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测试过程及结果

本次对于医生推荐系统测试通过手动测试的方式共进行了两轮测试。

（1）第一轮测试中执行了个20个测试用例，通过16个，失败4个，其中属于严重缺陷的1个，属于一般缺陷的3个。

（2）第二轮测试中执行了10个测试用例，通过9个，失败1个，其中属于严重缺陷的0个，一般缺陷的1个。

测试结论及改进

医生推荐系统共进行了两轮具体测试，在第一轮测试中发现了一些错误，通过步骤重现分析属于逻辑错误还是编码错误后进行具体修改，修改成功后再次进行新一轮的测试验证，通过对比实测结果与预期结果，重新进行修改测试。就测试到的问题而言，绝大多数是由于系统代码编写产生的错误，因此重新进行修改可以消除错误。在整体更改之后，虽然仍存在着对系统运行不影响的问题，但是该系统目前已基本解决求医难的问题，满足了医生和患者用户的需求。

在该系统测试阶段，我们遵照最少用例测试最多错误的原则，遵循全面覆盖功能点，并避免系统在配置资源方面的冗余。

7结束语

医生推荐系统是根据患者网上求医难、信息适用性差的需求而开发的一款系统。可以及时有效的解答患者的健康问题、方便用户浏览健康资讯，还可以使医生的个人品牌得到宣传和实现。

本文从分析研究背景、内容和意义出发，首先分析了在互联网使用和信息大爆炸的当代，患者求医过程中遇到的各种不便与限制医生进一步发展的原因，然后从技术、经济和操作三个方面进行系统的可行性分析，确定系统是否可行。接着,进一步分析游客、患者用户、医生用户和管理员这四类用户的用户需求，并根据用户需求绘制四类用户各自的用例图，然后进行医生推荐系统的数据建模，通过绘制医生推荐系统的数据流图，列出对应的数据字典。接着，进行从系统的总体结构到具体功能模块的设计，按照系统实体与实体之间的联系绘制E-R图，并转换为逻辑结构设计。最后，根据前面的分析设计进行系统实施与测试，使用C#语言在Visual Studio 2008中编写代码和测试，最终得到满足用户需求的医生推荐系统。

医生推荐系统虽然基本实现预期目标，能够为用户提供在线问诊、医生查找、浏览健康资讯等功能，但目前仍存在一些问题，如商业价值不高，系统缺乏充值操作，还有消息功能不够完善等，需要随着用户的使用不断更新完善才能更好的满足用户需求。

参考文献

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核心算法代码分享如下：

package com.sql

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types._
import org.junit.Test

import java.util.Properties

class DoctorSpark2024 {
  val spark = SparkSession.builder()
    .master("local[12]")
    .appName("医生大数据Spark分析2024")
    .getOrCreate()
  val doctors_schema = StructType(
    List(
      StructField("name", StringType),
      StructField("views", FloatType),
      StructField("hospital",StringType),
      StructField("department", StringType),
      StructField("gaode_province", StringType),
      StructField("gaode_city",StringType),
      StructField("gaode_district", StringType),
      StructField("title", StringType),
      StructField("disease", StringType)

    )
  )

  val doctors_df = spark.read.option("header", "false").schema(doctors_schema).csv("hdfs://bigdata:9000/doctor2024/doctors/doctors.csv")



  @Test
  def init(): Unit = {
   doctors_df.show()
  }

//指标5  热门医生Top10
  @Test
  def tables05(): Unit = {
    doctors_df.createOrReplaceTempView("ods_doctors")
    val df2 = spark.sql(
      """
            select hospital,name,max(views) num
            from ods_doctors
            group by hospital,name
            order by num desc
            limit 10
    """)
    df2
//      .show(50)
     .coalesce(1)
      .write
      .mode("overwrite")
      .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123456")
      .jdbc(
        "jdbc:mysql://bigdata:3306/hive_doctor?useSSL=false",
        "tables05",
        new Properties()
      )
  }

  //指标6  科室数量Top10
  @Test
  def tables06(): Unit = {
    doctors_df.createOrReplaceTempView("ods_doctors")
    val df2 = spark.sql(
      """
          select department,count(distinct name) num
          from ods_doctors
          group by department
          order by num desc
          limit 10
    """)
    df2
      //      .show(50)
      .coalesce(1)
      .write
      .mode("overwrite")
      .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123456")
      .jdbc(
        "jdbc:mysql://bigdata:3306/hive_doctor?useSSL=false",
        "tables06",
        new Properties()
      )
  }



}