计算机毕业设计Python+Spark+DeepSeek-R1大模型中医问诊系统+知识图谱中药推荐系统大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)-优快云博客

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介绍资料

以下是为《Python+Spark+DeepSeek-R1大模型中医问诊系统+知识图谱中药推荐系统》设计的开题报告框架，内容涵盖研究背景、目标、技术路线及创新点等核心要素：

题目：基于Python+Spark+DeepSeek-R1大模型的中医问诊系统与知识图谱中药推荐系统研究

行业背景
- 中医诊疗面临标准化不足、问诊效率低、中药推荐依赖经验等问题。
- 人工智能技术（如大模型、知识图谱）为中医现代化提供新路径。
- 国家政策支持中医药与AI融合发展（如《中医药振兴发展重大工程实施方案》）。
研究意义
- 理论意义：探索AI技术在中医问诊与中药推荐中的创新应用，完善中医智能化理论体系。
- 实践意义：提升问诊效率与精准度，降低误诊率；通过知识图谱实现个性化中药推荐，推动中医药标准化。

中医问诊系统研究
- 现有系统多基于规则引擎或传统机器学习，缺乏自然语言交互能力。
- 少数AI问诊系统（如“中医大脑”）未充分结合大模型的多模态理解能力。
中药推荐系统研究
- 传统推荐依赖症状-中药关联规则，忽视药性配伍与患者体质差异。
- 知识图谱在中药领域的应用仍处于起步阶段，缺乏动态更新机制。
技术现状
- 大模型：DeepSeek-R1在中文医疗问答中表现优异，但需针对中医领域微调。
- Spark：可处理海量中医文献与问诊数据，支持实时分析。
- 知识图谱：需构建“症状-证型-中药-方剂”四元关系网络。

总体目标
开发一套集成中医问诊、症状分析、中药推荐的智能化系统，实现“问诊-诊断-推荐”全流程自动化。
具体目标
- 基于DeepSeek-R1构建中医多轮对话问诊模型，支持症状补全与辨证推理。
- 利用Spark处理中医电子病历与古籍数据，构建动态知识图谱。
- 设计基于图神经网络的中药推荐算法，考虑药性、禁忌与患者体质。
研究内容
- 模块1：中医问诊系统
  - 数据准备：中医问诊语料库构建（症状描述、舌脉数据）。
  - 模型训练：使用LoRA技术微调DeepSeek-R1，优化中医术语理解。
  - 对话管理：设计状态跟踪与反馈机制，支持模糊症状澄清。
- 模块2：知识图谱构建
  - 数据源：整合《中医方剂大辞典》《本草纲目》及临床病历。
  - 图谱设计：定义实体（症状、中药、证型）与关系（“治疗”“禁忌”）。
  - Spark优化：使用GraphX实现图数据分布式存储与查询。
- 模块3：中药推荐系统
  - 算法设计：结合图嵌入（TransE）与协同过滤，生成个性化推荐。
  - 评估指标：准确率、覆盖率、药性冲突率。

技术路线

mermaid

1graph TD
2A[数据采集] --> B[Spark预处理]
3B --> C[DeepSeek-R1问诊模型]
4B --> D[知识图谱构建]
5C --> E[症状分析]
6D --> F[中药推荐]
7E --> F

创新点
- 多模态问诊：结合语音输入与舌象图片分析（预留接口）。
- 动态知识图谱：通过Spark Streaming实时更新临床新发现。
- 可解释推荐：生成推荐理由（如“根据您‘肝郁气滞’证型，推荐柴胡疏肝散”）。

预期成果
- 原型系统：包含问诊对话、知识图谱可视化、推荐报告生成功能。
- 实验报告：对比传统推荐与图谱推荐的准确率提升（预期≥15%）。
- 论文1-2篇：目标CCF-C类会议或中医信息化期刊。

研究计划