基于大数据的智能健康管理与个性化推荐系统旨在通过收集和分析用户健康数据,为用户提供全面的健康管理服务。主要功能包括:健康数据上传、健康风险评估、慢性病预测、个性化健康建议、医疗资源预约、健康活动参与和评论。系统采用多种机器学习算法进行心脏病、糖尿病和帕金森病的预测,并通过比较不同算法的性能选择最佳方案。用户可以通过系统了解自身健康状况,获得个性化的饮食、运动和用药建议,并进行健康活动的预约和参与。
基于大数据的智能健康管理与个性化推荐系统采用了先进的技术框架和算法,以实现高效、精准的健康管理和个性化服务。系统采用Flask框架进行Web应用开发,确保轻量级和灵活的开发环境。后端使用MySQL数据库管理用户数据和健康档案,保证数据的安全性和高效性。数据处理方面,系统使用主成分分析法(PCA)进行数据降维,提升处理速度和准确性。在慢性病预测中,系统集成了支持向量机(SVM)、随机森林和梯度提升机(GBM)等多种机器学习算法,通过比较性能选择最优模型。此外,系统设计模块化,易于扩展和维护,支持多用户同时使用,提供健康风险评估、疾病风险分析、个性化健康建议、医疗资源预约、健康活动参与和评论等功能,满足用户多样化的健康管理需求。