大數據時代的移動圖書管理系統的研究與實現

張利龍 王睿 康健

摘 要：結合大數據時代移動圖書館系統研發需求，本文提出了系統設計思路，采用Java EE技術和HTML6實現系統服務器和客戶端設計，并引入數據挖掘算法實現系統個性化功能，推動圖書管理的智能化發展。

關鍵詞：大數據時代 移動圖書管理系統 圖書推薦

中圖分類號：G25文獻標識碼：A文章編號：1003-9082（2019）06-00-01

引言

在信息技術取得快速發展的背景下，移動平臺APP的開發與應用發展日新月異。在圖書管理方面，需要完成移動管理系統的研發，以便進一步推動圖書行業的數字化建設。在大數據時代，面對海量數據信息，系統研發還應考慮圖書資源高效利用需求，因此需要進一步加強系統研究，以便為系統的實現提供思路。

一、大數據時代移動圖書管理系統研究

1.系統研發需求

在數字化建設發展中，圖書館文獻資源和數據信息量得到了不斷增長。采用傳統圖書管理系統，由于只能對基礎層面的用戶借閱信息、圖書信息等進行整合，所以只能單純實現圖書有序管理，提供簡單的圖書借閱管理服務^[1]。在大數據背景下，用戶面對的數據規模龐大，無法從系統中準確高效獲取圖書信息，容易在海量資源中迷失。多數系統需要在PC端操作，在使用過程中受時空限制。為解決這些問題，就要實現移動圖書管理系統研發，使系統能夠在各移動平臺上應用，突破時空限制加強圖書信息資源管理，并且能夠利用數據挖掘算法對用戶偏好需求進行分析，實現圖書個性化推薦，使系統服務內容得到豐富。

2.系統設計思路

結合系統研發需求進行設計，采用Java EE分層結構技術實現系統服務器設計，利用HTML6完成客戶端構建，實現Android、IOS等不同移動平臺應用程序的打包生成，使系統能夠得到跨平臺應用。在圖書推薦等功能實現上，系統采用Apriori算法，能夠將讀者借閱記錄當成是源數據，通過關聯規則分析從借閱事件中找出各種圖書的相關性，把握用戶圖書借閱的時序規律，對用戶可能感興趣的圖書進行推薦^[2]。因此在系統服務器端，需要完成數據挖掘模型的設計，采用數據收集、存儲和挖掘模塊實現用戶數據收集、整理和分析，并在客戶端進行分析結果的體現，實現系統各種功能。對于圖書館工作人員來講，還要對圖書館藏利用率展開分析，在新書引進方面，圖書采購要結合圖書淘汰借閱率和讀者興趣度等數據實現圖書上架預測，確定新書能否得到歡迎。采用分類分析法，能夠將讀者借閱數據當成是樣本數據進行分析，實現新圖書類別和歡迎程度的預測。對該項功能進行研發，可以使圖書管理受到的人為因素影響得到減少，促使圖書館藏資源利用率得到提高。

二、大數據時代移動圖書管理系統實現

1.系統基礎功能實現

在系統基礎功能實現上，首先需要確保系統能夠在各種移動平臺上運行。采用服務器端技術，能夠建立由視圖層、控制器層、業務邏輯層和DAO層構成的服務器架構。利用控制器層、業務邏輯層等中間層進行數據訪問和業務規則的處理，可以避免客戶端與數據庫直接交互，實現用戶數據分類采集與整理。HTML5為Web標準，能夠對新JavaScriot API進行定義，應用功能豐富，能夠利用audio等元素為多媒體提供支持，可以實現各種表單控件布局，完成數據實時通信^[3]。在服務器端與客戶端通信過程中，可以利用ajax技術和json技術實現普通數據傳輸，并采用websocket實現即時通信，從而使系統數據傳輸效率得到提高，減少用戶被動等待時間。采用該技術，能夠在給定時間范圍內實現服務器和客戶端的即時通信，所以能夠使系統在任意時刻推送圖書信息的需求得到滿足。在用戶使用系統時，可以通過不同移動平臺訪問系統，在客戶端完成圖書查閱、圖書借閱、圖書預約等基本操作。

2.個性化功能實現

在系統個性化功能實現方面，需要加強聚類、關聯規則等各種數據挖掘算法的應用，為圖書推薦、新書上架預測等各種個性化功能的實現提供支持。在具體建立數據挖掘模型時，還要利用數據收集模塊對用戶借閱記錄、圖書信息、用戶基本信息等各種信息進行采集。其中，用戶借閱記錄信息來自各移動端，還要采用Apriori算法完成數據分析和處理。在數據存儲方面，需要實現分類存儲，分別以用戶管理、圖書管理和借閱為主題實現各類數據存儲。在數據挖掘算法應用上，可以通過對系統模型庫和知識庫的關聯分析、聚類分析等各種算法進行調動，為系統各種功能的實現提供支持。在客戶端應用中，系統個性化功能包含相關圖書推薦、新書上架推薦等應用程序，通過點擊界面圖標可以實現程序調用。

3.系統功能應用

在系統應用階段，務必使系統試運行三個月，才能完成足夠圖書借閱信息的收集，為系統數據挖掘算法功能實現提供依據。在圖書推薦功能實現上，系統可以根據借閱主題數據完成事務數據集的建立，將書目信息當成是項集。通過對最小支持度閾值和置信度閾值進行設置，可以得到繁瑣項集，對滿足條件的圖書進行推薦。管理員在管理圖書信息時，可以在系統“新書上架預測”界面中將書名輸入到系統中，然后在彈出的列表中完成細節信息的選擇。通過對“判斷推薦”按鈕進行點擊，系統可以實現圖書自動分類，按照作者、出版社、國別等屬性建立數據集，利用用戶借閱數據開展訓練，完成各類樣本數據比例的分析，得到各項先驗概率值。在樣本需要分類的情況下，系統對貝葉斯分類器進行調動，可以獲得后驗概率。通過對概率最大的數值進行選取，可以得到對應類別的圖書信息。

結論

在大數據時代，圖書管理系統的研發應起到為用戶查找圖書提供便利，為圖書館實現館藏資源高效利用提供支持的作用。實現移動圖書管理系統設計，可以使系統使用的時空限制得到打破，使用戶能夠隨時隨地利用系統進行圖書信息查閱，也能利用數據挖掘算法進行圖書個性化推薦和新書上架預測，因此能夠使圖書得到智能化管理，滿足用戶使用要求。

參考文獻

[1]申晉祥，鮑美英.基于Android的圖書管理系統移動端APP的設計與實現[J].山西大同大學學報（自然科學版），2018，34（04）：24-26.

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[3]夏利青.基于Android平臺的移動圖書管理系統架構分析與設計[J].科技創新導報，2015，12（31）：154-155.