Ontology-based framework for semantic content in sports: application in basketball games retrieval
Creators: name: Τσολάκης, Νικόλαος Στέργιου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Αναπαράσταση γνώσης
Μηχανική Γνώσης
Οντολογία
Knowledge Representation
Knowledge Engineering
Ontology

description: Οι επαγγελματικές ομάδες και οι οργανισμοί δαπανούν σημαντικούς πόρους για την απόκτηση και την ανάλυση αθλητικών δεδομένων εντός του παιχνιδιού. Η ανάλυση αγώνων ομαδικών σπορ μπορεί να εξυπηρετήσει πολλούς στόχους. Για παράδειγμα, στην προπονητική συμβάλλει στην κατανόηση των αποτελεσμάτων των στρατηγικών και των τακτικών ή στην εξαγωγή γνώσης που βελτιώνουν την απόδοση. Επίσης, είναι συχνά καθοριστικό για τους προπονητές και τους αναλυτές να κατανοήσουν γιατί συνέβη μια συγκεκριμένη κίνηση ενός παίκτη ή ομάδων παικτών και ποιοι είναι οι αντίστοιχοι παράγοντες επιρροής. Τα ομαδικά αθλήματα μπορούν να θεωρηθούν ως ομαδική κίνηση που περιλαμβάνει τη συνεργασία και τον ανταγωνισμό ατόμων που ακολουθούν συγκεκριμένα σύνολα κανόνων. Η ανάλυση ομαδικών αθλημάτων αποτελεί ένα δύσκολο πρόβλημα, καθώς περιλαμβάνει την από κοινού κατανόηση ετερογενών δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων υψηλής διάστασης, βίντεο και δεδομένων κίνησης, στατιστικών καθώς και την εξέταση της συμπεριφοράς της ομάδας και των κανόνων (περιορισμών) που δίνονται στο συγκεκριμένο ομαδικό άθλημα. Η καλαθοσφαίριση είναι ένα από τα πιο δημοφιλή αθλήματα στον κόσμο και το National Basketball Association είναι το κατά γενική ομολογία καλύτερο πρωτάθλημα καλαθοσφαίρισης. Τα δεδομένα καλαθοσφαίρισης έχουν γίνει πιο πολύπλοκα και η αποθήκευση και η ανάλυσή τους είναι ένα δύσκολο έργο. Έτσι, οι οντολογίες αποτελούν σημαντικά εργαλεία για την αναπαράσταση γνώσης και την ολοκλήρωση δεδομένων, για την αντιμετώπιση αυτής της πρόκλησης και την παροχή ενός σημασιολογικού μοντέλου για την αναπαράσταση του τομέα. Στον τομέα του αθλητισμού, τα σημασιολογικά μοντέλα μπορούν να ταξινομήσουν και να οργανώσουν τη γνώση που προέρχεται από διάφορες πηγές ως σχέσεις, να παράσχουν πλαίσιο στα δεδομένα των αγώνων του αθλήματος και να επιτρέψουν την ανταλλαγή και την επαναχρησιμοποίηση των πιο βασικών αναλυτικών στοιχείων. Στην παρούσα εργασία, παρουσιάζεται η οντολογία πολυμέσων NBA (NBAMulOnt) ένα σύστημα βασισμένο σε οντολογία για τη διαχείριση δεδομένων αγώνων καλαθοσφαίρισης που έχει ως στόχο να προσδώσει επίγνωση του πλαισίου, συγχωνεύοντας διάφορες σχετικές πτυχές, όπως η αναπαράσταση των γεγονότων ενός αγώνα καλαθοσφαίρισης, οι πληροφορίες πριν, κατά τη διάρκεια και μετά τον αγώνα, η κάλυψη από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται για την ανάλυση των δεδομένων, ένας αριθμός παραμέτρων που επηρεάζουν τον αγώνα, ενώ παράλληλα αντιστοιχίζονται τα διαθέσιμα λεξιλόγια με τις πληροφορίες που ανακτώνται από τους ιστότοπους play-by-play.
description: Professional teams and organizations spend significant resources for acquiring and analyzing in-game sports data. The analysis of team ball games can serve many goals, e.g., in coaching to understand the effects of strategies and tactics, or to derive insights improving performance. Also, it is often decisive for trainers and analysts to understand why a certain movement of a player or groups of players happened, and what the respective influencing factors are. We consider team sport as group movement including collaboration and competition of individuals following specific rule sets. Analyzing team sports is a challenging problem as it involves a joint understanding of heterogeneous data perspectives, including high-dimensional, video, and movement data, as well as considering team behavior and rules (constraints) given in the particular team sport. Basketball is one of the most popular sports in the world and the National Basketball Association is the widely-considered best basketball league. Basketball data have become more complex and their storage and analysis is a difficult task. Thus, ontologies are important tools for knowledge representation and data integration, to address this challenge and to provide a semantic model to represent the domain. In the sports domain, the semantic models can classify and organize the knowledge derived from various sources as relations, provide context to the sport’s game data and enable the sharing and reuse of the most essential analytics.In this thesis, the NBA Multimedia Ontology (NBAMulOnt) is presented, an ontology-based framework for basketball game data management that aims to impart context awareness, merging several relevant aspects like representing events of a basketball game, information before, during and after the game, social media coverage, the algorithms that are used to analyze the data, a number of parameters that affect the game, while matching available vocabularies to the information that is retrieved from the play-by-play sites.