一种对传接球网络行为的分析方法技术

本发明专利技术涉及行为分析技术领域，公开了一种对传接球网络行为的分析方法，包括以下步骤：S1、根据比赛中球员传接球时的坐标和传接球的方向构建传接球网络图，构建传接球网络模型；S2、获得多个球队评价特征；S3、获得多个球员评价特征；S4、根据多个球队评价特征和多个球员评价特征使用动态时间归整算法得到网络优化策略；S5、根据网络优化策略，对传接球网络图进行聚类演化，获得传接球网络行为的评价指标：正确聚类率；S6、根据网络行为评价指标分析传接球网络行为，这种对传接球网络行为的分析方法，能够实现传接球模式的识别和影响球队战术指标因素分析，提升了指标分析的可视化度和多样性。

【技术实现步骤摘要】
一种对传接球网络行为的分析方法
本专利技术涉及传接球网络分析
，特别涉及一种对传接球网络行为的分析方法。
技术介绍
利用社会网络分析对足球比赛的传接球表现进行研究，改变以往以个体为分析单位的传统，研究的关注点转向球员之间传接球关系，有助于进一步深入研究比赛的传接球配合分析团体指标，但现有只有评估图或网络的特征来对比赛结果和球员的战术执行效率进行分析，没有全面考虑。现有技术对网络进行分析所考虑的方面不全，对最终球队(或社会)网络的评估结果会有一定的误差，精准度会有一定的影响且在分析时需要引入大量的数据来进行对比验证分析是否可靠，对于现在的网络的分析模型所考虑的指标较少，我们引入了更多的评估指标来提升最后的网络有效性评估的准确度，且在相对较少的数据中可以提取出来精确度较高的评估分析报告，且比赛数据较少，用传统的分析指标进行分析对于战术有效度的判断会造成一定的影响。
技术实现思路
本专利技术提供一种对传接球网络行为的分析方法，能够实现传接球模式的识别和影响球队战术指标因素分析，提升了指标分析的可视化度和多样性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对传接球网络行为的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、根据比赛中球员传接球时的坐标和传接球的方向构建传接球网络图，根据传接球网络图识别网络模型，构建传接球网络模型；/nS2、根据传接球网络模型，获得多个球队评价特征；/nS3、根据传接球网络模型，获得多个球员评价特征；/nS4、根据多个球队评价特征和多个球员评价特征使用动态时间归整算法得到网络优化策略；/nS5、根据网络优化策略，对传接球网络图进行聚类演化，获得传接球网络行为的评价指标：正确聚类率；/nS6、根据网络行为评价指标分析传接球网络行为。/n

【技术特征摘要】
1.一种对传接球网络行为的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据比赛中球员传接球时的坐标和传接球的方向构建传接球网络图，根据传接球网络图识别网络模型，构建传接球网络模型；
S2、根据传接球网络模型，获得多个球队评价特征；
S3、根据传接球网络模型，获得多个球员评价特征；
S4、根据多个球队评价特征和多个球员评价特征使用动态时间归整算法得到网络优化策略；
S5、根据网络优化策略，对传接球网络图进行聚类演化，获得传接球网络行为的评价指标：正确聚类率；
S6、根据网络行为评价指标分析传接球网络行为。


2.如权利要求1所述的对传接球网络行为的分析方法，其特征在于，所述步骤S2中的多个球队评价特征包括：传接球网络的稳健性、传接球最短路径数目、中介中心性；
传接球网络的稳健性：通过传接球网络图中三角形的数量来评价传接球网络的稳健性；
传接球最短路径的数目:传接球网络图中所有节点传接球最短路径的数量:传接球网络图中两个节点之间传接球的平均距离为两个节点之间的传接球最短路径；
中介中心性：传接球网络图中一个节点担任其它两个节点之间最短路径的桥梁的次数；



σst表示球员传接球节点s到球员传接球节点t的最短路径数量，σst(v)表示球员传接球节点s到球员传接球节点t的最短路径中经过球员传接球节点v的数量。


3.如权利要求2所述的对传接球网络行为的分析方法，其特征在于，所述步骤S3中多个球员评价特征包括：
度中心性：用于度量每个球员的传接球特征来获取该球员在这个团队中的参与度；对于一个拥有g个节点(球员)的网络，节点i的度中心性是i与其它g-1个节点的直接联系总数，度中心性用矩阵计算表示如下：



其中C′B(Ni)表示节点(球员)i的度中心性；
中间中心性：中介中心性的球员角度衡量指标，用于度量给定球员完成连接其团队中任何其他两名球员的所需的次数；
计算公式如下：



从球员传接球节点x到球员传接球节点y的路径是指通过边连接一个节点序列，每一个节点连接了其前一个节点和后一个节点，σxy表示球员于传接球节点x到传接球节点y的传接球最短路径数量，σxy(u)表示球员u在球员传接球节点x到球员传接球节点y的最短路径中数量；
紧密中心性：用于衡量一名球员到达团队中其他任何球员所必须经过的最小步数；
计算公式为：



其中，n为传接球网络节点数目，d(v,u)为v,u两个节点最短距离；
特征向量中心性：用于度量传接球的网络强度，是团队传接球稳定性高低的标准；
计算公式为：
Ax＝λx
其中，A是具有特征值输入的构成传接球网络图的邻接矩阵，λ是最大特征值；
聚类系数：用于度量球员的整体表现，与任何三个球员之间创建的三角形数量有关；计算公式为：






如果deg(u)<2，将cu指定为0，均为传接球线路的边缘权重，T(u)为传接球网络矩阵，v,u,w为传接球三角形三个顶点。


4.如权利要求3所述的对传接球网络行为的分析方法，其特征在于，所述步骤S4中根据多个球队...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙士恩，李新民，孙东卫，
申请(专利权)人：西安科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61