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基于Hadoop的竞技体育团体实力评估研究

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

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