徐建敏 区木华 熊金志

摘要：随着体育事业的不断发展，大部分体育信息都是用信息技术存取和积累的。面对庞大的数据库和激烈的比赛竞争，将数据挖掘技术应用于体育领域将会成为一种趋势。该文研究数据挖掘技术的各种算法在体育训练中的应用情况，对基于决策树分类的网球训练算法、基于BP神经网络算法、基于关联规则的FP-tree算法进行了分析。最后在此基础上，研究了决策ID3算法的改进方向和可能出现的弊端，提出了数据挖掘技术未来应用到体育领域的研究方向。

关键词：数据挖掘；体育训练；决策树ID3

中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)22-5492-04

Application Review and Analysis of Data Mining Techniques in Sport Training

XU Jian-min, OU Mu-hua, XIONG Jin-zhi

(Computer College, Dongguan University of Technology, Dongguan 523808, China)

Abstract：With the continuous development of sports, most sports are using IT to access and accumulate. Faced with a huge database and fierce competition in the game, the data mining technology in the field of sports will become a trend. This study focuses mainly on the implementation of the various algorithms based on the data mining, which investigates the algorithm based on decision tree classification applied to tennis, the algorithm based on BP neural network, and the FP-tree algorithm based on association rules. Finally, on the basis of the above method, the study analyzes the direction of improvement to and possible drawbacks of the decision-making ID3 algorithm, and provides a way of research of data mining which will be applied to sports.

Key words: data mining; sports training; decision tree ID3

目前体育数据信息的分析通常采用常规统计方法：抽样理论、假设检验、决策理论、估计理论、时间序列等[1]，大多数统计分析技术都要求完善的数学理论和严谨的使用技巧，对使用者要求很高，且大多属于抽样研究，存在不同程度的丢失信息现象。此外，传统统计方法很难挖掘出数据资料的潜在规律。随着近年来体育领域数据增多，各种指标的体质监测数据，各种各类体育竞技比赛数据等越来越多，形成海量数据[2]。与此同时，计算机应用技术在存储、模拟分析数据方面有着很明显的发展潜力。于是，如何在海量数据中寻找各种因素间的相互关系、发现它们之间的变化规律，进而对数据深入分析就成为了计算机的重要发展方向之一。因此，数据挖掘技术的研究和应用成为体育科学研究中不可或缺的内容之一。……