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新型籃球比賽數(shù)據(jù)分析平臺的構(gòu)建

2021-12-06 03:28:20史一丹蔡雨琦于華張怡姚輝波
當(dāng)代體育科技 2021年30期
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)庫

史一丹 蔡雨琦 于華 張怡 姚輝波*

(1.南京理工大學(xué)體育部 江蘇南京 210094;2.中國電子科技集團(tuán)公司第二十八研究所 江蘇南京 210007;3.南京市第九中學(xué) 江蘇南京 210018)

隨著多種科學(xué)技術(shù)手段的融入,籃球比賽數(shù)據(jù)分析的先進(jìn)性得到了長足的提升。首先是體育相關(guān)設(shè)備的智能化水平提高,為數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)分析提供了更加堅實的硬件支持。其次,各種先進(jìn)的技術(shù)與算法的研發(fā),為解決籃球相關(guān)技術(shù)問題提供了理論支撐。例如,數(shù)據(jù)庫技術(shù)的應(yīng)用為籃球相關(guān)數(shù)據(jù)的保存與應(yīng)用提供了基礎(chǔ)[1],先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法的應(yīng)用為找到籃球數(shù)據(jù)反映的內(nèi)部規(guī)律提供更加快速、高效的手 段[2]。此外,各種籃球相關(guān)新媒體與數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊的崛起也為籃球數(shù)據(jù)分析行業(yè)注入了加速劑。相關(guān)媒體的介入,使更多的實體參與比賽的技術(shù)統(tǒng)計,數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊的加入也為球隊的進(jìn)步與發(fā)展提供了專業(yè)化的參考意見。

然而,目前的籃球數(shù)據(jù)分析仍然存在許多不足之處。首先,籃球比賽以及籃球相關(guān)新媒體的種類復(fù)雜多樣且相對獨立,現(xiàn)有的籃球數(shù)據(jù)庫都是中心化的,如新浪體育、騰訊體育等,中心化數(shù)據(jù)庫會造成數(shù)據(jù)壟斷,導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法共享和流通,“信息孤島”現(xiàn)象十分明顯,導(dǎo)致大、中、小型的籃球相關(guān)組織缺乏獲得數(shù)據(jù)的渠道,大量的數(shù)據(jù)需求只能訴諸數(shù)據(jù)黑產(chǎn)、數(shù)據(jù)寡頭、數(shù)據(jù)聯(lián)盟,沒有形成完善的數(shù)據(jù)流通機(jī)制[3]。其次,籃球數(shù)據(jù)分析實時性差且存在主觀誤差[4],教練員及其團(tuán)隊需要根據(jù)相關(guān)理論和經(jīng)驗,結(jié)合籃球運(yùn)動員的技能水平數(shù)據(jù),分析對手以及自身的技戰(zhàn)術(shù)水平。這種模式的主觀性很強(qiáng),教練員需要花費大量的時間去分析技戰(zhàn)術(shù)與運(yùn)動員技術(shù)動作,這就產(chǎn)生了大量的時間浪費以及主觀判斷誤差。

1 技術(shù)概念與特征闡述

1.1 區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N全新的分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù),其核心功能在于分布式數(shù)據(jù)存儲、點對點傳輸、共識機(jī)制等[5]。分布式存儲和點對點傳輸在一個去中心化的分布式系統(tǒng)中實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全可靠存儲與共享,共識機(jī)制則決定了在去中心化的網(wǎng)絡(luò)中如何記錄和存儲數(shù)據(jù)。首先,區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中不存在一個絕對的核心。也就是說,沒有人可以控制整個網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)并且制定網(wǎng)絡(luò)規(guī)則。這就使區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點具有相對的公平性,主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點都用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的備份及網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點都可以通過參與共識機(jī)制來管理區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)兩個方面。其次,區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)具有更高的安全性,這得益于區(qū)塊鏈中的數(shù)據(jù)都運(yùn)用了密碼學(xué)的加密方法。最后,區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)具有追根溯源性,每一組數(shù)據(jù)都具有明顯的身份標(biāo)識,可以快速查詢到數(shù)據(jù)的來源出處。

1.2 邊緣計算

移動邊緣計算技術(shù)近年來引起了人們的關(guān)注。移動邊緣計算的概念是由歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會提出的,將計算資源部署在靠近終端設(shè)備的區(qū)域,旨在將計算資源引入無線接入網(wǎng),為終端提供強(qiáng)大的計算能力擴(kuò)展,同時縮短通信距離,減小計算時延[6]。目前,對于邊緣計算的研究處于起步階段,如在車聯(lián)網(wǎng)中,大量有關(guān)車輛的計算任務(wù)需要將大量的數(shù)據(jù)上傳至數(shù)據(jù)中心(數(shù)據(jù)計算中心是數(shù)據(jù)服務(wù)提供商所擁有的,如亞馬遜云計算中心、谷歌云計算中心等),然而這些計算任務(wù)往往實時性要求比較高,衛(wèi)星通信產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)傳輸會產(chǎn)生較大的時延,尤其在數(shù)據(jù)高峰期,數(shù)據(jù)中心計算資源的短缺會產(chǎn)生較大計算時延,影響網(wǎng)絡(luò)性能。而在邊緣計算網(wǎng)絡(luò)中,數(shù)據(jù)服務(wù)提供商通過在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中設(shè)置邊緣計算節(jié)點,使計算資源更貼近用戶終端,將會減小因為衛(wèi)星通信產(chǎn)生的時延,并且邊緣計算節(jié)點密度較大,會對終端的計算資源形成良好的補(bǔ)充。

