基于Springmvc技術(shù)的圖書智能薦購(gòu)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

◇廣東石油化工學(xué)院圖書館 王洪華

廣州軟件學(xué)院圖書館 陳婧仙

本文分析高校圖書采訪的業(yè)務(wù)流程及存在問(wèn)題，對(duì)讀者和采訪人員兩者的功能需求進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上選擇Springmvc技術(shù)，對(duì)系統(tǒng)整體架構(gòu)、系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)和核心數(shù)據(jù)模型進(jìn)行設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)操作方便、功能相對(duì)完善的高校讀者圖書薦購(gòu)管理系統(tǒng)。

隨著智慧校園、智慧圖書館的建設(shè)發(fā)展，未來(lái)圖書圖書館采訪工作的智能化、個(gè)性化是發(fā)展趨勢(shì)。圖書采訪工作作為圖書館一項(xiàng)重要的基礎(chǔ)工作，也要與時(shí)俱進(jìn)，依托學(xué)校各方面資源，建立起網(wǎng)上圖書智能薦購(gòu)系統(tǒng)，不斷優(yōu)化采編工作方式、提高采訪質(zhì)量，滿足師生日益增長(zhǎng)的個(gè)性與文化需求。

1 圖書薦購(gòu)系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路

1.1 研究現(xiàn)狀

在國(guó)內(nèi)，當(dāng)前多數(shù)圖書館普遍采用的系統(tǒng)，如：“匯文圖書館管理系統(tǒng)”、深圳圖書館的“圖書館自動(dòng)化集成系統(tǒng)（ILas）”存在明顯的不足，其設(shè)置簡(jiǎn)單、功能較少，而且平臺(tái)功能可擴(kuò)展性差等[1]，更沒(méi)有相關(guān)的智能薦購(gòu)功能或者智能輔助程序。

在國(guó)外，一些國(guó)外學(xué)者對(duì)圖書薦購(gòu)系統(tǒng)的相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了關(guān)注和研究，強(qiáng)調(diào)建設(shè)圖書薦購(gòu)系統(tǒng)在高校圖書館建設(shè)中的重要性。在系統(tǒng)的技術(shù)方面，提出了要綜合讀者的薦購(gòu)需求，挖掘文獻(xiàn)信息之間的聯(lián)系，利用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)構(gòu)建知識(shí)庫(kù)等[2]。Kuroiwa等學(xué)者提出了為使讀者薦購(gòu)圖書更為方便，可建立一個(gè)綜合的獲取圖書的數(shù)據(jù)庫(kù)。Pitcher等學(xué)者提出了為方便讀者薦購(gòu)圖書，可將市場(chǎng)上能購(gòu)買的圖書集成到數(shù)據(jù)庫(kù)的方法[3]。從讀者的個(gè)性化需求、信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)等多方面進(jìn)行理論研究與實(shí)踐。

國(guó)內(nèi)外圖書館研究者對(duì)于圖書薦購(gòu)系統(tǒng)的相關(guān)研究成果已經(jīng)豐富，研究不僅指出了市場(chǎng)上通用系統(tǒng)的不足，還指出有技術(shù)實(shí)力的圖書館應(yīng)從自身發(fā)展需求或根據(jù)存在問(wèn)題，建立合適的圖書薦購(gòu)系統(tǒng)，那么，在當(dāng)前智慧化環(huán)境下，圍繞師生個(gè)性化需求、高效率、智能等一系列新的關(guān)鍵特征，構(gòu)建新一代的智能薦購(gòu)系統(tǒng)成新的需求。

1.2 應(yīng)用情況

圖書采購(gòu)由圖書館采編部門負(fù)責(zé)，這個(gè)過(guò)程分為”采”和“編”兩個(gè)步驟，其中，圖書“采”的過(guò)程即是根據(jù)學(xué)院科研、教學(xué)需求進(jìn)行圖書的種類選擇，涉及到的三個(gè)主要關(guān)鍵原則：學(xué)院專業(yè)（學(xué)科）設(shè)置需求、學(xué)院科研需求、讀者綜合喜好需求。學(xué)院專業(yè)（學(xué)科）設(shè)置需求原則，主要就是依據(jù)學(xué)院開(kāi)設(shè)專業(yè)，有針對(duì)性的進(jìn)行專業(yè)性圖書類別的采購(gòu)，滿足師生在課余時(shí)間有大量的相關(guān)專業(yè)圖書輔助學(xué)習(xí)，并且每年按照生均至少一冊(cè)增加。學(xué)院科研需求，主要是根據(jù)學(xué)院每年科研計(jì)劃或社會(huì)研究熱點(diǎn)進(jìn)行有針對(duì)性圖書采購(gòu)，為學(xué)院師生開(kāi)展各種項(xiàng)目研究或?qū)嶒?yàn)提供相關(guān)文獻(xiàn)支持。讀者綜合喜好需求，則是根據(jù)大學(xué)生綜合素質(zhì)培養(yǎng)需求及業(yè)余興趣愛(ài)好進(jìn)行圖書的選擇，例如，生涯規(guī)劃、時(shí)間管理、生活百科等綜合性或者興趣拓展需求圖書。

