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作者团队

江南体育AI模型研究组

负责体育数据大模型、球员Embedding、体育知识图谱、智能推荐、江南体育App与下载使用方向的内容与观察。

体育大模型球员Embedding体育知识图谱智能推荐球探AgentApp使用下载排查

团队简介

体育AI的难点很少出在“能不能算出一个分数”,而是出在数据来源不同、粒度不同、时间尺度不同:事件数据、追踪数据、视频、体能与训练数据、历史记录,各自回答不同的问题。我们负责的内容,一部分是把这些底层技术和推荐系统讲清楚,一部分是把江南体育官网、江南体育App的使用与排障讲清楚。

对于新动态,我们的做法是“观察”而不是“宣布”:先核实公开资料,再用谨慎措辞写出判断,并说明这些进展对球探、青训、阵容和内容推荐意味着什么。

说明:“江南体育AI模型研究组”是江南体育内容团队的栏目署名,不代表某一位具体个人,也不使用任何职业教练、球员或学者的身份作背书。

关注领域

  • 多源体育数据:事件、追踪、视频、体能、训练与历史数据
  • 球员Embedding、相似球员与体育知识图谱
  • 大语言模型、预测模型与图模型的协作
  • 体育内容推荐:长期兴趣、多样性与探索性
  • 江南体育App使用、账号同步与下载排查

编辑原则

外部技术事实先核实再引用,不确定的写成“公开资料显示”;对产品能力只写设计取向,不写没有依据的性能数字;不虚构数据供应商;排障类文章要求每一步都写清楚检查什么、为什么可能失败。

近期文章

体育推荐不再只看点击历史:江南体育观察知识图谱和语义关系如何进入推荐系统 配图
江南体育动态2026年9月12日6 分钟阅读

体育推荐不再只看点击历史:江南体育观察知识图谱和语义关系如何进入推荐系统

只看点击历史的体育推荐,很难理解一个用户为什么喜欢某位年轻边锋。江南体育观察知识图谱与本体语义如何补进深度学习推荐,讲清冷启动、长期兴趣、比赛语境与多样性四个变化,以及图谱质量、关系扩散等仍要小心的局限。

Knowledge Graph RecommendationOntologyDeep LearningUser InterestCold Start
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喜欢一支球队,为什么推荐系统不应该只给你看这支球队?江南体育AI如何理解真正的体育兴趣 配图
江南体育智能推荐2026年8月25日8 分钟阅读

喜欢一支球队,为什么推荐系统不应该只给你看这支球队?江南体育AI如何理解真正的体育兴趣

喜欢一支球队,不等于首页要被这支球队占满。江南体育智能推荐把用户对球员、赛事、战术分析、集锦、青年球员和转会的不同兴趣拆开建模,用知识图谱连接内容,并刻意保留一部分探索位,帮你发现相关但还没见过的内容。

Sports RecommendationUser EmbeddingKnowledge GraphLong-term InterestSerendipity
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江南体育智能推荐2026年7月25日6 分钟阅读

用户没点过某个球员,AI为什么仍然可能把他推荐出来?

一个只看过左脚组织型中场集锦的用户,首页却出现了一名从没点过的年轻球员。文章沿一条模拟的图谱路径讲清楚:兴趣如何被拆成属性,图谱关系如何连接内容,探索预算怎样使用,以及图谱推荐在哪些情况下会出错。

Knowledge Graph RecommendationSimilarityExplorationCold StartExplainable Recommendation
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体育推荐最容易陷入什么“信息茧房”?江南体育AI为什么需要探索性推荐 配图
江南体育智能推荐2026年7月23日6 分钟阅读

体育推荐最容易陷入什么“信息茧房”?江南体育AI为什么需要探索性推荐

一个用户三个月后的首页,八成内容都来自同一支球队。这不是用户的全部兴趣,而是点击优化的副产品。文章讲体育推荐里几种常见的茧房形态、成因,以及多样性、新颖性和探索预算怎样把边界重新拉开,又不至于变成噪声。

Filter BubbleDiversitySerendipityExplorationRe-ranking
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一场比赛还没开始,江南体育AI怎么判断它值不值得推荐给某个用户? 配图
江南体育智能推荐2026年7月21日6 分钟阅读

一场比赛还没开始,江南体育AI怎么判断它值不值得推荐给某个用户?

一场比赛开赛前五十分钟,系统手里没有比分,也没有精彩片段,只有赛前信号。文章拆开球队兴趣、球员兴趣、赛事重要性和用户情境四路信号,讲它们如何合成一个可解释的推荐,首发公布后为何要重排,以及赛前判断的边界在哪里。

Match RecommendationTeam InterestPlayer InterestCompetition ImportanceUser Context
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体育球探大模型到底需要看多少种数据?江南体育AI同时理解事件、追踪和视频 配图
江南体育AI大模型2026年7月19日6 分钟阅读

体育球探大模型到底需要看多少种数据?江南体育AI同时理解事件、追踪和视频

事件数据说明做了什么,追踪数据说明在哪里做,视频说明为什么这样做。本文按“一个问题对应一种数据”的思路,梳理江南体育AI大模型使用的六类数据,以及数据缺失、错位或口径不一致时模型容易犯的具体错误和应对办法。

Event DataTracking DataVideoPhysical DataTraining DataHistorical Data
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大模型负责“读球探报告”,机器学习负责“算潜力”:江南体育为什么需要多模型协作 配图
江南体育AI大模型2026年7月17日6 分钟阅读

大模型负责“读球探报告”,机器学习负责“算潜力”:江南体育为什么需要多模型协作

用一次真实感很强的球探搜索请求,拆开江南体育大模型背后的四类模型:读文本的大语言模型、算趋势的预测模型、找相似球员的Embedding、理清关系的图模型,并说明它们之间的交接方式、误差如何传递,以及各自不该越界的地方。

LLMPlayer EmbeddingGraph ModelTrend PredictionModel Orchestration
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体育AI为什么需要“可解释球探报告”,而不是只给一个综合分? 配图
江南体育AI大模型2026年7月15日6 分钟阅读

体育AI为什么需要“可解释球探报告”,而不是只给一个综合分?

一个“82分”对球探几乎没有用,有用的是它由哪些证据拼成、对哪些数据最敏感、在什么情况下不可靠。本文讲清可解释球探报告的组成、特征贡献的正确读法,以及为什么解释本身也可能误导人,删掉综合分之后报告还应剩下什么。

Explainable AIFeature ContributionUncertaintyHuman ReviewScouting Report
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第一次使用江南体育App,可以怎样建立自己的球员观察名单? 配图
江南体育App2026年7月13日5 分钟阅读

第一次使用江南体育App,可以怎样建立自己的球员观察名单?

观察名单不是收藏夹。本文以“先想清楚要找什么”为起点,讲解在江南体育App里怎样按位置、年龄、联赛、技术特点和发展趋势搭起第一份名单,如何控制名单数量、给每个人留下关注原因、定期整理分层,并留意哪些数据只能当参考。

观察名单Player WatchlistPosition FilterDevelopment TrendApp Onboarding
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