| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 人工神经网络在疾病诊断的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 推荐系统的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文的研究内容和创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 问诊推荐系统相关技术 | 第19-31页 |
| 2.1 开源网络爬虫Nutch介绍 | 第19-22页 |
| 2.1.1 Nutch爬虫的数据文件 | 第19页 |
| 2.1.2 Nutch的工作原理 | 第19-22页 |
| 2.2 大数据平台Hadoop介绍 | 第22-29页 |
| 2.2.1 分布式文件系统HDFS | 第22-26页 |
| 2.2.2 分布式处理框架MapReduce | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 疾病诊断神经网络模型 | 第31-45页 |
| 3.1 BP神经网络简介 | 第31-35页 |
| 3.1.1 人工神经网络的基本原理和结构 | 第31-34页 |
| 3.1.2 BP神经网络的基本原理 | 第34-35页 |
| 3.2 疾病诊断神经网络模型的建立 | 第35-44页 |
| 3.2.1 疾病诊断训练样本集的建立 | 第36-37页 |
| 3.2.2 疾病症状数据集预处理 | 第37-42页 |
| 3.2.3 使用普通的BP神经网络模型进行疾病诊断 | 第42页 |
| 3.2.4 使用分层的BP神经网络模型进行疾病诊断 | 第42-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 医生推荐模型 | 第45-59页 |
| 4.1 推荐算法简介 | 第45-47页 |
| 4.1.1 基于内容的推荐 | 第45-46页 |
| 4.1.2 基于协同过滤的推荐 | 第46-47页 |
| 4.1.3 组合推荐 | 第47页 |
| 4.2 医生推荐模型的建立 | 第47-57页 |
| 4.2.1 实验数据集 | 第48页 |
| 4.2.2 基于内容的医生推荐模块 | 第48-51页 |
| 4.2.3 基于协同过滤的医生推荐模块 | 第51-54页 |
| 4.2.4 基于组合的医生推荐模块 | 第54-55页 |
| 4.2.5 实验结果验证 | 第55-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 问诊推荐系统的设计与实现 | 第59-71页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第59-60页 |
| 5.1.1 功能需求 | 第59页 |
| 5.1.2 非功能需求 | 第59-60页 |
| 5.2 系统总体框架设计 | 第60-61页 |
| 5.3 系统核心模块设计 | 第61-65页 |
| 5.3.1 用户交互子模块 | 第62-63页 |
| 5.3.2 疾病诊断子模块 | 第63-64页 |
| 5.3.3 医生推荐子模块 | 第64-65页 |
| 5.4 系统实现 | 第65-70页 |
| 5.4.1 系统环境搭建 | 第65-67页 |
| 5.4.2 系统功能展示 | 第67页 |
| 5.4.3 系统功能测试 | 第67-68页 |
| 5.4.4 系统性能测试 | 第68-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 工作总结 | 第71-72页 |
| 工作展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |