大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱医生推荐系统 医生数据分析可视化大屏 医生爬虫 医疗可视化 医生大数据 机器学习 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能

一、选题背景与意义

随着医疗数据的积累和医疗技术的不断发展，医疗信息化已成为医疗行业的重要趋势。在这种背景下，利用大数据技术和人工智能技术，开发智能化的医生推荐系统，能够为患者提供更加个性化、高效的医疗服务。Spark医生推荐系统旨在利用Spark等大数据处理技术，结合医疗数据分析和推荐算法，为患者推荐最适合的医生，提高就医效率和医疗服务质量。

二、研究目标与内容

1. 研究目标：建立一套基于Spark平台的医生推荐系统，实现个性化、高效的医生推荐服务，提升医疗服务体验。

2. 研究内容：

   • 医疗数据采集与处理：从医院信息系统等数据源采集医疗数据，包括医生信息、患者信息、就诊记录等，并进行数据清洗和处理。
   • 推荐算法研究：研究医生推荐的算法模型，包括基于协同过滤、内容过滤等推荐算法。
   • 系统设计与实现：设计并开发医生推荐系统，包括用户界面设计、推荐算法实现等。
   • 系统评估与优化：对推荐系统进行性能评估，并根据用户反馈进行系统优化。

三、研究方法与技术路线

1. 研究方法：本研究将采用实证研究方法，结合大数据处理技术和推荐系统算法，通过医疗数据分析和用户行为数据挖掘，建立医生推荐模型，并对模型进行评估和优化。

2. 技术路线：

   • 医疗数据采集与处理：利用Spark等大数据处理技术，从医院信息系统中获取医疗数据，并进行数据清洗和处理。
   • 推荐算法研究：结合协同过滤、内容过滤等算法，构建医生推荐模型。
   • 系统设计与实现：基于Spark平台，设计并实现医生推荐系统的用户界面和后台功能。
   • 系统评估与优化：通过用户调查、实验评估等方法，对推荐系统的性能进行评估，并针对性能瓶颈进行优化。

四、预期成果与应用价值

1. 预期成果：完成基于Spark平台的医生推荐系统，并具有较高的推荐准确度和用户满意度。

2. 应用价值：

   • 提高就医效率：帮助患者快速找到最适合的医生，减少就医时间。
   • 提升医疗服务质量：通过个性化推荐，提供更加精准的医疗服务，提升患者体验和满意度。
   • 促进医疗资源优化：合理分配医疗资源，提高医疗服务的整体效率和质量。

五、进度安排与预算

1. 进度安排：

   • 阶段一（第1-3个月）：医疗数据采集与处理，推荐算法研究。
   • 阶段二（第4-6个月）：系统设计与实现。
   • 阶段三（第7-9个月）：系统评估与优化，论文撰写。
   • 阶段四（第10-12个月）：论文修改完善，成果发布。

2. 预算：本研究预计需要经费XXX万元，主要用于人员费用、设备购置、数据采集等方面。

六、存在问题与解决方案

1. 存在问题：医疗数据的质量和完整性如何保障？推荐算法的准确性和效率如何提升？

2. 解决方案：通过数据质量控制和数据清洗技术，保障医疗数据的质量和完整性；利用机器学习和深度学习等技术，不断优化推荐算法，提高推荐的准确性和效率。

核心算法代码分享如下：

package com.sql

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types._
import org.junit.Test

import java.util.Properties

class DoctorSpark2024 {
  val spark = SparkSession.builder()
    .master("local[12]")
    .appName("医生大数据Spark分析2024")
    .getOrCreate()
  val doctors_schema = StructType(
    List(
      StructField("name", StringType),
      StructField("views", FloatType),
      StructField("hospital",StringType),
      StructField("department", StringType),
      StructField("gaode_province", StringType),
      StructField("gaode_city",StringType),
      StructField("gaode_district", StringType),
      StructField("title", StringType),
      StructField("disease", StringType)

    )
  )

  val doctors_df = spark.read.option("header", "false").schema(doctors_schema).csv("hdfs://bigdata:9000/doctor2024/doctors/doctors.csv")



  @Test
  def init(): Unit = {
   doctors_df.show()
  }

//指标5  热门医生Top10
  @Test
  def tables05(): Unit = {
    doctors_df.createOrReplaceTempView("ods_doctors")
    val df2 = spark.sql(
      """
            select hospital,name,max(views) num
            from ods_doctors
            group by hospital,name
            order by num desc
            limit 10
    """)
    df2
//      .show(50)
     .coalesce(1)
      .write
      .mode("overwrite")
      .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123456")
      .jdbc(
        "jdbc:mysql://bigdata:3306/hive_doctor?useSSL=false",
        "tables05",
        new Properties()
      )
  }

  //指标6  科室数量Top10
  @Test
  def tables06(): Unit = {
    doctors_df.createOrReplaceTempView("ods_doctors")
    val df2 = spark.sql(
      """
          select department,count(distinct name) num
          from ods_doctors
          group by department
          order by num desc
          limit 10
    """)
    df2
      //      .show(50)
      .coalesce(1)
      .write
      .mode("overwrite")
      .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123456")
      .jdbc(
        "jdbc:mysql://bigdata:3306/hive_doctor?useSSL=false",
        "tables06",
        new Properties()
      )
  }



}