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介绍资料

开题报告

题目：Spring Boot + Vue.js 中药推荐系统

一、研究背景与意义

随着健康意识的提升，中药因其天然、温和、全面的调理效果，在现代社会中越来越受到人们的关注。然而，中药种类繁多，药性各异，普通人往往难以准确选择适合自己的中药。同时，传统中医理论深奥复杂，使得非专业人士难以理解和应用。因此，开发一个基于现代信息技术的中药推荐系统，旨在通过智能化的方式，为用户提供个性化的中药推荐服务，具有重要意义。

该系统不仅能够提升用户体验，帮助用户快速找到适合自己的中药，还能促进中药文化的普及和传播，推动中医药事业的现代化发展。此外，通过大数据分析和机器学习技术，系统能够挖掘中药之间的关联性和潜在疗效，为中医药研究提供新的视角和方法。

二、研究目标

本研究旨在设计并实现一个集用户健康档案管理、中药信息查询、个性化中药推荐、健康养生建议等功能于一体的中药推荐系统。具体目标包括：

用户健康档案管理：收集并分析用户的健康数据，包括体质、病史、过敏史等，构建精准的用户健康画像。
中药数据库建立：整理中药的基本信息、药性、功效、适用症状等，建立全面的中药数据库。
个性化中药推荐：运用机器学习算法，结合用户健康画像和中药数据库，实现个性化中药推荐。
健康养生建议：根据用户的健康状况和中药推荐结果，提供科学合理的健康养生建议。

三、研究内容

本研究将围绕中药推荐系统的核心功能展开，具体内容包括以下几个方面：

用户模块：设计用户注册登录、个人信息管理、健康档案管理等界面，收集用户的健康数据，为构建用户健康画像提供基础。
中药模块：整理中药的基本信息，包括名称、药性、功效、适用症状、禁忌等，建立中药数据库，并设计中药信息查询界面。
推荐算法模块：采用协同过滤、内容基推荐等算法，结合用户健康画像和中药数据库，实现个性化中药推荐。同时，利用深度学习等技术不断优化推荐算法，提高推荐精度。
健康养生建议模块：根据用户的健康状况和中药推荐结果，结合中医养生理论，提供个性化的健康养生建议，如饮食调理、作息安排、运动建议等。

四、研究方法与技术路线

文献分析法：查阅国内外关于中药推荐系统、Spring Boot框架、Vue.js框架等方面的文献资料，了解现有研究的成果与不足，为本系统的设计提供理论依据。
软件工程方法：按照软件工程的规范流程，进行需求分析、系统设计、编码实现、测试与维护等步骤，确保系统的开发质量和可维护性。
问卷调查法：设计问卷收集用户对于中药推荐系统的需求，包括对中药信息的关注点、对推荐结果准确性的要求、对健康养生建议的期望等，为系统功能的优化提供用户反馈。

技术路线方面，采用Spring Boot作为后端开发框架，Vue.js作为前端开发框架，实现前后端分离，确保系统的高性能和可扩展性。数据库方面，使用MySQL进行数据存储和管理。推荐算法则利用大数据处理技术和机器学习算法，实现个性化中药推荐。

五、预期成果与创新点

预期成果：
- 开发一个基于Spring Boot + Vue.js的中药推荐系统，实现用户健康档案管理、中药信息查询、个性化中药推荐、健康养生建议等功能。
- 通过系统测试和用户反馈，评估系统的效果和用户满意度，进行必要的优化和改进。
- 提供一套完整的系统文档和用户手册，方便用户的使用和维护。
创新点：
- 结合Spring Boot和Vue.js框架，实现前后端高效分离，提升系统性能和可扩展性。
- 利用大数据处理技术和机器学习算法，实现个性化中药推荐，提高推荐的准确性和用户满意度。
- 引入健康养生建议功能，结合中医养生理论，为用户提供全方位的健康管理服务。