计算机毕业设计Python+Spark+DeepSeek-R1大模型中医问诊系统+知识图谱中药推荐系统大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 863 阅读

10 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#课程设计 #大数据 #毕业设计 #python #数据可视化 #网络爬虫 #推荐算法

大数据毕业设计专栏收录该内容

6041 篇文章

订阅专栏

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

收藏点赞不迷路关注作者有好处

文末获取源码

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

开题报告

题目：Python+Spark+DeepSeek-R1大模型中医问诊系统+知识图谱中药推荐系统

一、课题背景与意义

随着信息技术的快速发展和全球医疗需求的不断增长，传统医疗模式面临着巨大的挑战。医疗资源分布不均、医生工作负担沉重、患者就医体验不佳等问题日益凸显。中医作为中国传统医学的重要组成部分，在疾病预防、诊断和治疗方面有着独特的优势。然而，中医知识的复杂性和碎片化限制了其在现代医疗体系中的广泛应用。因此，开发一个基于Python、Spark和DeepSeek-R1大模型的中医问诊系统，并结合知识图谱技术构建中药推荐系统，具有重要的理论和实践意义。

提高医疗服务效率：通过智能化的中医问诊系统，可以快速为患者提供初步的诊断建议，减轻医生的工作负担，提高医疗服务的效率。
促进中医知识传播：利用知识图谱技术，将中医知识进行结构化存储和可视化展示，有助于揭示中医的复杂机制，促进中医知识的传播和普及。
优化中药使用：通过中药推荐系统，可以根据患者的体质和病情，为其提供个性化的中药使用建议，优化中药的使用效果。

二、国内外研究现状

中医问诊系统：目前，国内外已经有一些中医问诊系统的研究。这些系统大多基于自然语言处理技术和规则推理方法，通过模拟中医问诊过程，为患者提供初步的诊断建议。然而，这些系统在准确性和智能化水平方面仍有待提高。
知识图谱技术：知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，已经在多个领域取得了广泛的应用。在医疗领域，知识图谱技术被用于构建医疗知识库、辅助诊断和提供个性化医疗建议等。然而，将知识图谱技术应用于中医问诊和中药推荐系统的研究还相对较少。
DeepSeek-R1大模型：DeepSeek-R1是一款具有卓越性能的AI大模型，其强大的语义理解与推理能力为构建智能医疗系统提供了有力支持。目前，DeepSeek-R1大模型已经在多个领域取得了显著的应用效果，但在中医问诊和中药推荐方面的应用还处于探索阶段。

三、研究目标与内容

研究目标：
- 开发一个基于Python、Spark和DeepSeek-R1大模型的中医问诊系统。
- 构建一个基于知识图谱的中药推荐系统。
- 实现中医问诊系统与中药推荐系统的集成与协同工作。
研究内容：
- 系统需求分析：深入分析当前中医问诊和中药推荐系统的现状与用户需求，明确系统的功能需求与用户体验要求。
- 系统架构设计：构建合理的系统架构，包括前端界面设计、后端服务设计、数据库设计等。
- 大模型技术应用：引入DeepSeek-R1大模型技术，用于提升系统的问诊准确性与智能化水平。
- 知识图谱构建：采用Neo4j等图数据库技术，构建包含中药信息、中医理论、疾病诊断等多方面的中医知识图谱。
- 核心功能实现：实现用户注册登录、中医问诊、中药推荐、个性化建议等核心功能。
- 系统测试与优化：进行系统测试，确保系统的稳定性、安全性与用户体验满足设计要求，并根据用户反馈不断优化系统功能。

四、研究方法与技术路线

文献调研：查阅相关文献和资料，了解中医问诊系统、知识图谱技术以及DeepSeek-R1大模型的研究现状与发展趋势。
需求分析：通过问卷调查、访谈等方式，收集用户对中医问诊和中药推荐系统的需求与期望。
系统设计：采用面向对象的设计方法，进行系统架构设计与功能模块划分。
技术实现：
- 利用Python编程语言，结合Spark框架进行大数据处理和分析。
- 引入DeepSeek-R1大模型技术，提升系统的问诊准确性与智能化水平。
- 采用Neo4j等图数据库技术，构建中医知识图谱。
- 使用Django或Flask等Web框架开发后端服务，使用Vue.js等前端技术构建用户友好的界面。
- 使用MySQL等关系型数据库管理系统，存储和管理用户信息、问诊数据、中药信息等。
测试评估：设计实验和评估方案，对系统进行测试和评估，分析实验结果，并根据用户反馈进行系统优化。

五、研究计划与进度安排

第一阶段（2025年3月-4月）：查阅文献资料，进行市场调研，确定选题与研究方向。
第二阶段（2025年5月-6月）：进行需求分析，明确系统功能与用户需求。
第三阶段（2025年7月-8月）：进行系统设计与技术选型，构建系统架构与功能模块。
第四阶段（2025年9月-11月）：进行技术实现，开发各功能模块并集成测试。
第五阶段（2025年12月）：进行系统测试与评估，收集用户反馈并优化系统。
第六阶段（2026年1月-2月）：撰写毕业论文，准备毕业答辩。

六、预期成果与创新点

预期成果：
- 成功开发一个功能完善、性能稳定的基于Python、Spark和DeepSeek-R1大模型的中医问诊系统。
- 构建一个包含丰富中医知识的知识图谱，并实现中药推荐功能。
- 实现中医问诊系统与中药推荐系统的集成与协同工作，为用户提供全方位的中医服务。
创新点：
- 引入DeepSeek-R1大模型技术，提升中医问诊系统的准确性与智能化水平。
- 结合知识图谱技术，实现中医知识的结构化表示和智能推理。
- 实现中医问诊系统与中药推荐系统的集成与协同工作，为用户提供个性化的中医服务。

七、参考文献

参考文献部分需根据实际查阅的文献进行填写，此处仅提供示例格式

作者姓名. 文章标题

. 期刊名称, 出版年份, 卷号(期号): 页码范围.

作者姓名. 书籍名称

. 出版社, 出版年份.

...

以上开题报告仅为示例，具体内容需根据实际情况进行调整和完善。在实际撰写过程中，还需注意文献的准确性和时效性，以及研究方法的可行性和创新性。