计算机毕业设计Python深度学习医疗问答系统 膳食推荐系统 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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!

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读,所有源码均一手开发!

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

Python深度学习医疗问答系统与膳食推荐系统技术说明

一、引言

在当今数字化时代,人们对医疗健康和膳食营养的关注度日益提升。然而,医疗信息繁杂且专业性强,膳食选择也需依据个人健康状况等多方面因素。为解决这些问题,我们利用Python强大的数据处理和深度学习能力,开发了医疗问答系统与膳食推荐系统。这两个系统相互配合,前者为用户提供专业医疗知识解答,后者给出个性化膳食建议,共同助力用户维护健康。

二、系统整体架构

(一)总体架构概述

系统采用分层架构设计,主要包括数据层、知识图谱层、算法处理层和应用层。数据层负责收集和存储各类数据;知识图谱层对数据进行结构化组织;算法处理层运用深度学习等技术实现问答和推荐功能;应用层为用户提供交互界面。

(二)各层功能及交互

  1. 数据层:从多个渠道收集医疗和膳食数据,如医学文献、电子病历、食品数据库等,并进行清洗和预处理,确保数据质量和一致性。
  2. 知识图谱层:基于处理后的数据构建医疗知识图谱和膳食知识图谱,明确实体(如疾病、症状、食材等)及其关系,为后续算法提供知识支撑。
  3. 算法处理层:接收来自应用层的用户请求,利用知识图谱和深度学习算法进行计算和分析,生成问答答案或膳食推荐结果。
  4. 应用层:以友好的界面形式展示系统功能,接收用户输入,并将算法处理层的结果反馈给用户。

三、关键技术实现

(一)医疗问答系统技术

  1. 知识图谱构建
    • 数据收集与整合:从权威医学网站、医学期刊、医院信息系统等收集医疗数据,涵盖疾病、症状、治疗方法、药物等多个方面。使用Python的pandas库对数据进行清洗,去除重复、错误和缺失的数据。
    • 实体识别与关系抽取:采用BiLSTM - CRF模型进行实体识别,利用RoBERTa - wwm等预训练模型进行特征提取,提高实体识别的准确性。对于关系抽取,构建基于注意力机制的神经网络模型,自动学习实体之间的关系。例如,在“高血压可能导致心脏病”这句话中,准确识别出“高血压”和“心脏病”两个实体,并抽取它们之间的“导致”关系。
    • 知识图谱存储与查询:选择Neo4j图数据库存储知识图谱,利用其高效的图遍历和查询能力。使用py2neo库实现Python与Neo4j的交互,方便进行知识图谱的构建和查询操作。
  2. 问答算法
    • 语义理解:运用BERT等预训练语言模型对用户问题进行语义编码,将自然语言问题转化为向量表示。通过计算问题向量与知识图谱中实体和关系的相似度,确定问题的意图和关键信息。
    • 查询生成与答案生成:根据语义理解的结果,生成结构化的查询语句,在知识图谱中进行查询。对于简单问题,直接返回查询结果;对于复杂问题,利用推理机制进行进一步的分析和推理,生成详细的答案。例如,当用户询问“高血压患者饮食应注意什么”时,系统在知识图谱中查询高血压相关的饮食禁忌和推荐食物,并生成相应的答案。