高校圖書館館藏文獻(xiàn)采訪涉及兩個(gè)重要工作：圖書查重、采訪任務(wù)分配。其中，采訪任務(wù)分配，主要是根據(jù)館員專業(yè)背景，將圖書供應(yīng)商提供的每一個(gè)批次圖書依據(jù)分類拆分成多分，分發(fā)到相關(guān)專業(yè)背景的館員，由相關(guān)專業(yè)背景館員進(jìn)行專業(yè)需求調(diào)研、分析，選擇合適的館藏圖書。當(dāng)然由于每個(gè)學(xué)院圖書館館員具有相關(guān)專業(yè)背景館員的人數(shù)不一定與全院專業(yè)設(shè)置相匹配，這種情況，通常由圖書館內(nèi)部獨(dú)立的采編部為主導(dǎo)進(jìn)行，通過(guò)聯(lián)系各系專業(yè)負(fù)責(zé)人協(xié)助圖書選擇，最終由圖書館采編部負(fù)責(zé)整理匯總。這個(gè)過(guò)程在人力及時(shí)間寬裕情況下，還需要涉及到調(diào)動(dòng)學(xué)院學(xué)生參與到館藏圖書選擇過(guò)程中，最大限度完善館藏文獻(xiàn)建設(shè)質(zhì)量。

完整的采訪流程存在問(wèn)題如下所示：

（1）具有相關(guān)專業(yè)背景館員不足，館內(nèi)無(wú)法完成圖書采訪任務(wù)分配，選書質(zhì)量降低。

（2）采訪任務(wù)分配過(guò)程，人工對(duì)圖書數(shù)目數(shù)據(jù)依據(jù)專業(yè)分離傳遞到采訪負(fù)責(zé)人手中，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且容易造成數(shù)據(jù)丟失或者重復(fù)分發(fā)。

（3）無(wú)法滿足讀者的學(xué)習(xí)、教學(xué)、科研等需求，讀者需要專業(yè)圖書或者填寫一些稀缺的圖書薦購(gòu)單時(shí)，需要主動(dòng)到圖書館進(jìn)行推薦購(gòu)買。無(wú)法將選擇或填寫的圖書信息快速反饋給圖書館，指導(dǎo)圖書館采訪工作。

（4）采訪涉及的圖書數(shù)據(jù)量大，且涉及學(xué)科眾多，依靠人力，難以有效過(guò)濾不需要的數(shù)據(jù)。

面對(duì)如上的幾個(gè)問(wèn)題，當(dāng)前市面上存在的采訪輔助系統(tǒng)或者薦購(gòu)系統(tǒng)，普遍很難完全解決，其中的關(guān)鍵在于系統(tǒng)缺乏一定智能化功能。

1.3 需求分析

根據(jù)圖書館自身采訪的業(yè)務(wù)情況以及智慧圖書館建設(shè)理念，設(shè)計(jì)一套相對(duì)智能的圖書薦購(gòu)系統(tǒng)，幫助圖書采訪館員最大程度地減少工作流程，減輕大量人工分發(fā)圖書數(shù)目工作量，提高工作效率，避免選書薦書的重復(fù)操作。也方便學(xué)校廣大師生隨時(shí)獲取最新的出版書籍信息，根據(jù)自身的學(xué)習(xí)、教學(xué)、科研等需求選擇需要圖書或者填寫一些稀缺的圖書薦購(gòu)單，并將選擇或填寫的圖書信息快速反饋給圖書館。總體上的主要需求如下所示：

（1）基礎(chǔ)功能，涵蓋圖書數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出、圖書數(shù)據(jù)批量管理、讀者信息管理、讀者主動(dòng)薦購(gòu)圖書等。

（2）智能化功能，集成數(shù)據(jù)智能分析算法，涵蓋讀者的個(gè)性需求分析、圖書價(jià)值分析功能。

2 圖書薦購(gòu)系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程

2.1 Springmvc技術(shù)介紹

Springmvc技術(shù)無(wú)論是國(guó)內(nèi)還是在國(guó)外，在企業(yè)的軟件開(kāi)發(fā)中占有絕對(duì)的領(lǐng)頭地位，這與其中的基于簡(jiǎn)單配置即可快速開(kāi)發(fā)高性能、高可用、高可靠的軟件應(yīng)用有關(guān)，其核心的程序分層設(shè)計(jì)模式mvc也成為軟件開(kāi)發(fā)的典型代表，m（model）代表模型，所有的用戶數(shù)據(jù)、狀態(tài)以及程序邏輯；v（view）代表視圖，將數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)在用戶面前，可以理解為展示數(shù)據(jù)的界面，對(duì)于不同的數(shù)據(jù)綁定不同的視圖界面；c（controller）代表控制器，主要是接收用并處理用戶的交互數(shù)據(jù)，是介于模型和視圖的中間橋梁。

