现今,人们从网络上获取的消息越来越多,推荐系统应运而生并广泛应用于各行各业。但在中药材领域的应用却很少。近年来,人们对中药材的重视程度逐渐提高,购买量和相关研究也随之增多,一般的中药材购买网站不能满足人们生活和科研工作的需求,因此论文研究了基于多属性的中药材推荐系统关键技术,同时设计并完成了一个中药材推荐原型系统。实现中药材推荐原型系统,首先要完成中药材知识表示,将《中华人民共和国药典》中的中药材数据转换为计算机可以识别的语言。论文在充分分析中药材特点的基础上,提出可拓树,使用统一的规则将中药材知识进行描述。构建中药材知识可拓树,可以提高后续推荐算法的工作效率。论文引入语义相似度,充分考虑中药材之间的语义关系,从信息、语义距离和属性三方面计算相似度,经过层次分析法加权优化,得到最终语义相似度。依据中药材属性值的数据类型,将中药材属性分类计算,使结果更科学、更准确。论文选取金银花、大青叶、竹茹等部分中药材进行实验,优化后的语义相似度算法与基于信息和基于距离的相似度算法进行对比,发现三种算法的基本走势相同,但是本研究算法的灵敏度得到了很大提高,说明本研究算法保证了准确性,且避免了众多中药材相似度相同的状况。推荐系统的核心是推荐算法,论文采用基于组合模型的推荐算法。主要运用了基于内容的推荐算法和协同过滤算法的思想,在保证推荐结果准确性的同时,提高系统对用户偏好的预测。在计算中药材相似度部分,引入语义相似度算法,提高推荐结果的智能化、语义化。对生成推荐列表的TOP-N算法增加阈值,满足了中药材这种特殊物品推荐的可靠性。本研究设计并完成了一个中药材推荐原型系统,系统根据用户需求向用户推荐中药材,同时实现用户查询、搜索、留言等功能,充分证明了基于组合模型的推荐算法的可行性。一个好的中药材推荐系统,可以将中药材分类存储,对人们的生活工作提供便利,为中药材领域的发展提供基础,将我国传统的中医技术发扬光大。