vue基于springboot框架的在线求医问诊问药系统小程序_0gus2y33

目录

      • 系统概述
      • 核心功能
      • 技术实现
      • 特色与创新
    • 开发技术
  • 核心代码参考示例
    • 1.建立用户稀疏矩阵,用于用户相似度计算【相似度矩阵】
    • 2.计算目标用户与其他用户的相似度
    • 总结
    • 源码文档获取/同行可拿货,招校园代理 :文章底部获取博主联系方式!

系统概述

基于Vue和SpringBoot框架的在线求医问诊问药系统小程序,旨在为用户提供便捷的医疗咨询、在线问诊及药品购买服务。系统采用前后端分离架构,前端使用Vue.js实现响应式界面,后端依托SpringBoot提供高效稳定的业务逻辑支持。通过整合医疗资源与药品供应链,实现从咨询到购药的一站式服务。

核心功能

用户端功能

  • 在线问诊:支持图文、语音等多种形式咨询医生,实时获取专业建议。
  • 药品商城:分类展示药品信息,支持搜索、比价及在线下单。
  • 电子病历:存储用户历史问诊记录,便于追踪健康状态。
  • 预约挂号:对接医院系统,实现线上号源查询与预约。

医生端功能

  • 患者管理:查看患者病历、历史咨询记录,提供个性化诊疗方案。
  • 排班管理:设置可预约时间段,优化接诊效率。
  • 处方开具:线上生成电子处方,经审核后同步至药房系统。

后台管理功能

  • 权限控制:基于RBAC模型管理医生、药师、管理员等角色权限。
  • 数据统计:分析问诊量、药品销量等数据,辅助运营决策。
  • 药品库存管理:实时监控库存状态,预警缺货药品。

技术实现

  • 前端:Vue3 + TypeScript + Vant组件库,适配微信小程序及Web端。
  • 后端:SpringBoot + MyBatis-Plus + Redis,采用RESTful API设计。
  • 数据库:MySQL主从复制保障数据安全,Elasticsearch实现药品搜索优化。
  • 安全:JWT鉴权 + HTTPS加密,敏感数据脱敏处理。

特色与创新

  • 智能分诊:基于NLP算法初步匹配症状与科室,提升问诊效率。
  • 电子处方流转:通过区块链技术确保处方不可篡改,保障用药安全。
  • 多端协同:小程序与Web端数据互通,医生可随时切换终端处理请求。

该系统通过技术手段优化传统医疗流程,为医患双方提供高效、安全的线上服务,具有较高的社会价值和商业化潜力。





开发技术

系统决定采用Vue.js作为前端框架,因其易用、灵活且支持组件化开发,适合快速开发动态交互的Web应用。Vue.js的生态系统丰富,社区支持强大,可以有效地加速开发进程和提高前端开发效率。经过评估,Vue.js完全满足系统对前端技术的需求。 研究如何通过Spring Boot实现系统的快速开发和部署,利用Vue构建动态的前端页面,以及如何通过MySQL进行高效的数据管理和查询。系统后端选择Spring Boot框架,该框架基于Java,支持快速开发、微服务架构,且易于部署。Spring Boot广泛应用于企业级应用中,稳定性和性能都得到了验证。结合MyBatis作为持久层框架,可以简化数据库操作,提高数据处理效率。这套技术栈既符合现代Web应用开发的趋势,也满足了系统对后端技术的要求。
后端语言框架支持:
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.Nodejs+Vue.js -vscode
3.python(flask/django)–pycharm/vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
JDK版本不限,最低jdk1.8
技术栈:JAVA+Mysql+Springboot+Vue+Maven
数据库工具:Navicat/SQLyog都可以
数据库:mysql (版本不限)

核心代码参考示例

1.建立用户稀疏矩阵,用于用户相似度计算【相似度矩阵】

协同过滤算法代码如下(示例):

