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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。
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核心算法代码分享如下：
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Top10@Testdef 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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