Springmvc技術(shù)的應(yīng)用使得java項(xiàng)目涉及的各個(gè)組件分工更明確，組件配合過(guò)程中通過(guò)依賴注入方式進(jìn)行適配，極大降低了組件的耦合度；同時(shí)擁有良好的技術(shù)生態(tài)，許多智能算法技術(shù)框架可以非常容易的集成，比如集成mahout（算法的程序?qū)崿F(xiàn)集合框架），只需要書寫配置文件名為spring-mahout.xml并加入到springmvc項(xiàng)目的資源錄下，同時(shí)引入程序，即可完成mahout算法程序的集成。同樣，其他業(yè)務(wù)邏輯等spring配置則只需要聲明引入即可。

2.2 圖書薦購(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

（1）功能結(jié)構(gòu)。圖書薦購(gòu)系統(tǒng)功能主要包括讀者模塊、管理員模塊。讀者模塊包含讀者通過(guò)瀏覽器登錄、選擇圖書書目、手工填寫薦購(gòu)圖書信息、查詢薦購(gòu)歷史記錄、查詢到庫(kù)圖書。圖書館管理員模塊包括通過(guò)瀏覽器登錄、導(dǎo)入圖書信息、查詢讀者薦購(gòu)圖書、導(dǎo)出薦購(gòu)圖書、用戶管理、系統(tǒng)設(shè)置、智能數(shù)據(jù)過(guò)濾等功能。

（2）技術(shù)選型。項(xiàng)目架構(gòu)上采用B/S結(jié)構(gòu)，即瀏覽器和服務(wù)器結(jié)構(gòu)。在技術(shù)選型上，采用Springmvc開(kāi)發(fā)技術(shù)。Spring還負(fù)責(zé)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)訪問(wèn)控制、業(yè)務(wù)邏輯、智能分析算法、事務(wù)管理進(jìn)行全局控制，主要采用注解方式進(jìn)行，注解標(biāo)簽包括@Controller、@Service、@Repository等。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，由于使用hibernate作為程序?qū)ο笈c關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)映射框架，數(shù)據(jù)庫(kù)選擇可以依據(jù)需要或者現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境隨時(shí)切換，本項(xiàng)目根據(jù)開(kāi)發(fā)機(jī)器上現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，就直接采用SqlServer2008。項(xiàng)目整體的技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 項(xiàng)目整體架構(gòu)

智能算法上采用經(jīng)典的slope one算法，這個(gè)算法基本原理是可以通過(guò)對(duì)物品的隱性評(píng)分，預(yù)測(cè)相似用戶對(duì)未知物品的評(píng)分?jǐn)?shù)，通過(guò)評(píng)分即可猜測(cè)用戶對(duì)該物品的喜歡程度。在本系統(tǒng)中，該算法主要根據(jù)讀者的圖書借閱歷史記錄、專業(yè)、年級(jí)、興趣等信息，建立讀者特征新后，為每個(gè)讀者去除與這些特征不相干的多余圖書數(shù)據(jù)，也就是從海量的各類圖書中進(jìn)行智能過(guò)濾掉，為讀者屏蔽掉無(wú)興趣（無(wú)價(jià)值）的圖書信息。該算法目前有許多實(shí)現(xiàn)的程序，只需要集成在本系統(tǒng)中，給予輸入數(shù)據(jù)模型即可獲取數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

（3）數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)主要是基礎(chǔ)功能的圖書信息分類模型和智能圖書信息過(guò)濾模型。

a、圖書信息分類模型。

圖書薦購(gòu)系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型主要有圖書分類模型和圖書信息模型、用戶、部門（系部）等模型，其中最核心的是圖書分類和圖書信息，圖書的分類在圖書領(lǐng)域里主要是依據(jù)《中國(guó)圖書館圖書分類法》，以下簡(jiǎn)稱《中圖法》，主要是針對(duì)圖書分類排架，其計(jì)算機(jī)應(yīng)用中以MARC（Machine Readable Catalog的縮寫）數(shù)據(jù)模型表示，提供復(fù)雜的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)檢索使用[4]。但是MARC數(shù)據(jù)模型過(guò)于復(fù)雜，多數(shù)情況下并不能適用簡(jiǎn)單的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，比如：學(xué)院依據(jù)根據(jù)專業(yè)設(shè)置，將不同批次圖書歸類到設(shè)定的專業(yè)類別中，如果應(yīng)用《中圖法》無(wú)疑增加系統(tǒng)設(shè)計(jì)難度，所以在圖書薦購(gòu)系統(tǒng)中，將結(jié)合《中圖法》重新設(shè)計(jì)圖書分類和圖書模型。

