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)

最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布 · 792 阅读

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介绍资料

以下是一份关于《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，包含任务目标、分解、技术要求、进度安排等内容，供参考：

中医药数据具有多源异构（如文本、图像、结构化病历）、历史悠久、关联复杂等特点，传统信息化系统存在数据孤岛、分析效率低、推荐缺乏个性化等问题。本项目旨在结合大数据技术（Hadoop/Spark/Hive）与知识图谱技术，构建一个高效、智能的中医问诊与中药推荐系统，推动中医药数字化与精准化发展。

总体目标
- 开发一套集成中医问诊、数据存储、知识推理与中药推荐的智能化系统，实现以下功能：
  - 多源中医数据的高效存储与处理；
  - 基于症状的中医证型智能诊断；
  - 结合知识图谱与机器学习的个性化中药推荐；
  - 系统可视化交互与结果解释。
具体目标
- 完成中医数据采集与清洗，构建标准化数据仓库（Hive）；
- 实现基于Spark的症状分类与关联规则挖掘算法；
- 构建中医知识图谱（Neo4j），覆盖“症状-证型-方剂-中药”实体关系；
- 开发Web端问诊系统，集成知识图谱推理与推荐结果展示。

任务模块	具体内容	负责人	交付物
1. 数据采集与预处理	- 从中医文献、医院病历、公开数据集中采集结构化/非结构化数据； - 使用Spark清洗缺失值与异常值。	张三	清洗后的数据集、数据质量报告
2. 数据存储与管理	- 基于Hadoop HDFS存储原始数据； - 使用Hive构建数据仓库，设计表结构与分区策略。	李四	Hive数据仓库脚本、存储方案文档
3. 症状分析与诊断模型	- 利用Spark MLlib训练症状分类模型（如随机森林、XGBoost）； - 实现基于FP-Growth的证型关联规则挖掘。	王五	模型代码、准确率评估报告
4. 知识图谱构建	- 从经典文献中抽取“症状-证型-方剂-中药”实体关系； - 使用Neo4j存储图数据并设计查询接口。	赵六	知识图谱模式（Schema）、导入脚本
5. 中药推荐算法开发	- 基于知识图谱路径推理（如症状→证型→方剂→中药）； - 融合协同过滤算法优化推荐多样性。	钱七	推荐算法代码、对比实验报告
6. 系统集成与测试	- 开发Web前端（Vue.js）与后端（Spring Boot）； - 集成Hadoop生态组件与知识图谱服务； - 进行压力测试与临床数据验证。	全体成员	可运行系统、测试报告

大数据处理
- 使用Hadoop 3.x作为分布式存储框架，支持PB级数据存储；
- 使用Spark 3.x实现内存计算，加速症状分析与模型训练；
- 使用Hive 3.x管理结构化数据，支持SQL查询与ETL任务。
知识图谱
- 使用Neo4j 4.x存储中医实体关系，支持Cypher查询语言；
- 知识抽取工具：结合Stanford CoreNLP与自定义规则引擎。
推荐算法
- 知识图谱推理：基于图遍历的路径评分算法；
- 机器学习：Spark MLlib实现协同过滤与矩阵分解。
系统开发
- 前端：Vue.js + Element UI实现响应式界面；
- 后端：Spring Boot提供RESTful API，集成Spark与Neo4j服务；
- 部署：Docker容器化部署，支持横向扩展。

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1周	完成系统功能定义与技术选型评审
数据准备	第2-3周	采集并清洗至少10万条中医数据，构建Hive初始仓库
模型开发	第4-6周	完成症状分类模型与关联规则挖掘，知识图谱导入5000条以上实体关系
推荐算法	第7-8周	实现知识图谱推理与协同过滤融合算法，推荐准确率≥80%
系统集成	第9-10周	完成前后端联调，支持100并发用户访问
测试优化	第11周	通过压力测试与医生专家验证，修复系统漏洞
验收交付	第12周	提交系统源代码、文档与演示视频，完成项目答辩

硬件资源：
- 服务器：4台（8核CPU、32GB内存、1TB硬盘），用于Hadoop集群部署；
- 测试机：1台（开发环境与数据库服务）。
软件资源：
- 操作系统：CentOS 7.x；
- 大数据组件：Hadoop/Spark/Hive；
- 数据库：Neo4j Community Edition；
- 开发工具：IntelliJ IDEA、PyCharm、Docker。
数据资源：
- 合作医院提供脱敏临床病历（不少于5万条）；
- 公开数据集：中国中医科学院《中医方剂数据库》、CTCMS舌象数据集。

风险	影响等级	应对措施
数据质量差导致模型偏差	高	增加数据清洗规则，引入医生专家标注验证
知识图谱实体关系缺失	中	结合文献挖掘与临床经验补充关系，设计动态更新机制
系统性能瓶颈	高	优化Spark分区策略，使用Redis缓存高频查询结果