据2018年国家发布的资料显示,全世界毒品吸食者超过2.75亿,而我国吸毒人员约占我国总人口的0.18%。毒品对人的危害巨大,一方面会损坏人的身体健康,另一方面还会对吸毒人员的心理健康造成严重影响,特别是强制戒毒人员的复吸率居高不下,成为当下亟需解决的问题。现阶段已进入体医结合的大健康时代,运动处方成为毒品成瘾治疗的常用手段。2018年体育科学学会与司法部在运动干预戒毒方面展开战略合作,从国家层面指明了运动干预在我国强戒人员身心问题康复工作中的重要性。但是,强制隔离戒毒人员传统处方的制定存在固有的弊端:一是强制戒毒所施行集中管理制度,二是难以短时间大量制定,这些弊端严重影响运动干预戒毒工作的效率。针对上述现实问题,本文选择基于数据挖掘的智能化运动处方推荐系统这一选题进行研究。研究目的:利用大数据学科的优势解决体育问题。为解决传统运动处方在制定过程中无法实现高效、及时的弊端,利用关联规则算法构建运动处方推荐系统,促进运动处方制定的规范化,能够提高戒毒所工作人员的工作效率,为提高强戒人员的身心健康提供有力支持。研究方法:首先,通过传统处方数据制定规范化的运动处方,为满足样本量的需求,采用过采样技术增加样本量;其次,将运动处方信息标签化并进行数据清洗,同时将个人体质数据、医学数据、运动处方信息标准化以便于规则识别;最后,通过算法找寻运动处方数据与个人体质数据之间存在的规则（联系）,以规则联系为基础构建运动处方推荐系统,以达到通过输入一个前项（个人体质数据）实现输出后项（运动处方）的目的。研究结果:（1）通过挖掘运动处方与个人体质之间的关系,发现了以执行有氧运动、力量运动、柔韧性、灵敏性和平衡性训练为因变量的主要关联规则;（2）通过对数据关联分析,利用关联规则构建了风险评估模型和运动处方推荐模型;（3）设计并完成了以登录模块、数据获取模块、体质评价模块、处方推荐模块、处方合理性与效果反馈模块、数据管理模块为主体结构的运动处方推荐系统。研究结论:通过此研究实现了运动处方生成的新方法;通过体育学科与计算机学科的交叉,为研究运动处方的研制开辟了新的视野;运动处方推荐系统是戒毒所对男性强制隔离戒毒人员体质健康测试后续工作的一种延续,还可以为出所的戒毒人员继续提供处方建议,这是对男性强制隔离戒毒人员在所内及出所后体质健康监管的有益尝试;系统实施将建立男性强制隔离戒毒人员运动处方数据库,为后续研究提供数据支撑。