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)

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 + 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. Web开发:采用FlaskDjango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。
  4. 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

  1. 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。
  2. 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

五、系统优势与应用场景

(一)系统优势

  1. 准确性高:结合DeepSeek-R1大模型的强大推理能力和知识图谱的结构化知识,能够为用户提供准确、可靠的医疗信息和膳食建议。
  2. 个性化强:根据用户的个人信息、健康状况和饮食偏好,为用户提供个性化的服务,满足不同用户的需求。
  3. 可扩展性好:系统采用分层架构和模块化设计,便于添加新的功能和数据源,具有良好的可扩展性。

(二)应用场景

  1. 在线医疗咨询平台:为用户提供24小时不间断的医疗问答服务,解答用户的常见疾病问题、用药咨询等。
  2. 健康管理APP:结合用户的健康数据,为用户提供个性化的膳食推荐和健康管理方案,帮助用户改善饮食习惯,预防和控制慢性疾病。
  3. 医院内部系统:辅助医生进行诊断和治疗决策,为医生提供疾病的相关信息和治疗方案建议。

六、系统维护与优化

(一)数据更新

定期更新医疗数据和膳食数据,确保知识图谱中的信息始终保持最新。同时,收集用户的反馈信息,对数据和模型进行持续优化。

(二)模型优化

根据新的数据和用户需求,对DeepSeek-R1大模型进行进一步的微调和优化,提高模型的性能和泛化能力。

(三)性能监控

建立系统性能监控机制,实时监测系统的响应时间、吞吐量等指标,及时发现和解决系统性能问题。

通过以上技术说明,本系统充分利用了Python、DeepSeek-R1大模型和知识图谱的优势,构建了一个高效、准确、个性化的医疗问答与健康膳食推荐系统,为用户提供了便捷、可靠的健康服务。

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