计算机毕业设计Python+DeepSeek-R1大模型医疗问答系统知识图谱健康膳食推荐系统食谱推荐系统医疗大数据(源码+LW文档+PPT+讲解)-优快云博客

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介绍资料

Python + DeepSeek-R1大模型医疗问答系统与知识图谱健康膳食推荐系统技术说明

一、系统概述

本系统结合Python强大的数据处理与开发能力、DeepSeek-R1大模型卓越的自然语言理解和推理能力，以及知识图谱对医疗和膳食知识的结构化整合，构建了一个集医疗问答与健康膳食推荐于一体的智能系统。旨在为用户提供准确、个性化的医疗信息解答和膳食建议，提升用户的健康管理水平。

二、核心技术组件

（一）Python技术栈

数据处理与分析：使用pandas库高效处理医疗数据和膳食数据，进行数据清洗、转换和聚合操作；NumPy用于数值计算，支持大规模数据的高效运算。
自然语言处理：spaCy库提供分词、词性标注、命名实体识别等功能，辅助对用户输入的自然语言问题进行预处理；NLTK库则提供了丰富的文本处理工具和语料库，可用于更复杂的自然语言分析任务。
Web开发：采用Flask或Django框架构建系统的Web应用，实现用户界面与后端逻辑的交互，提供便捷的用户访问接口。
数据库操作：SQLAlchemy作为ORM工具，方便与MySQL等关系型数据库进行交互，存储和管理用户信息、医疗问答记录等数据；py2neo库用于与Neo4j图数据库进行通信，操作知识图谱数据。

（二）DeepSeek-R1大模型

DeepSeek-R1大模型基于先进的深度学习架构，具备强大的语义理解和推理能力。在医疗问答场景中，它能够理解用户提出的复杂医疗问题，结合上下文信息进行推理，并生成准确、详细的回答。该模型通过大规模医疗文本数据的预训练，掌握了丰富的医学知识，能够处理各种医疗领域的常见问题和疑难病症咨询。

（三）知识图谱

医疗知识图谱：整合了疾病、症状、治疗方法、药物等医疗实体及其之间的关系。例如，疾病与症状之间存在“表现”关系，疾病与治疗方法之间存在“治疗”关系等。通过构建医疗知识图谱，系统能够快速定位与用户问题相关的知识，提高问答的准确性和效率。
健康膳食知识图谱：包含食材、营养成分、烹饪方法、饮食禁忌等实体及其关联。食材与营养成分之间存在“富含”关系，不同食材之间可能存在“搭配”或“相克”关系等。健康膳食知识图谱为膳食推荐提供了丰富的知识支持，确保推荐结果的科学性和合理性。

三、系统架构设计

（一）整体架构

系统采用分层架构，分为数据层、知识图谱层、处理层和应用层。数据层负责存储各类原始数据，包括医疗数据、膳食数据和用户信息；知识图谱层构建和维护医疗与健康膳食知识图谱；处理层包含自然语言处理模块、DeepSeek-R1大模型推理模块和推荐算法模块，分别处理用户问题、生成医疗回答和膳食推荐；应用层提供用户界面，实现用户与系统的交互。

（二）医疗问答子系统架构

用户输入处理：用户通过Web界面输入医疗问题，前端将问题发送至后端处理层。
自然语言预处理：使用spaCy等工具对用户问题进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，将自然语言转化为结构化信息，便于后续处理。
知识图谱查询：根据预处理后的信息，在医疗知识图谱中进行查询，获取与问题相关的实体和关系。
DeepSeek-R1推理：将知识图谱查询结果与用户问题一同输入DeepSeek-R1大模型，模型进行推理和生成回答。
结果返回：将生成的回答返回给用户界面进行展示。

（三）健康膳食推荐子系统架构

用户信息收集：用户注册登录时，系统收集用户的基本信息（如年龄、性别、身高、体重）、健康状况（如疾病史、过敏史）和饮食偏好（如口味偏好、食材禁忌）等数据。
知识图谱关联：根据用户信息，在健康膳食知识图谱中查找相关的食材、营养成分和烹饪方法等实体。
推荐算法计算：采用协同过滤、基于内容的推荐或混合推荐算法，结合用户的历史行为数据和当前信息，计算适合用户的膳食推荐结果。
结果展示：将推荐结果以列表或卡片的形式展示在用户界面，包括食材名称、烹饪方法、营养成分等信息。

四、关键技术实现步骤

（一）数据收集与预处理

数据收集：从权威的医疗数据库、医学文献、在线医疗平台收集医疗数据；从食品数据库、营养学文献、食谱网站收集膳食数据。
数据清洗：使用pandas去除数据中的噪声、重复值和缺失值，对数据进行标准化处理，确保数据的一致性和准确性。
数据标注：对于医疗问答数据，进行人工标注，为问题提供准确的答案，用于后续DeepSeek-R1大模型的微调。

（二）知识图谱构建

实体识别与关系抽取：利用BiLSTM-CRF模型对医疗文本和膳食文本进行实体识别和关系抽取，提取出疾病、症状、食材、营养成分等实体及其之间的关系。
知识融合：将抽取到的实体和关系进行融合，消除重复和冲突的信息，确保知识图谱的质量。
图谱存储：使用Neo4j图数据库存储知识图谱数据，定义实体和关系的类型，建立索引以提高查询效率。

（三）DeepSeek-R1大模型微调

数据准备：将收集到的医疗问答数据集进行预处理，转换为适合DeepSeek-R1大模型输入的格式。
模型微调：使用Hugging Face的Transformers库加载DeepSeek-R1大模型，采用监督学习的方法，在医疗问答数据集上进行微调，调整模型的参数，提高模型在医疗问答任务上的性能。
模型评估：使用测试集对微调后的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标，根据评估结果进一步优化模型。

（四）推荐算法实现

协同过滤算法实现：使用Scikit-learn库实现基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法，计算用户之间的相似度和物品之间的相似度，为用户推荐相似的膳食。
基于内容的推荐算法实现：提取食材和膳食的特征向量，计算用户偏好与膳食特征之间的相似度，为用户推荐符合其偏好的膳食。
混合推荐算法实现：将协同过滤算法和基于内容的推荐算法进行结合，根据不同的场景和用户需求，动态调整两种算法的权重，提高推荐的准确性和多样性。