| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外竞技体育团体实力评估的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论与技术概述 | 第16-22页 |
| 2.1 Hadoop平台的介绍 | 第16-20页 |
| 2.1.1 Hadoop简介 | 第16页 |
| 2.1.2 Hadoop平台相关技术 | 第16-19页 |
| 2.1.3 Hadoop的优势 | 第19-20页 |
| 2.2 团体比赛数据获取 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于改进PageRank算法的竞技体育团体实力评估算法 | 第22-38页 |
| 3.1 PageRank算法 | 第22-26页 |
| 3.1.1 PageRank算法背景应用 | 第22页 |
| 3.1.2 PageRank算法原理 | 第22-26页 |
| 3.2 PageRank算法在团体实力评估上应用以及存在问题 | 第26-32页 |
| 3.2.1 影响竞技体育团体实力因素分析 | 第27-29页 |
| 3.2.2 PageRank算法在团体实力中的应用 | 第29-31页 |
| 3.2.3 PageRank算法在团体实力排名中的不足 | 第31-32页 |
| 3.3 基于PageRank算法改进的SportRank算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 SportRank算法思想 | 第32-33页 |
| 3.3.2 SportRank算法具体实现 | 第33-34页 |
| 3.3.3 SportRank算法优势 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于Hadoop的竞技体育团体实力评估算法的实现 | 第38-49页 |
| 4.1 Hadoop平台搭建 | 第38-42页 |
| 4.1.1 Hadoop伪分布式安装模式 | 第38-39页 |
| 4.1.2 Hadoop平台搭建流程 | 第39-42页 |
| 4.2 数据库设计与实现 | 第42-45页 |
| 4.2.1 实验数据 | 第42-43页 |
| 4.2.2 数据库设计 | 第43-44页 |
| 4.2.3 数据导入 | 第44-45页 |
| 4.3 SportRank算法实现 | 第45-48页 |
| 4.3.1 用户数据模型搭建 | 第45-46页 |
| 4.3.2 SportRank算法的MapReduce编程实现 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第49-57页 |
| 5.1 PageRank算法结果分析 | 第49-53页 |
| 5.2 SportRank算法结果分析 | 第53-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
