基于五线谱隐喻的体育比赛可视分析方法研究

摘要

竞技体育比赛分析是最近几年逐渐成为热门并具有研究价值的一个话题。竞技体育比赛是充满对抗性的，节奏鲜明紧凑同时也强调团队配合的重要性。在本课题中，我们将介绍一个应用于竞技体育比赛分析的通用型可视分析系统MatchOrchestra，该可视分析系统是基于五线谱的隐喻进行设计的，并提供了一系列可视分析系统模块，可以对球员的场上表现、球队的整体状态、比赛节奏和球员间的相互协作与对抗进行全方位多尺度的展示，从而帮助用户更好地完成相关的分析任务。
　　为了展示该可视分析系统的实用性和通用性，我们分别选取了一场NBA篮球比赛和世界杯足球比赛，并基于这些数据做了一系列关于比赛、球队和球员的案例分析，良好的用户反馈也表明了系统的实际应用价值。

目录

声明

摘要

第一章 研究背景

1．1 竞技体育发展现状

1．2 竞技体育分析特点与需求

1．3 竞技体育分析的难点与挑战

1．4 现有工作概述

1．5 研究思路与目标

第二章 国内外研究现状

2．1 工具介绍

2．1．1 SPSS

2．1．2 BeautifulSoup

2．1．3 D3．js

2．2 理论基础

2．2．1 因子分析

2．2．2 多维尺度分析MDS

2．2．3 可视分析

2．3 国内外相关工作

2．3．1 比赛统计分析

2．3．2 球员行为可视分析

2．3．3 球队表现研究

2．3．4 比赛认知与分析

2．3．5 总结

第三章 系统简介

3．1 体育术语

3．2 数据预处理

3．3 设计原理

3．4 系统设计思路

3．5 可视分析系统总览

第四章 可视设计

4．1 球队和球员比赛信息可视化

4．2 球队和球员时变信息可视化

4．3 球员关联关系可视化

4．4 优化算法与交互设计

第五章 实例分析

5．1 比赛认知分析

5．1．1 实例1：AOI分析与比赛总览

5．1．2 实例2：球队调整策略评估

5．2 球员评估分析

5．2．1 实例3：球队领袖个人表现评估

5．2．2 实例4：多名球员行为综合分析

5．3 球员关联关系分析

5．3．1 实例5：球员配合和对抗关系分析

5．4 用户评价

5．4．1 体育记者：体育报道和专题汇报

5．4．2 体育运动员：个人赛后总结和技术分析

5．4．3 球队教练：比赛回顾和策略分析

5．4．4 用户反馈与建议

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 未来工作展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