随着我国人口结构的变化,人口老龄化问题日益突出。智慧养老系统的出现,使老年人能够更好的享受贴心的养老服务。由于老年人面临着更多的健康问题,健康推荐服务与老年人的健康息息相关,因此显得格外重要。然而市场上大部分健康医疗网站的推荐结果仅仅根据关键词搜索或者用户点击量来进行健康服务推荐,推荐结果并不具有针对性且准确度较低,满足不了老年人在线健康咨询的需求。针对这一问题,本文在对现有推荐算法的研究现状基础上,对现有的医生推荐算法进行了研究、改进与验证,提高了医生推荐精准度。本文将改进后的混合医生推荐算法应用在智慧养老系统健康服务推荐软件中,弥补了当前市面上健康服务推荐精准度不足的问题。具体的,本文进行了如下工作:1.概述了课题背景与国内外的研究现状,在此基础上研究分析了智慧养老系统所存在的不足,并针对健康服务推荐结果精确度较低的情况,提出了本文的研究内容——健康服务推荐软件。通过对健康服务推荐软件的需求分析,明确了软件的体系结构,分析确定了软件的技术方案。最终,将健康服务推荐软件设计为一款基于B/S架构的MVC结构的网站。2.针对当前健康服务推荐领域的不足,对现有算法进行改进,形成了改进的混合医生推荐算法。该算法将已有的混合医生推荐算法中引入了病情描述语义相似度与医生互动相似度,通过最终计算的医生推荐度来对用户推荐列表中的医生进行排名并推荐。最后对改进的混合医生推荐算法中的权重系数进行选择,选择推荐精准度最高情况下的权重系数,并与改进前医生推荐方法进行了对比。3.根据需求分析,对软件模块与数据库进行详细设计,其中包括健康医疗、关怀计划以及健康咨询等模块,并详细介绍了医生推荐模块的实现方法。4.设计了软件的测试方案,对健康服务推荐软件的软件性能、功能进行了测试,结果表明,软件符合项目需求,达到预期目标。