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基于springboot+vue药品智能推荐系统的设计与实现【附项目源码】

花匠小妙招
2025-01-05 06:50

基于springboot+vue药品智能推荐系统的设计与实现

简介

现代医学中，药品的种类和数量不断增加，而人们对药品的了解和认知水平并没有同步提高，加上药品的副作用和相互作用等问题，选择适合自己的药品变得越来越困难。药品智能推荐系统就是为了解决这一问题而开发的一种基于人工智能算法的药品推荐系统。该系统通过分析用户的用药记录、药品信息、疾病信息等，结合人工智能算法，为用户提供准确的药品推荐服务。

功能

药品智能推荐系统的功能主要包括药品推荐、用药记录管理、药品信息管理和疾病信息管理。

药品推荐：药品推荐是该系统最核心的功能之一。该系统能够根据用户的用药记录、药品信息、疾病信息等，为用户提供准确的药品推荐服务。系统通过分析用户的用药记录，可以了解用户的用药情况，从而推荐适合用户的药品。同时，系统也可以根据药品的功效和副作用等信息，为用户提供更加精准的药品推荐服务。用药记录管理：用药记录管理是该系统的一个重要功能。该系统能够对用户的用药记录进行管理，包括用药时间、剂量、用药频次等信息。通过用药记录管理，用户可以查看自己的用药情况，了解自己的用药效果，从而选择更加合适的药品。药品信息管理：药品信息管理是该系统的另一个重要功能。该系统能够对药品信息进行管理，包括药品名称、功效、剂量等信息。通过药品信息管理，用户可以了解药品的基本信息，选择适合自己的药品。疾病信息管理：疾病信息管理是该系统的另一个重要功能。该系统能够对疾病信息进行管理，包括疾病名称、症状、治疗方法等信息。通过疾病信息管理，用户可以了解疾病的基本信息，选择适合自己的治疗方法和药品。

技术栈

该系统采用了以下技术：

SpringBoot：后端框架，用于实现业务逻辑。Vue：前端框架，用于实现用户界面。MyBatis：持久层框架，用于访问数据库。Redis：缓存数据库，用于提高系统性能。Elasticsearch：搜索引擎，用于实现药品搜索功能。TensorFlow：人工智能框架，用于实现药品推荐算法。

药品推荐算法

药品推荐是该系统的核心功能之一，需要采用一种精确的算法来实现。该系统采用了基于协同过滤的药品推荐算法。

协同过滤算法是一种常用的推荐算法，该算法通过分析用户的历史行为，找到与用户兴趣相似的其他用户，并将这些用户喜欢的物品推荐给该用户。在药品推荐中，该算法可以通过分析用户的用药记录，找到用药记录相似的其他用户，从而推荐适合用户的药品。

总结

该药品智能推荐系统基于SpringBoot+Vue技术实现，采用了人工智能算法，为用户提供准确的药品推荐服务。该系统具有良好的用户界面和性能，可以为用户提供良好的用药体验。该系统的药品推荐功能是该系统的核心功能之一，能够根据用户的用药情况和药品信息，为用户提供准确的药品推荐服务。同时，该系统的用药记录管理、药品信息管理和疾病信息管理等功能也能够帮助用户更好地管理自己的用药情况，选择适合自己的药品。该系统的药品推荐算法采用基于协同过滤的算法，能够更加准确地为用户推荐适合的药品。