。移動(dòng)端的詳細(xì)流程，如圖5所示。服務(wù)器端則是建立的一個(gè)龐大的羽毛球信息綜合數(shù)據(jù)庫，接收來自移動(dòng)端傳輸?shù)娜粘Ｓ?xùn)練數(shù)據(jù)、比賽數(shù)據(jù)及教練員整理的其他類型數(shù)據(jù)資料，存儲(chǔ)并維護(hù)這些信息。在這一平臺(tái)下，高效快捷的信息化管理系統(tǒng)能夠極大地解決數(shù)據(jù)的深度挖掘的問題，提供更加科學(xué)、有效的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

4 訓(xùn)練質(zhì)量監(jiān)控和臨場(chǎng)戰(zhàn)術(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

（1） 臨場(chǎng)監(jiān)控與統(tǒng)計(jì)功能

利用這一功能，教練員可對(duì)運(yùn)動(dòng)員的日常訓(xùn)練效果進(jìn)行監(jiān)控。在移動(dòng)端，教練員可根據(jù)每組訓(xùn)練進(jìn)行實(shí)時(shí)打分。選定受訓(xùn)運(yùn)動(dòng)員和訓(xùn)練內(nèi)容，根據(jù)每一拍進(jìn)行訓(xùn)練質(zhì)量打分，確定結(jié)束后，即可得到運(yùn)動(dòng)員在總拍數(shù)、平均分、失誤率等方面的得分情況，如圖6所示。

（2） 臨場(chǎng)得失分統(tǒng)計(jì)功能

利用這一功能，教練員可通過移動(dòng)端記錄運(yùn)動(dòng)員在比賽時(shí)最后一拍情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。通過填入比賽名稱、時(shí)間、地點(diǎn)、運(yùn)動(dòng)員信息等基本數(shù)據(jù)，比賽時(shí)羽毛球的起、落點(diǎn)分別采用數(shù)字1～12和字母A～J表示，輸入后，系統(tǒng)會(huì)自行判斷“記錄選手”和“選擇區(qū)域”，同時(shí)，系統(tǒng)還會(huì)給出具體的“得分類型”和“技術(shù)類型”，方便教練員的點(diǎn)選輸入，方便快捷。

（3） 通信功能

通信功能的實(shí)現(xiàn)是移動(dòng)端將數(shù)據(jù)信息傳遞至JavaBean對(duì)象中，經(jīng)序列化、包裝、壓縮等過程后進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，再經(jīng)反向操作轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的數(shù)據(jù)類型，最終傳至服務(wù)器端數(shù)據(jù)庫中，如圖7所示。

針對(duì)上述過程，其中移動(dòng)端主要部分代碼如下：

public void onClickView v{

ClockstasService cs=new ClockstasService（getApplicationContext（））;

List〈clockstas〉listclock=cs.upLoad（）;

JSNOArray jsonArray=new JSONArray（）;

try {forclockstas c：listclock{

HashMap〈String，String〉hm=new HashMap〈String，String〉（）;

hm.put（"cid"，c.getClock_id（）.toString（））; hm.put（"score"，c.getScore（）.toString（））;

jsonArray.puthm;}

String strlist=jsonArray.toString（）;

String strlistok=compressstrlisst;

HttpPost httpPost=new HttpPost （http：//222.195.151.13.8080/

Badminton.Server/JsonClockstas）;

HttpParams httpParams=new BasicHttpParams（）;

List〈NameValuePair〉nameValuePair=new Arrylist〈NameValuePair〉（）;

nameValuePair.addnew BasicNameValuePair"json1"，Strlistok;

httpPost.setEntitynew UrlEncodedFormEntitynameValuePair;

httpPost.setParamshttpParams;

HttpThread ht=new Http ThreadhttpPost;

ht.start（）;

} coach Excepetion e{

e.printStackTrace（）;

throw new RuntimeExceptione;}}

服務(wù)器端主要部分代碼如下：

public ststic String unCompressString str throws IOException{

if（null==str‖str.length（）<=return str;

ByteArrayOutputStream out=new ByteArrayOutputStream（）;

ByteArrayInputStream in=new ByteArrayInputStream（str.getBytes（"ISO-8859-1"））;

GZIPInputStream gzip=new GZIPInputStreamin;

byte[] buffer=new byte[256];

int n=0;

whilen=gzip.readbuffer>=0{//將未壓縮數(shù)據(jù)讀入字節(jié)數(shù)組

out.writebuffer，0，n;}

return out.toString"GBK";}

5 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

以運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練臨場(chǎng)監(jiān)控與統(tǒng)計(jì)模塊為例，根據(jù)Apriori算法，對(duì)輸入的運(yùn)動(dòng)員日常訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可得到不同運(yùn)動(dòng)員間有相同結(jié)果特性的屬性集，這即可作為研究訓(xùn)練中出現(xiàn)的問題的出發(fā)點(diǎn)，供教練組作為數(shù)據(jù)參考，便于及時(shí)調(diào)整訓(xùn)練計(jì)劃和比賽策略，是較為準(zhǔn)確、全面的決策依據(jù)。

接下來以某高校羽毛球隊(duì)的訓(xùn)練情況為研究對(duì)象，球隊(duì)的日常訓(xùn)練內(nèi)容，如表1所示。

以上24項(xiàng)訓(xùn)練內(nèi)容的合格標(biāo)準(zhǔn)由教練組自主設(shè)定，體現(xiàn)了系統(tǒng)的靈活性。上述24項(xiàng)訓(xùn)練項(xiàng)目數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)中，經(jīng)整理后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析處理，利用臨場(chǎng)監(jiān)控與統(tǒng)計(jì)模塊得到的數(shù)據(jù)結(jié)果為教練組制定和調(diào)整訓(xùn)練計(jì)劃起輔助決策作用。

從圖8可以看出，根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的訓(xùn)練項(xiàng)目數(shù)據(jù)，通過Apriori算法，在支持度和置信度均為90時(shí)，系統(tǒng)給出了2017-06-15至2017-09-20期間訓(xùn)練項(xiàng)目的結(jié)果信息。由此可知，上網(wǎng)步法、后退步法和全場(chǎng)綜合步法訓(xùn)練可合并為一項(xiàng)，手上專項(xiàng)訓(xùn)練和搓球技術(shù)訓(xùn)練可合并為一項(xiàng)。這是人機(jī)交互與數(shù)據(jù)挖掘綜合分析的結(jié)果，為教練組的訓(xùn)練計(jì)劃提供了輔助決策依據(jù)。

6 總結(jié)

隨著行業(yè)數(shù)據(jù)量的迅速增加及對(duì)其所蘊(yùn)含的潛在信息的需求，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)體育行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度研究，不僅具有很高的科研價(jià)值，也具有很好的社會(huì)意義，能夠很大程度上推動(dòng)體育信息化的發(fā)展。本文結(jié)合羽毛球訓(xùn)練，通過構(gòu)建訓(xùn)練質(zhì)量監(jiān)控和臨場(chǎng)戰(zhàn)術(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，將訓(xùn)練和比賽數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總處理分析，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行深度挖掘潛在有價(jià)值信息。根據(jù)Apriori算法實(shí)現(xiàn)仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)運(yùn)動(dòng)員日常訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，給教練組提供科學(xué)有效的數(shù)據(jù)依據(jù)，起到協(xié)作制定訓(xùn)練計(jì)劃、調(diào)整臨場(chǎng)戰(zhàn)術(shù)等輔助決策的作用，實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練模式的優(yōu)化。

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（收稿日期： 2020.02.12）