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	科技进步的飞速发展引起人们日常生活的巨大变化，电子信息技术的飞速发展使得电子信息技术的各个领域的应用水平得到普及和应用。信息时代的到来已成为不可阻挡的时尚潮流，人类发展的历史正进入一个新时代。在现实运用中，应用软件的工作规则和开发步骤，采用python技术建设医疗产品信息推荐系统。
	本设计主要实现集人性化、高效率、便捷等优点于一身的医疗产品信息推荐系统，完成系统用户、资源管理、公告栏管理、轮播图、病症管理、医药分类、医药、接诊记录、销售数据等功能模块。系统通过浏览器与服务器进行通信，实现数据的交互与变更。本系统通过科学的管理方式、便捷的服务提高了工作效率，减少了数据存储上的错误和遗漏。医疗产品信息推荐系统使用python语言，采用基于 MVVM模式的Flask技术进行开发，使用 Eclipse 2017 CI 10 编译器编写，数据方面主要采用的是微软的MySQL关系型数据库来作为数据存储媒介，配合前台HTML+CSS 技术完成系统的开发。
关键词：医疗产品信息推荐系统  python  MySQL 

	随着信息技术的迅速发展，人们对医疗卫生服务提出了更高要求。目前我国医疗机构普遍存在着医生缺乏有效的个性化诊疗方案和患者难以及时获得健康指导等问题。为此，医疗产品信息推荐系统建设已成为当务之急。该课题旨在设计并实现一个基于数据挖掘技术的医疗产品信息推荐平台，以提高医生诊断效率及改善患者就医体验。同时，利用互联网+大数据技术，将传统医院信息系统升级改造成集信息化管理和智能化服务于一体的新型医疗服务体系。使之能够更好地为广大人民群众提供优质高效的医疗保健服务。因此，对基于数据挖掘的医疗产品信息推荐系统的研究具有重要意义。目前，国内大多数医疗机构都采用人工方式进行个性化医疗产品信息定制与推荐工作。但这种方式存在着诸多不足。例如：信息传递不及时。信息反馈不够全面等。这些缺点严重影响到医疗资源利用率。阻碍了个性化医疗服务的进一步推广。也不利于整个行业的进步发展。为了更好地为患者提供精准化的医疗产品信息服务。满足人们日益增长的个性化需求。迫切需要构建一个智能化的医疗产品信息推送平台。从而实现对个性化医疗产品信息的有效管理和利用。以提高医院信息化水平和服务水平。最终达到降本增效目的。并取得良好经济效益，社会效益以及生态效益。因此。本文从理论与实践两方面展开探讨。主要分析了当前国内医疗产品信息推荐系统存在的问题及其原因。并针对这些问题进行深入剖析。最后根据实际情况设计出一套较为完善的解决方案。包括具体的功能模块组成。具有一定现实意义。
1.2 研究现状
	推荐系统是为了解决互联网上信息过载问题而提出的一种智能代理系统，它能够利用推荐算法分析系统所获得的信息，然后针对特定用户的喜好、习惯和兴趣为其推荐相应的信息，以帮助用户快速的获取所需要的有用信息。随着人们对信息获取的个性化要求日益增高，推荐系统便顺势提供了针对不同用户的个性化服务。该项服务以用户为中心，以满足用户个性化的需求为目标，它能够根据用户需求的变化，动态的改变所推荐的信息，让每个用户都能得到个性化的推荐服务闲。
	1992年，Tapestry 系统的诞生被学术界认为是第一个真正具有实用价值的推荐系统，该系统是一套前所未有的邮件推荐系统，其核心的构建算法是协同过滤算法。°自此之后，随着计算机技术和互联网技术的日益成熟与发展，推荐系统逐步应用到了电子商务领域，使得推荐系统得到越来越多专家学者的关注。与此同时，ACM数据挖掘小组SIGKDD在1999年成立了一个研讨组，该小组的主题是网页挖掘技术和推荐技术，并组织了一个以个性化推荐系统为专题的报道，这说明了推荐系统已经引起了学术界的高度关注，2000年，NEC研究院的D.B.Kurt等人将个性化的推荐功能引入到CiteSeer搜索引擎中，这也就实现了搜索引擎的个性化服务功能。此后，个性化信息推荐系统成为学术界的一个研究重点和热点，并以此理论为基础产生了很多优秀的推荐系统|5.例如大型了电子商务平台EBay网，它通过用户的购买记录以及用户对购买产品的打分制度，并结合其他消费者对同一产品的满意度来为用户提供个性化的推荐服务。

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