(二)膳食推荐系统技术

  1. 膳食知识图谱构建
    • 数据收集与整理:从食品数据库、营养学文献、食谱网站等收集食材的营养成分、烹饪方法、饮食禁忌等数据。使用Python进行数据清洗和格式转换,将数据整理成适合构建知识图谱的结构。
    • 实体与关系定义:定义食材、营养成分、膳食类型等实体,以及它们之间的关系,如食材与营养成分之间的“含有”关系、食材与膳食类型之间的“属于”关系等。
    • 知识图谱构建与存储:同样采用Neo4j图数据库存储膳食知识图谱,利用py2neo库进行数据导入和查询操作。
  2. 推荐算法
    • 用户画像构建:收集用户的个人信息(如年龄、性别、身高、体重)、健康状况(如疾病史、体检报告)、饮食偏好(如口味、忌口)等数据,构建用户画像。使用Python的机器学习库(如scikit - learn)对用户数据进行特征提取和编码。
    • 推荐模型选择与训练:采用混合推荐算法,结合协同过滤算法和基于内容的推荐算法。协同过滤算法通过分析用户的历史饮食行为数据,找到与目标用户相似的其他用户,根据相似用户的饮食偏好为目标用户推荐膳食。基于内容的推荐算法则根据食材的特征和用户的偏好进行匹配,为用户推荐符合其需求的膳食。使用TensorFlow或PyTorch框架实现推荐模型,并利用用户的历史数据进行训练和优化。
    • 推荐结果生成与展示:根据推荐模型的输出结果,生成个性化的膳食推荐列表。在应用层以直观的方式展示推荐结果,包括膳食名称、食材、烹饪方法、营养成分等信息。

四、系统开发工具与环境

  1. 开发语言:Python,因其丰富的库和强大的功能,适合进行数据处理、机器学习和深度学习开发。
  2. 开发框架:使用Flask或Django框架构建Web应用,实现系统的前后端交互。
  3. 深度学习框架:TensorFlow或PyTorch,用于实现问答算法和推荐算法中的神经网络模型。
  4. 数据库:MySQL用于存储用户信息和系统配置数据,Neo4j用于存储知识图谱数据。
  5. 开发环境:PyCharm作为集成开发环境,提供代码编辑、调试和版本控制等功能。

五、系统优势与特点

  1. 智能化问答与推荐:利用深度学习技术,系统能够准确理解用户的问题和需求,提供专业的医疗解答和个性化的膳食推荐,提高用户体验。
  2. 知识图谱支撑:通过构建医疗和膳食知识图谱,系统将分散的知识进行整合和关联,实现了知识的结构化存储和高效查询,为问答和推荐提供了丰富的知识基础。
  3. 个性化服务:根据用户的个人信息和健康状况,系统能够为用户量身定制医疗建议和膳食方案,满足不同用户的个性化需求。
  4. 可扩展性:系统采用分层架构设计,各层之间相对独立,便于进行功能扩展和升级。例如,可以方便地添加新的数据源、优化算法模型或增加新的应用功能。

六、系统应用场景与效益

(一)应用场景

  1. 在线医疗咨询平台:患者可以通过医疗问答系统获取常见疾病的自我诊断建议、治疗方案查询等服务,医生也可以利用系统辅助诊断和治疗决策。
  2. 健康管理机构:为会员提供个性化的膳食推荐和健康指导,帮助会员更好地管理自己的健康。
  3. 餐饮服务平台:根据用户的饮食偏好和健康需求,为用户推荐合适的菜品,提高用户的满意度和忠诚度。

(二)效益分析

  1. 提高医疗信息获取效率:用户可以快速准确地获取医疗信息,减少就医时间和成本。
  2. 促进健康饮食:个性化的膳食推荐有助于用户养成良好的饮食习惯,预防和改善慢性疾病。
  3. 提升服务质量:为医疗机构、健康管理机构和餐饮服务平台等提供更优质的服务,增强市场竞争力。

七、总结与展望

本文详细介绍了基于Python深度学习的医疗问答系统与膳食推荐系统的技术实现。通过构建知识图谱和运用深度学习算法,系统实现了智能化的问答和推荐功能,具有智能化、个性化、可扩展等优势。然而,系统仍存在一些不足之处,如数据质量有待进一步提高、算法的可解释性需要加强等。未来,我们将继续优化系统性能,引入更多的先进技术,如强化学习、多模态融合等,为用户提供更加优质、全面的健康服务。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研,适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发,不是模版!不容易跟班里人重复!

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来,点赞关注不迷路,想学习更多项目可以查看主页,大家在毕设选题,项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望可以帮助同学们顺利毕业!🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制,获取完整文章或源码、代做项目的,拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注,不迷路,下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

B站计算机毕业设计大学

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值