1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)作為最強(qiáng)大的人工智能工具之一,已被廣泛應(yīng)用于計算機(jī)視覺、信號/語言處理、社會行為分析、無人機(jī)路徑規(guī)劃等[7]。明確地說,它運(yùn)用統(tǒng)計技術(shù)來識別模式和底層結(jié)構(gòu),繼而分析觀測到的數(shù)據(jù)以形成經(jīng)驗。這就使智能設(shè)備能夠自動“學(xué)習(xí)”做出預(yù)測,而無需人工干預(yù)來相應(yīng)地調(diào)整機(jī)器的行為。機(jī)器學(xué)習(xí)主要包括3類:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)根據(jù)已有的數(shù)據(jù)集,知道智能設(shè)備數(shù)據(jù)輸入和輸出結(jié)果之間的關(guān)系。根據(jù)這種已知的關(guān)系,訓(xùn)練得到一個最優(yōu)的數(shù)據(jù)處理模型。也就是說,在監(jiān)督學(xué)習(xí)中,訓(xùn)練數(shù)據(jù)既有特征又有標(biāo)簽,通過訓(xùn)練,讓機(jī)器可以自己找到特征和標(biāo)簽之間的聯(lián)系。相反,在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中,機(jī)器不知道數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,而是要根據(jù)聚類或一定的模型得到數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。可以這么說,比起監(jiān)督學(xué)習(xí),無監(jiān)督學(xué)習(xí)更像是自學(xué),讓機(jī)器學(xué)會自己做事情。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法則是讓機(jī)器學(xué)習(xí)如何將環(huán)境變化情況映射到動作,以通過與環(huán)境互動來最大化獎勵。也就是說,讓機(jī)器能夠根據(jù)環(huán)境的變化做出相應(yīng)的變化以更好地適應(yīng)環(huán)境。

2 基于區(qū)塊鏈、邊緣計算以及機(jī)器學(xué)習(xí)的新型籃球比賽數(shù)據(jù)分析平臺

基于以上前言中對籃球數(shù)據(jù)分析局限性的分析,結(jié)合了區(qū)塊鏈、邊緣計算以及機(jī)器學(xué)習(xí)在如今數(shù)據(jù)分析方面的突出優(yōu)勢,該文提出了基于以上3種技術(shù)的新型籃球比賽數(shù)據(jù)分析平臺(見圖1)。其主要的思路如下:首先,基于先進(jìn)的區(qū)塊鏈技術(shù)組建分布式的數(shù)據(jù)庫用于存儲籃球比賽相關(guān)數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享;其次,就近(籃球比賽場地周圍)部署高性能的邊緣計算服務(wù)器,將先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法裝載于邊緣計算平臺;最后,邊緣計算平臺運(yùn)用先進(jìn)的機(jī)器算法分析數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)后,將結(jié)果反饋至數(shù)據(jù)分析服務(wù)需求方。

