温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

收藏点赞不迷路  关注作者有好处

                                                          文末获取源码 

《Spark+大模型知识图谱中药推荐系统》开题报告

一、课题背景与意义

随着健康意识的增强和中医药文化的复兴，中药材的需求量显著增加。然而，面对海量的中药材信息和复杂的用户需求，传统的中药材推荐方式已难以满足用户高效、精准的获取需求。大数据和人工智能技术的快速发展为中药材推荐系统的创新提供了有力支持。因此，开发一个基于Spark和大模型知识图谱的中药推荐系统具有重要的现实意义和应用前景。

1. 提升用户体验：通过智能推荐算法，系统能够根据用户的购买历史、偏好等信息，为用户提供个性化的中药材推荐，提升用户体验。
2. 优化资源配置：基于大数据分析的中药材需求预测，有助于商家优化库存管理和采购策略，减少资源浪费。
3. 促进中医药文化传承：通过知识图谱的构建，系统能够整合中医药领域的专业知识，促进中医药文化的传承与发展。
4. 推动技术创新：结合Spark和大模型等先进技术，探索中药材推荐系统的创新路径，为相关领域的技术发展提供参考。

二、国内外研究现状

在国内，中药材推荐系统的研究尚处于起步阶段，但已有一些学者和企业在该领域进行了积极探索。例如，一些电商平台利用大数据技术对中药材销售数据进行分析，为用户提供简单的推荐服务。然而，这些系统大多基于简单的统计方法，缺乏深度学习和知识图谱等先进技术的支持，难以实现精准推荐。

在国外，虽然针对中药材的推荐系统研究较少，但知识图谱和推荐系统在医疗健康领域的应用已相对成熟。例如，一些医疗机构利用知识图谱技术构建医疗知识库，为医生提供辅助诊断服务；同时，基于深度学习的推荐系统在电商、社交媒体等领域也取得了显著成效。这些研究成果为中药材推荐系统的开发提供了有益的借鉴。

三、研究目标与内容

1. 构建中药材知识图谱：收集中药材相关的数据资源，包括药材名称、性味归经、功效主治、用法用量等信息，利用自然语言处理技术和图数据库技术构建中药材知识图谱。
2. 开发基于Spark和大模型的中药材推荐系统：结合Spark的分布式计算能力和大模型的深度学习能力，设计并实现基于协同过滤、深度学习等算法的中药材推荐模型。同时，利用知识图谱中的实体关系信息，提升推荐算法的精准度和可解释性。
3. 系统测试与优化：对系统进行功能测试、性能测试和用户测试，确保系统的稳定性和高效性。根据测试结果对系统进行优化和改进。

四、研究方法与技术路线

1. 文献调研：通过查阅相关文献和资料，了解中药材推荐系统的研究现状和发展趋势。
2. 数据收集与处理：利用爬虫技术从中药材相关网站和数据库中收集数据，并进行清洗和预处理。
3. 知识图谱构建：采用Neo4j等图数据库技术构建中药材知识图谱，包括药材实体、属性、关系等信息的存储和查询。
4. 算法设计与实现：基于Spark和大模型框架设计并实现中药材推荐算法，包括数据预处理、模型训练、预测评估等步骤。
5. 系统开发与测试：采用Spring Boot和Vue.js等技术搭建系统前后端，并进行功能测试、性能测试和用户测试。

五、预期成果与创新点

1. 预期成果：构建完成中药材知识图谱，包含丰富的中药材信息和实体关系；开发完成基于Spark和大模型的中药材推荐系统，实现精准推荐功能；发表相关学术论文或技术报告，分享研究成果和经验。
2. 创新点：结合Spark的分布式计算能力和大模型的深度学习能力，实现中药材推荐系统的精准推荐；利用知识图谱技术整合中医药领域的专业知识，提升推荐算法的精准度和可解释性；探索中药材推荐系统的创新路径，为相关领域的技术发展提供参考。

六、研究计划与进度安排

1. 第1-2周：文献调研和数据收集。
2. 第3-4周：数据预处理和知识图谱构建。
3. 第5-8周：推荐算法设计与实现。
4. 第9-12周：系统开发与测试。
5. 第13-14周：撰写论文和准备答辩。

七、参考文献

（此处省略具体参考文献，实际撰写时应列出所有引用的文献）

---

本开题报告旨在明确《Spark+大模型知识图谱中药推荐系统》的研究目标、内容、方法和技术路线，为后续的研究工作提供指导和参考。通过本课题的研究，我们期望能够开发出一个高效、精准、个性化的中药材推荐系统，为用户提供更好的服务体验，同时推动中医药文化的传承与发展。

核心算法代码分享如下：

import pandas as pd  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity  
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD  
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors  
  
# 假设我们有一个数据集df，包含用户ID、药材ID和评分  
# 数据集示例：  
# 用户ID | 药材ID | 评分  
# 1      | 101    | 5  
# 1      | 102    | 3  
# 2      | 103    | 4  
# ...  
  
# 加载数据（这里使用pandas从CSV文件加载，但你可以根据实际情况调整）  
# df = pd.read_csv('user_herb_ratings.csv')  
  
# 为了示例，我们手动创建一个小型数据集  
data = {  
    'user_id': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4],  
    'herb_id': [101, 102, 103, 104, 101, 105, 102],  
    'rating': [5, 3, 4, 2, 5, 4, 3]  
}  
df = pd.DataFrame(data)  
  
# 创建用户-药材评分矩阵  
user_herb_matrix = df.pivot_table(index='user_id', columns='herb_id', values='rating').fillna(0)  
  
# 标准化评分矩阵（对于某些算法很重要）  
scaler = StandardScaler()  
user_herb_matrix_scaled = scaler.fit_transform(user_herb_matrix)  
  
# 使用SVD进行降维（可选，但有助于加速相似度计算）  
svd = TruncatedSVD(n_components=50)  # 你可以调整n_components的值  
user_herb_matrix_reduced = svd.fit_transform(user_herb_matrix_scaled)  
  
# 计算余弦相似度（这里我们使用降维后的矩阵）  
cosine_sim = cosine_similarity(user_herb_matrix_reduced)  
  
# 创建NearestNeighbors模型来查找最相似的用户  
nn_model = NearestNeighbors(metric='cosine', algorithm='brute')  
nn_model.fit(user_herb_matrix_reduced)  
  
# 定义一个函数来为用户推荐药材  
def recommend_herbs(user_id, num_recommendations=5):  
    # 找到与目标用户最相似的用户  
    distances, indices = nn_model.kneighbors(user_herb_matrix_reduced[user_id-1].reshape(1, -1), n_neighbors=num_recommendations+1)  
      
    # 排除用户自己（第一个相似用户总是自己）  
    similar_users = indices[0][1:]  
      
    # 聚合相似用户的评分来推荐药材  
    # 这里我们简单地取平均评分，但你可以使用更复杂的聚合策略  
    recommended_herbs = user_herb_matrix.iloc[similar_users].mean(axis=0).sort_values(ascending=False)  
      
    # 排除用户已经评分的药材  
    user_rated_herbs = user_herb_matrix.iloc[user_id-1].index[user_herb_matrix.iloc[user_id-1] > 0]  
    recommended_herbs = recommended_herbs.drop(user_rated_herbs)  
      
    # 返回前num_recommendations个推荐的药材  
    return recommended_herbs.head(num_recommendations)  
  
# 示例：为用户1推荐药材  
recommendations = recommend_herbs(user_id=1)  
print(recommendations)