方剂推荐系统是结合中医理论与现代信息技术的智能化医疗辅助系统，其核心组成部分可归纳为以下四个关键模块：

一、数据采集与处理模块

患者信息收集

通过电子病历、在线问诊平台或移动应用采集患者的疾病史、症状、体征、体质等多维度数据，包括中医腹诊信息、舌象、脉象等传统诊断依据。

数据清洗与标准化

对原始数据进行去噪、缺失值处理，并将不同来源的数据进行标准化，确保数据质量和一致性。

二、特征工程与模型构建模块

特征提取

从患者数据中提取与方剂匹配相关的特征，包括症状组合、药物组合、疾病类型、体质类型等，构建多维特征向量。

模型训练与优化

采用机器学习算法（如决策树、神经网络、支持向量机等）训练推荐模型，通过交叉验证、超参数调优等方式提升模型准确性。

三、推荐算法与决策模块

多维度匹配机制

基于中药方剂与症状/药物组合、疾病/体质关联性，通过规则引擎或深度学习模型筛选匹配方剂，同时考虑方剂的功效、禁忌及配伍原则。

个性化推荐策略

根据患者实时反馈和历史数据动态调整推荐结果，支持多方案对比和优选。

四、结果评估与反馈模块

推荐效果评估

通过临床验证、患者满意度调查、诊疗效果追踪等方式评估推荐系统的准确性和实用性。

反馈机制

将实际用药效果反馈至系统，用于持续优化模型参数和推荐策略。

补充说明

现代方剂推荐系统还可能集成以下功能：

临床决策支持：

结合中医经典理论（如辨证论治）与现代临床指南辅助医生制定诊疗方案；

云平台支持：利用云计算资源实现大规模数据处理与模型训练；

移动应用接口：提供便捷的移动端查询与交互体验。

通过以上模块的协同作用，方剂推荐系统能够实现智能化、精准化的中药方剂推荐，提升诊疗效率与质量。