/** * 协同过滤算法 */publicUserBasedCollaborativeFiltering(Map<String,Map<String,Double>>userRatings){this.userRatings=userRatings;this.itemUsers=newHashMap<>();this.userIndex=newHashMap<>();//辅助存储每一个用户的用户索引index映射:user->indexthis.indexUser=newHashMap<>();//辅助存储每一个索引index对应的用户映射:index->user// 构建物品-用户倒排表intkeyIndex=0;for(Stringuser:userRatings.keySet()){Map<String,Double>ratings=userRatings.get(user);for(Stringitem:ratings.keySet()){if(!itemUsers.containsKey(item)){itemUsers.put(item,newArrayList<>());}itemUsers.get(item).add(user);}//用户ID与稀疏矩阵建立对应关系this.userIndex.put(user,keyIndex);this.indexUser.put(keyIndex,user);keyIndex++;}intN=userRatings.size();this.sparseMatrix=newLong[N][N];//建立用户稀疏矩阵,用于用户相似度计算【相似度矩阵】for(inti=0;i<N;i++){for(intj=0;j<N;j++)this.sparseMatrix[i][j]=(long)0;}for(Stringitem:itemUsers.keySet()){List<String>userList=itemUsers.get(item);for(Stringu1:userList){for(Stringu2:userList){if(u1.equals(u2)){continue;}this.sparseMatrix[this.userIndex.get(u1)][this.userIndex.get(u2)]+=1;}}}}publicdoublecalculateSimilarity(Stringuser1,Stringuser2){//计算用户之间的相似度【余弦相似性】Integerid1=this.userIndex.get(user1);Integerid2=this.userIndex.get(user2);if(id1==null||id2==null)return0.0;returnthis.sparseMatrix[id1][id2]/Math.sqrt(userRatings.get(indexUser.get(id1)).size()*userRatings.get(indexUser.get(id2)).size());}

2.计算目标用户与其他用户的相似度

publicList<String>recommendItems(StringtargetUser,intnumRecommendations){// 计算目标用户与其他用户的相似度Map<String,Double>userSimilarities=newHashMap<>();for(Stringuser:userRatings.keySet()){if(!user.equals(targetUser)){doublesimilarity=calculateSimilarity(targetUser,user);userSimilarities.put(user,similarity);}}// 根据相似度进行排序List<Map.Entry<String,Double>>sortedSimilarities=newArrayList<>(userSimilarities.entrySet());sortedSimilarities.sort(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()));// 选择相似度最高的K个用户List<String>similarUsers=newArrayList<>();for(inti=0;i<numRecommendations;i++){if(i<sortedSimilarities.size()){similarUsers.add(sortedSimilarities.get(i).getKey());}else{break;}}// 获取相似用户喜欢的物品,并进行推荐Map<String,Double>recommendations=newHashMap<>();for(Stringuser:similarUsers){Map<String,Double>ratings=userRatings.get(user);for(Stringitem:ratings.keySet()){if(userRatings.get(targetUser)!=null&&!userRatings.get(targetUser).containsKey(item)){recommendations.put(item,ratings.get(item));}}}

总结

本次毕业设计主要围绕老师要求的设计与实现展开,通过综合运用现代信息技术,旨在解决传统管理系统中存在的流程冗杂、信息孤岛化、评审透明度不足等问题。在系统的设计与实现过程中,我们采用了SpringBoot框架和MySQL数据库等先进技术,实现了系统的前后端分离、模块化设计以及高效的数据处理与存储功能。
通过本次毕业设计,我成功构建了一个高效、安全、易用的毕业设计定系统。该系统不仅提高了传统的效率和透明度。同时,系统的无纸化操作也符合当前环保和可持续发展的理念。
然而,在系统的实际应用过程中,我也发现了一些待改进之处。例如,需要进一步完善以提高用户体验;系统的安全性也需要进一步加强,以确保用户信息的安全与隐私。此外,系统的界面设计也有待优化,以提升用户的使用感受。
本次毕业设计虽然取得了一定的成果,但仍存在许多需要改进和完善的地方。在未来的工作中,我将继续努力学习和探索,不断优化系统功能,提升系统性能,为今后的工作提供更加高效、便捷的服务。

源码文档获取/同行可拿货,招校园代理 :文章底部获取博主联系方式!

