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Dongsheng Zhang, Huijun Li
El gobierno chino y los departamentos pertinentes han otorgado gran importancia y apoyado el desarrollo de la industria del deporte digital. La tecnología de la comunicación digital ha transformado el deporte tradicional, impulsando el nacimiento de periódicos, radio y televisión digitales, y revitalizando la industria del deporte tradicional. Esta investigación se centra en la innovación en la trayectoria de desarrollo de la industria del deporte digital basada en el big data en el entorno de internet. Para estudiar la situación de la alerta de costes en la industria del deporte digital y conocer su tendencia futura, este documento combinará los métodos SVM (máquina de vectores de soporte) y AC (complejación analógica) para establecer un modelo de alerta temprana. Mediante un análisis cualitativo de los factores que afectan al coste de la industria del deporte digital, se establece el sistema inicial de índice de alerta temprana de costes. Posteriormente, se utiliza el método de correlación gris para calcular el grado de correlación entre los indicadores de alerta, seleccionando el índice con mayor grado de correlación. El sistema final de índice de alerta temprana de costes se establece mediante un análisis cuantitativo y cualitativo. Los resultados muestran que los conjuntos de elementos frecuentes ponderados generados por este algoritmo requieren mucho menos tiempo que el algoritmo SVM, y su coste en tiempo se reduce en un 8,681 % en comparación con el algoritmo SVM. Se ha comprobado que el modelo presenta buena estabilidad, es fácil de usar y altamente eficiente, y puede utilizarse como método de análisis y procesamiento convencional en este campo.
The Chinese government and relevant departments have attached great importance to and supported the development of digital Sport industry. Digital communication technology has transformed the traditional sport, leading to the birth of digital newspapers, digital radioand digital TV, and making the traditional sport industry glow with new vitality. This research focuses on the development path innovation of digital Sport industry based on big data in the Internet environment. In order to study the cost warning situation of digital Sport industry and know the future development trend of cost warning situation, this paper will combine SVM(support vector machine) and AC (Analog Complexing) methods to establish an early warning model. Through qualitative analysis of the factors that affect the cost of digital Sport industry, the initial cost early warning index system is established, and then the grey correlation method is used to calculate the correlation degree between warning indicators and warning indicators, and the index with larger correlation degree is selected, and the final cost early warning index system is established through quantitative and qualitative analysis. The results show that the weighted frequent itemsets generated by this algorithm take much less time than SVM algorithm, and the time cost of this algorithm is reduced by 8.681% compared with SVM algorithm. It is verified that the model has good stability, simple use and high efficiency, and can be usedas a conventional analysis and processing method in this field.
