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介绍资料
开题报告
题目：Spring Boot + Vue.js 中药推荐系统
一、研究背景与意义
随着健康意识的提升，中药因其天然、温和、全面的调理结果，在现代社会中越来越受到人们的关注。然而，中药种类繁多，药性各异，平凡人往往难以精确选择适合自己的中药。同时，传统中医理论深奥复杂，使得非专业人士难以理解和应用。因此，开发一个基于现代信息技术的中药推荐系统，旨在通过智能化的方式，为用户提供个性化的中药推荐服务，具有重要意义。
该系统不但能够提升用户体验，帮助用户快速找到适合自己的中药，还能促进中药文化的普及和传播，推动中医药事业的现代化发展。此外，通过大数据分析和呆板学习技术，系统能够挖掘中药之间的关联性和潜在疗效，为中医药研究提供新的视角和方法。
二、研究目标
本研究旨在设计并实现一个集用户健康档案管理、中药信息查询、个性化中药推荐、健康养生建议等功能于一体的中药推荐系统。具体目标包括：
- 用户健康档案管理：收集并分析用户的健康数据，包括体质、病史、过敏史等，构建精准的用户健康画像。
- 中药数据库创建：整理中药的根本信息、药性、功效、实用症状等，创建全面的中药数据库。
- 个性化中药推荐：运用呆板学习算法，结合用户健康画像和中药数据库，实现个性化中药推荐。
- 健康养生建议：根据用户的健康状态和中药推荐结果，提供科学公道的健康养生建议。
三、研究内容
本研究将围绕中药推荐系统的核心功能展开，具体内容包括以下几个方面：
- 用户模块：设计用户注册登录、个人信息管理、健康档案管理等界面，收集用户的健康数据，为构建用户健康画像提供基础。
- 中药模块：整理中药的根本信息，包括名称、药性、功效、实用症状、禁忌等，创建中药数据库，并设计中药信息查询界面。
- 推荐算法模块：接纳协同过滤、内容基推荐等算法，结合用户健康画像和中药数据库，实现个性化中药推荐。同时，利用深度学习等技术不断优化推荐算法，进步推荐精度。
- 健康养生建议模块：根据用户的健康状态和中药推荐结果，结合中医养生理论，提供个性化的健康养生建议，如饮食调理、作息安排、运动建议等。
四、研究方法与技术路线
- 文献分析法：查阅国内外关于中药推荐系统、Spring Boot框架、Vue.js框架等方面的文献资料，相识现有研究的结果与不敷，为本系统的设计提供理论依据。
- 软件工程方法：按照软件工程的规范流程，举行需求分析、系统设计、编码实现、测试与维护等步骤，确保系统的开发质量和可维护性。
- 问卷观察法：设计问卷收集用户对于中药推荐系统的需求，包括对中药信息的关注点、对推荐结果精确性的要求、对健康养生建议的期望等，为系统功能的优化提供用户反馈。
技术路线方面，接纳Spring Boot作为后端开发框架，Vue.js作为前端开发框架，实现前后端分离，确保系统的高性能和可扩展性。数据库方面，使用MySQL举行数据存储和管理。推荐算法则利用大数据处理技术和呆板学习算法，实现个性化中药推荐。
五、预期结果与创新点
- 预期结果：
- 开发一个基于Spring Boot + Vue.js的中药推荐系统，实现用户健康档案管理、中药信息查询、个性化中药推荐、健康养生建议等功能。
- 通过系统测试和用户反馈，评估系统的结果和用户满意度，举行必要的优化和改进。
- 提供一套完备的系统文档和用户手册，方便用户的使用和维护。
- 创新点：
- 结合Spring Boot和Vue.js框架，实现前后端高效分离，提升系统性能和可扩展性。
- 利用大数据处理技术和呆板学习算法，实现个性化中药推荐，进步推荐的精确性和用户满意度。
- 引入健康养生建议功能，结合中医养生理论，为用户提供全方位的健康管理服务。
六、研究计划与进度安排
- 准备阶段（1个月）：查阅相干资料，准备技术文档，举行需求分析。
- 设计阶段（1个月）：制定软件开发计划，设计软件功能架构和数据库布局。
- 开发阶段（3个月）：根据设计文档，举行前后端开发，实现系统各功能模块。
- 测试与优化阶段（1个月）：举行系统测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，根据测试结果举行优化和改进。
- 文档撰写与答辩准备阶段（1个月）：撰写系统文档和用户手册，准备答辩材料。
七、参考文献
由于篇幅限制，具体文献未在此列出，但将根据实际研究情况添加相干文献，以确保研究的严谨性和可靠性。
以上是《Spring Boot + Vue.js 中药推荐系统》的开题报告内容，后续研究将按照此计划举行，并根据实际情况举行必要的调整和优化。
运行截图
推荐项目
上万套Java、Python、大数据、呆板学习、深度学习等高级选题(源码+lw+摆设文档+讲解等)
项目案例
上风
1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用
2-全部源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！
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