需要成品或者定制,加我们的时候,不满意的可以定制
文章最下方名片联系我即可~ 所有项目都经过测试完善,本系统包修改时间和标题,包安装部署运行调试

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1125093.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

格雷厄姆的工作资本策略:关注流动性

格雷厄姆的工作资本策略&#xff1a;关注流动性关键词&#xff1a;格雷厄姆、工作资本策略、流动性、价值投资、财务分析、股票估值、投资决策摘要&#xff1a;本文深入探讨了格雷厄姆的工作资本策略&#xff0c;重点关注其对流动性的考量。首先介绍了该策略提出的背景和目的&a…

基于智能AI大模型+大数据爬虫采集+机器学习预测算法的农产品销售预测系统设计与实现(精品源码+论文+答辩PPT)

博主介绍&#xff1a;CSDN毕设辅导第一人、靠谱第一人、全网粉丝50W,csdn特邀作者、博客专家、腾讯云社区合作讲师、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交…

性价比高的口腔种植机构排名

性价比高的口腔种植机构排名&#xff1a;如何选择与极简口腔的价值分析随着口腔健康意识的提升和种植牙技术的普及&#xff0c;越来越多的缺牙患者开始寻求一种既可靠又经济的牙齿修复方案。市场上口腔种植机构众多&#xff0c;价格、技术和服务水平参差不齐&#xff0c;如何甄…

FastAPI 的执行模型、Python 并发语义、事件循环(event loop)与线程池调度

FastAPI 的执行模型、Python 并发语义、事件循环&#xff08;event loop&#xff09;与线程池调度 文章目录 FastAPI 的执行模型、Python 并发语义、事件循环&#xff08;event loop&#xff09;与线程池调度一、核心背景&#xff1a;FastAPI 是如何执行路由函数的二、逐个分析…

vue基于springboot框架的大中型企业职工信息化企业员工奖惩打卡平台设计_8j8g1y51

目录系统概述技术架构核心功能创新点应用价值开发技术核心代码参考示例1.建立用户稀疏矩阵&#xff0c;用于用户相似度计算【相似度矩阵】2.计算目标用户与其他用户的相似度总结源码文档获取/同行可拿货,招校园代理 &#xff1a;文章底部获取博主联系方式&#xff01;系统概述 …

工业摄像头是专为工业场景设计的高性能视频图像

工业摄像头是专为工业场景设计的高性能视频图像采集设备&#xff0c;其工作原理、核心部件、技术特性、应用领域及工作流程如下&#xff1a;工作原理工业摄像头通过光电转换原理&#xff0c;将光信号转化为电信号。当被摄物体的光线通过镜头聚焦到感光传感器&#xff08;如CCD或…

vue基于springboot框架的智慧托儿所管理系统_53mr51pf

目录系统概述核心功能技术亮点应用价值开发技术核心代码参考示例1.建立用户稀疏矩阵&#xff0c;用于用户相似度计算【相似度矩阵】2.计算目标用户与其他用户的相似度总结源码文档获取/同行可拿货,招校园代理 &#xff1a;文章底部获取博主联系方式&#xff01;系统概述 智慧托…

知识图谱增强大模型:构建可解释的行业智能搜索引擎

摘要&#xff1a;本文深度揭秘知识图谱与大语言模型融合的企业级搜索架构。通过动态图神经网络&#xff08;Dynamic GNN&#xff09;实现实体关系实时编码&#xff0c;结合LLM的生成能力&#xff0c;打造具备"推理溯源"能力的智能搜索系统。在医疗领域实测中&#xf…

ArcGIS大师之路500技---054字段顺序调整

文章目录前言一、需求说明二、合并工具前言 本文主要介绍通过合并工具实现字段顺序的调整。 一、需求说明 在要素类中添加一个字段&#xff0c;字段会自动添加到最后&#xff0c;如下图 我们虽然可以通过鼠标拖动的方式调整字段顺序&#xff0c;但是这种调整顺序只是临时的&…

强化学习推荐系统实战:从DQN到PPO的演进与落地

摘要&#xff1a;本文揭秘强化学习在工业级推荐系统中的工程化落地路径。通过改造传统DQN模型为SlateQ架构&#xff0c;并引入PPO-Rec离在线训练框架&#xff0c;在某短视频平台成功将用户停留时长提升23%&#xff0c;长尾内容曝光占比增加41%。提供完整的状态表征、奖励塑形、…

python3可以执行,但是python命令不行,怎么解决

只有 python3 命令&#xff0c;没有叫 python 的可执行文件&#xff0c;所以 zsh 才会提示 command not found: python。让 python 也能用&#xff0c;常见有 3 种做法&#xff08;推荐第 1 种&#xff09;。 ⸻ 方案 1&#xff08;推荐&#xff09;&#xff1a;用 alias 让 py…

