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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。
#xff08;1#xff09;第一轮测试中执行了个20个测试用例#xff0c;通过16个#xff0c;失败4个#xff0c;其中属于严重缺陷的1个#xff0c;属于一般缺陷的3个。
#xff08;21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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package com.sqlimport org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types._
import org.junit.Testimport java.util.Propertiesclass 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)Testdef init(): Unit {doctors_df.show()}//指标5 热门医生Top10Testdef tables05(): Unit {doctors_df.createOrReplaceTempView(ods_doctors)val df2 spark.sql(select hospital,name,max(views) numfrom ods_doctorsgroup by hospital,nameorder by num desclimit 10)df2
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