计算机毕业设计hadoop+spark+hive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)

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介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop+Spark+Hive中医问诊系统与知识图谱中药推荐系统》的任务书模板，包含任务分解、技术指标、交付成果等核心要素：

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任务书：基于Hadoop+Spark+Hive的中医问诊系统与知识图谱中药推荐系统

项目周期：2024年1月—2025年3月
项目负责人：XXX
参与单位：XXX大学计算机学院、XXX中医院

一、项目背景与目标

1.1 背景

• 中医诊疗数据分散在电子病历、古籍文献、临床记录中，缺乏标准化整合
• 传统问诊依赖医生经验，推荐方剂缺乏个性化解释
• 大数据技术可解决中医数据存储、分析、推理的效率问题

1.2 目标

1. 短期目标：
   • 构建支持10万级并发问诊的分布式系统
   • 实现中药推荐准确率≥85%（基于临床验证）
2. 长期目标：
   • 形成可复用的中医知识图谱构建方法论
   • 推动中医诊疗智能化标准制定

二、任务分解与分工

2.1 任务1：中医数据采集与预处理（2024.01-2024.03）

• 负责人：数据工程组
• 具体任务：
  • 采集3类数据：
    • 结构化数据：HIS系统电子病历（Hive存储）
    • 半结构化数据：古籍PDF（OCR识别+正则清洗）
    • 非结构化数据：舌象图片（OpenCV分割特征）
  • 数据标注：
    • 标注10万例问诊记录的症状-方剂对应关系
    • 制定《中医数据标注规范（试行）》

2.2 任务2：分布式问诊引擎开发（2024.04-2024.09）

• 负责人：算法开发组
• 技术栈：
  • 前端：Vue.js + WebSocket实时交互
  • 后端：Spark Structured Streaming处理问诊流
  • 存储：HDFS（原始数据） + HBase（用户画像）
• 关键功能：

  scala

  	// 多轮对话管理示例
  	def manageDialogue(userInput: String, context: Map[String, Any]): (String, Map[String, Any]) = {
  	val intent = bertModel.predict(userInput) // 意图识别
  	intent match {
  	case "confirm_symptom" =>
  	updateSymptomConfidence(context, userInput) // 更新症状置信度
  	case "request_recommendation" =>
  	triggerRecommendationEngine(context) // 触发推荐引擎
  	// ...其他意图处理
  	}
  	}

2.3 任务3：中医知识图谱构建（2024.04-2024.12）

• 负责人：知识工程组
• 实施步骤：
  1. 本体设计：
     • 定义12类实体（药材、方剂、症状等）
     • 定义28种关系（如"方剂A包含药材B"）
  2. 图谱构建：
     • 使用Neo4j存储图数据
     • 通过Cypher查询实现推理：

       cypher

       	// 查找治疗"阴虚火旺型失眠"的方剂路径
       	MATCH path=(d:Disease {name:"阴虚火旺型失眠"})-[:TREATED_BY*1..3]->(f:Formula)
       	RETURN path LIMIT 5

  3. 动态更新：
     • 设计知识图谱增量更新机制（基于Kafka消息队列）

2.4 任务4：中药推荐系统开发（2024.07-2025.01）

• 负责人：推荐算法组
• 推荐策略：

  策略类型	权重	实现方式
  协同过滤	40%	基于用户-方剂矩阵的ALS算法
  知识推理	50%	图遍历算法（Dijkstra最短路径）
  深度学习	10%	GraphSAGE节点嵌入模型

• 可解释性设计：
  • 生成推荐解释模板：

    	根据您的症状（舌红少苔、脉细数），结合当前季节（秋季燥邪），
    	系统推荐"百合固金汤"，该方剂在类似病例中有效率达92%。

2.5 任务5：系统集成与测试（2025.02-2025.03）

• 负责人：测试组
• 测试方案：
  • 性能测试：
    • 使用JMeter模拟1000并发问诊请求
    • 验证Spark集群吞吐量≥5000条/秒
  • 临床测试：
    • 在XXX中医院开展对照实验（实验组300例 vs 对照组300例）
    • 评估指标：问诊时间、推荐接受率、疗效满意度

三、技术指标与验收标准

3.1 系统性能指标

指标项	要求值	测试方法
问诊响应时间	≤800ms	JMeter压力测试
知识图谱覆盖率	≥90%常见病症	抽样检查1000种疾病
推荐准确率	≥85%	临床验证（F1-score）

3.2 数据安全要求

• 符合《个人信息保护法》和《中医药数据分类分级指南》
• 实现：
  • 患者数据脱敏存储（如姓名用MD5加密）
  • HDFS权限控制（ACL策略）

四、交付成果

4.1 软件系统

1. 中医问诊Web应用（含移动端适配）
2. 知识图谱管理系统（支持可视化编辑）
3. 推荐结果解释接口（RESTful API）

4.2 技术文档

1. 《中医数据标注规范（V1.0）》
2. 《知识图谱构建方法白皮书》
3. 《系统部署与运维手册》

4.3 知识产权

1. 申请发明专利2项（中医推荐算法、图谱更新方法）
2. 发表核心期刊论文3篇（含1篇SCI）

五、经费预算

项目	金额（万元）	说明
硬件采购	45	服务器、GPU集群
数据采集	18	古籍数字化、临床合作
人员费用	60	研发、测试、临床团队
其他	7	差旅、会议、专利
总计	130

六、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
数据质量风险	古籍OCR识别错误率>15%	增加人工复核环节
技术风险	Spark任务频繁OOM	优化分区策略，增加Executor内存
临床风险	医生对推荐结果接受度低	建立反馈机制，迭代优化算法

项目负责人签字：_________________
日期：2023年12月XX日

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备注：

1. 本任务书需经项目指导委员会审核通过后执行
2. 每月25日前提交项目进度报告
3. 关键节点需进行阶段性评审（如知识图谱验收、推荐算法验收）

运行截图

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