圖1 新型籃球比賽數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)示意圖

下面該文將具體描述三大板塊的運(yùn)行機(jī)制與意義。

2.1 基于區(qū)塊鏈的籃球數(shù)據(jù)庫構(gòu)建

在區(qū)塊鏈架構(gòu)上構(gòu)建籃球數(shù)據(jù)庫,以區(qū)塊鏈來構(gòu)建籃球比賽相關(guān)數(shù)據(jù)庫是整個平臺運(yùn)行的基礎(chǔ)。在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)被幾個實力雄厚的籃球?qū)嶓w(籃協(xié)、新浪體育、各大籃球俱樂部等)所擁有,這就導(dǎo)致數(shù)據(jù)的流通性差,數(shù)據(jù)的獲取困難重重。而且容易發(fā)生“單點失效”問題,也就是數(shù)據(jù)擁有方服務(wù)器故障,則所有的數(shù)據(jù)將不復(fù)存在。而區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫是一個全新的分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù),其自身的技術(shù)特點能夠非常好地克服以上幾點問題。有文獻(xiàn)提出運(yùn)用區(qū)塊鏈進(jìn)行體育大數(shù)據(jù)的存儲與共享[8]。借鑒此思路,該研究將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于籃球比賽數(shù)據(jù)庫。首先,所有籃球相關(guān)的實體(觀眾、媒體、籃協(xié)以及俱樂部等)會在區(qū)塊鏈的網(wǎng)絡(luò)中注冊成為合法的節(jié)點,享受區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)服務(wù)。然后,隨著多種籃球比賽的進(jìn)行,會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。由于區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N去中心化的數(shù)據(jù)庫技術(shù),不存在可信的第三方實體來記錄數(shù)據(jù)。此時,區(qū)塊鏈系統(tǒng)將按照特定的規(guī)則(共識機(jī)制)選擇一個節(jié)點來記錄數(shù)據(jù)并上傳到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中,當(dāng)某個節(jié)點上傳到網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)被其他節(jié)點驗證(也就是驗證數(shù)據(jù)真實可靠)之后,該數(shù)據(jù)將出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的內(nèi)存中。而負(fù)責(zé)上傳數(shù)據(jù)和驗證數(shù)據(jù)的節(jié)點也將受到一定的物質(zhì)激勵。在區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫中,每一個區(qū)塊鏈中的實體將擁有一個所有數(shù)據(jù)的完整備份,這就解決了籃球數(shù)據(jù)的流通性與共享問題。另外,就算某個節(jié)點的數(shù)據(jù)庫發(fā)生故障,也可以從其他節(jié)點處拷貝從而得到恢復(fù),這也就很好地解決了“單點失效”問題。

2.2 邊緣計算服務(wù)器架設(shè)

在籃球比賽過程中,對于對手籃球戰(zhàn)術(shù)的分析僅靠肉眼往往難以快速作出判斷,這就需要借助計算能力較強(qiáng)的智能計算機(jī)來輔助分析。雖然智能手機(jī)計算能力有所加強(qiáng),但是想要做到快速準(zhǔn)確分析還是天方夜譚。因此,現(xiàn)有的技術(shù)手段需要將大量圖像數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器(計算能力強(qiáng)大的計算機(jī)一般較比賽場地較遠(yuǎn)),如果利用衛(wèi)星通信傳輸大量數(shù)據(jù),較長的傳輸距離會產(chǎn)生較大計算時延,也無法快速對比賽做出分析。因此,將云服務(wù)器拉近用戶是非常有必要的。邊緣計算平臺的架設(shè)就是遵循了這一思路,將擁有強(qiáng)大計算能力的邊緣計算服務(wù)器部署在靠近籃球比賽場地的區(qū)域,并將其接入無線局域網(wǎng),這樣籃球數(shù)據(jù)分析的需求方可以直接通過無線局域網(wǎng)上傳數(shù)據(jù)至邊緣計算服務(wù)器分析,避開云服務(wù)器的冗長傳輸距離,就近處理,對籃球比賽中的數(shù)據(jù)分析快速作出反應(yīng)。

2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用

在數(shù)據(jù)庫與邊緣計算平臺這些硬件準(zhǔn)備完成之后,數(shù)據(jù)處理算法將成為整個數(shù)據(jù)分析平臺的核心競爭力。一方面,數(shù)據(jù)分析算法較為簡單,只能對于籃球分析數(shù)據(jù)做簡單分類,而后續(xù)的分析工作大多是借助人工分析才能得到結(jié)論。另一方面,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析算法是靜態(tài)的,只能判斷“是與否”的問題,也就是只能判斷出對手的戰(zhàn)術(shù)是否是現(xiàn)有的某種戰(zhàn)術(shù),對于對手運(yùn)用的新型戰(zhàn)術(shù),做不到識別與判斷。此時,機(jī)器學(xué)習(xí)算法便可以良好地適配該問題。例如,有研究設(shè)計了一種機(jī)器學(xué)習(xí)框架來對體育運(yùn)動結(jié)果預(yù)測進(jìn)行預(yù)測[9]。此外,還有研究匯總了人工智能在體育行業(yè)的應(yīng)用前景,指出體育數(shù)據(jù)分析前景廣闊[10]。由此可見,機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到籃球數(shù)據(jù)分析也是大有裨益的。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是自適應(yīng)與自演化算法的集合,能夠自主提取數(shù)據(jù)中的特征數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)做到更加智能的分析,并且隨著對手戰(zhàn)術(shù)的變化,算法本身也可以進(jìn)行動態(tài)的演進(jìn),不斷識別新的戰(zhàn)術(shù),豐富關(guān)于對手的戰(zhàn)術(shù)庫,為更好地應(yīng)對對手的戰(zhàn)術(shù)提出對策。

3 結(jié)語

新型的數(shù)據(jù)分析平臺將克服現(xiàn)有籃球數(shù)據(jù)分析平臺的幾大問題。利用區(qū)塊鏈構(gòu)建籃球數(shù)據(jù)庫,將更好地實現(xiàn)籃球數(shù)據(jù)的共享,為各單位實現(xiàn)籃球數(shù)據(jù)的分析提供便利。利用邊緣計算技術(shù)就近解決籃球數(shù)據(jù)分析問題提高數(shù)據(jù)分析的實時性,便于快速做出應(yīng)對。利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,將提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性,提高比賽的勝率。

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