博士助教不会公开说,但一定会提醒熟人的论文细节

有些话&#xff0c;博士助教一般不会在公开场合说。 不是因为复杂&#xff0c;而是因为——说了容易让人误会。但如果是熟人、同门&#xff0c; 我往往会在论文快交的时候&#xff0c; 私下提醒几句。这些细节&#xff0c;不是写作技巧&#xff0c; 而是决定论文能不能顺利走完…

vue基于springboot框架的汉服文化交流商城平台设计_26t5m844

目录汉服文化交流商城平台设计摘要开发技术核心代码参考示例1.建立用户稀疏矩阵&#xff0c;用于用户相似度计算【相似度矩阵】2.计算目标用户与其他用户的相似度总结源码文档获取/同行可拿货,招校园代理 &#xff1a;文章底部获取博主联系方式&#xff01;汉服文化交流商城平台…

基于Java的宗教信用智慧管理系统的设计与实现全方位解析:附毕设论文+源代码

1. 为什么这个毕设项目值得你 pick ? 基于Java的宗教信用智慧管理系统的设计与实现&#xff0c;旨在为宗教机构提供一个全面、高效的信息管理平台。相比传统选题&#xff0c;“烂大街”的毕设往往缺乏创新性和实用性&#xff0c;而本系统则针对宗教组织的实际需求进行设计开发…

基于Spring Boot+Vue的居民健康档案管理系统_26h816k3

目录居民健康档案管理系统概述技术架构与功能模块系统特点与优势开发技术核心代码参考示例1.建立用户稀疏矩阵&#xff0c;用于用户相似度计算【相似度矩阵】2.计算目标用户与其他用户的相似度总结源码文档获取/同行可拿货,招校园代理 &#xff1a;文章底部获取博主联系方式&am…

导师严选10个AI论文网站,助你轻松搞定本科论文!

导师严选10个AI论文网站&#xff0c;助你轻松搞定本科论文&#xff01; AI 工具如何成为论文写作的得力助手 在当前学术研究日益数字化的趋势下&#xff0c;AI 工具正在逐步改变学生撰写论文的方式。无论是从内容生成、逻辑梳理还是语言优化的角度来看&#xff0c;AI 技术都展现…

大数据领域数据架构的缓存策略优化

大数据领域数据架构的缓存策略优化 关键词&#xff1a;大数据、数据架构、缓存策略、性能优化、分布式系统、缓存一致性、缓存淘汰算法 摘要&#xff1a;本文深入探讨大数据环境下数据架构中的缓存策略优化技术。我们将从基础概念出发&#xff0c;逐步分析缓存系统的工作原理&a…

2026年嵌入式软件开发公司十大排名深度解析

在当今科技飞速发展的时代&#xff0c;嵌入式软件开发在各个领域都发挥着至关重要的作用。为了帮助大家在众多嵌入式软件开发公司中找到靠谱的合作伙伴&#xff0c;以下为您深度解析2026年嵌入式软件开发公司十大排名。1. 深圳市虎克技术有限公司技术实力&#xff1a;拥有一支专…

学长亲荐!9款AI论文平台测评:本科生毕业论文写作全攻略

学长亲荐&#xff01;9款AI论文平台测评&#xff1a;本科生毕业论文写作全攻略 2026年AI论文平台测评&#xff1a;为什么你需要这份精准指南&#xff1f; 随着人工智能技术的不断发展&#xff0c;越来越多的本科生开始借助AI论文平台提升写作效率。然而&#xff0c;市面上的工具…

2025年RAG技术全面解析:从检索增强生成到上下文引擎的演进 | 程序员必读指南

2025年RAG技术在争议中演进&#xff0c;从知识库升级为企业级数据底座。面对"易用难精"挑战&#xff0c;TreeRAG、GraphRAG等优化方案涌现&#xff0c;与长上下文技术协同发展。随着AI Agent兴起&#xff0c;RAG演变为Context Engine&#xff0c;成为支撑Agent的核心…