按照《中圖法》圖書分類是多級(jí)分類，每一個(gè)大類用大寫字母表示，大類下會(huì)有多個(gè)二級(jí)分類（以一級(jí)大類加一個(gè)數(shù)字表示），二級(jí)分類下可以有多個(gè)三級(jí)分類（以二級(jí)分類加一個(gè)數(shù)字表示），以次類推，而一種圖書的所屬類別，根據(jù)圖書出版時(shí)給予分類號(hào)確定，圖書部分?jǐn)?shù)據(jù)如表1所示。

表1 圖書部分?jǐn)?shù)據(jù)

那么在設(shè)計(jì)薦購(gòu)系統(tǒng)時(shí)，希望所有類別以一個(gè)樹(shù)形菜單的形式展現(xiàn)，其顯示的名稱可以是自定義的名稱，可以展開(kāi)子類別，當(dāng)選擇一個(gè)類別時(shí)，這一大類圖書及子類圖書都出現(xiàn)。因此，結(jié)合表1數(shù)據(jù)的分類號(hào)，可以設(shè)計(jì)圖書分類和圖書的類模型，如圖2所示。

圖2 圖書分類和圖書類模型

b、智能圖書信息過(guò)濾模型。

以某一批次的薦購(gòu)圖書信息過(guò)濾為例，通過(guò)以同一專業(yè)、年級(jí)等作為相似指標(biāo)，統(tǒng)計(jì)相似讀者的檢索關(guān)鍵詞（關(guān)鍵詞1、關(guān)鍵詞2）檢索次數(shù)作為讀者的興趣值，該值范圍基本在1至5分之間，如果是3分以上的那么就可認(rèn)定讀者是有興趣的。根據(jù)一些數(shù)據(jù)總結(jié)，可以構(gòu)建一個(gè)矩陣結(jié)構(gòu)如表2所示。

表2 Slope one基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表

表中的“？”代表讀者3沒(méi)有檢索過(guò)關(guān)鍵詞2，但是可能的存在興趣值，該值由Slope one算法進(jìn)行計(jì)算，其結(jié)果值是在限定1至5分之間，結(jié)果如果低于3分，讀者3對(duì)關(guān)鍵詞2所對(duì)應(yīng)的圖書基本可以確定為無(wú)興趣，那么這樣的圖書在薦購(gòu)系統(tǒng)中就應(yīng)該對(duì)讀者3過(guò)濾屏蔽，不應(yīng)該再展現(xiàn)在讀者的選書界面中。在系統(tǒng)上對(duì)應(yīng)的類模型設(shè)計(jì)如圖3所示。

圖3 Slope one算法數(shù)據(jù)類模型

3 圖書薦購(gòu)系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

在構(gòu)建數(shù)據(jù)模型（包括讀者基本信息表、部門院系表等主要數(shù)據(jù)模型）后。主要實(shí)現(xiàn)讀者模塊和管理員模塊兩個(gè)功能：

（1）實(shí)現(xiàn)圖書薦購(gòu)讀者客戶端，定期發(fā)布圖書采訪數(shù)據(jù)，發(fā)布到網(wǎng)上，讓讀者參與到圖書館采訪工作中，實(shí)現(xiàn)讀者網(wǎng)上選書、填寫書單，向圖書館采購(gòu)提供采訪依據(jù)。整體時(shí)序圖如圖4所示。

圖4 圖書薦購(gòu)時(shí)序圖

（2）實(shí)現(xiàn)圖書薦購(gòu)數(shù)據(jù)管理，系統(tǒng)可以定期采集或?qū)敫鱾€(gè)書商的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)圖書數(shù)據(jù)批量管理，讀者信息進(jìn)行管理，選購(gòu)圖書批量導(dǎo)出等功能。整體時(shí)序圖如圖5所示。

圖5 圖書薦購(gòu)數(shù)據(jù)管理時(shí)序圖

4 結(jié)束語(yǔ)

基于Springmvc技術(shù)的圖書智能薦購(gòu)系統(tǒng)研發(fā)具有完備的功能，方便學(xué)校廣大師生獲取最新的出版書籍信息，根據(jù)自身的學(xué)習(xí)、教學(xué)、科研等需求選擇需要圖書或者填寫一些稀缺的圖書薦購(gòu)單，并將選擇或填寫的圖書信息快速反饋給圖書館。最大程度地減少圖書館館員工作流程，提高工作效率，避免選書薦書的重復(fù)操作，間接幫助優(yōu)化館藏建設(shè)，提升館藏質(zhì)量。