大数据时代的移动图书管理系统的研究与实现

张利龙 王睿 康健

摘 要：结合大数据时代移动图书馆系统研发需求，本文提出了系统设计思路，采用Java EE技术和HTML6实现系统服务器和客户端设计，并引入数据挖掘算法实现系统个性化功能，推动图书管理的智能化发展。

关键词：大数据时代 移动图书管理系统 图书推荐

中圖分类号：G25文献标识码：A文章编号：1003-9082（2019）06-00-01

引言

在信息技术取得快速发展的背景下，移动平台APP的开发与应用发展日新月异。在图书管理方面，需要完成移动管理系统的研发，以便进一步推动图书行业的数字化建设。在大数据时代，面对海量数据信息，系统研发还应考虑图书资源高效利用需求，因此需要进一步加强系统研究，以便为系统的实现提供思路。

一、大数据时代移动图书管理系统研究

1.系统研发需求

在数字化建设发展中，图书馆文献资源和数据信息量得到了不断增长。采用传统图书管理系统，由于只能对基础层面的用户借阅信息、图书信息等进行整合，所以只能单纯实现图书有序管理，提供简单的图书借阅管理服务^[1]。在大数据背景下，用户面对的数据规模庞大，无法从系统中准确高效获取图书信息，容易在海量资源中迷失。多数系统需要在PC端操作，在使用过程中受时空限制。为解决这些问题，就要实现移动图书管理系统研发，使系统能够在各移动平台上应用，突破时空限制加强图书信息资源管理，并且能够利用数据挖掘算法对用户偏好需求进行分析，实现图书个性化推荐，使系统服务内容得到丰富。

2.系统设计思路

结合系统研发需求进行设计，采用Java EE分层结构技术实现系统服务器设计，利用HTML6完成客户端构建，实现Android、IOS等不同移动平台应用程序的打包生成，使系统能够得到跨平台应用。在图书推荐等功能实现上，系统采用Apriori算法，能够将读者借阅记录当成是源数据，通过关联规则分析从借阅事件中找出各种图书的相关性，把握用户图书借阅的时序规律，对用户可能感兴趣的图书进行推荐^[2]。因此在系统服务器端，需要完成数据挖掘模型的设计，采用数据收集、存储和挖掘模块实现用户数据收集、整理和分析，并在客户端进行分析结果的体现，实现系统各种功能。对于图书馆工作人员来讲，还要对图书馆藏利用率展开分析，在新书引进方面，图书采购要结合图书淘汰借阅率和读者兴趣度等数据实现图书上架预测，确定新书能否得到欢迎。采用分类分析法，能够将读者借阅数据当成是样本数据进行分析，实现新图书类别和欢迎程度的预测。对该项功能进行研发，可以使图书管理受到的人为因素影响得到减少，促使图书馆藏资源利用率得到提高。

二、大数据时代移动图书管理系统实现

1.系统基础功能实现

在系统基础功能实现上，首先需要确保系统能够在各种移动平台上运行。采用服务器端技术，能够建立由视图层、控制器层、业务逻辑层和DAO层构成的服务器架构。利用控制器层、业务逻辑层等中间层进行数据访问和业务规则的处理，可以避免客户端与数据库直接交互，实现用户数据分类采集与整理。HTML5为Web标准，能够对新JavaScriot API进行定义，应用功能丰富，能够利用audio等元素为多媒体提供支持，可以实现各种表单控件布局，完成数据实时通信^[3]。在服务器端与客户端通信过程中，可以利用ajax技术和json技术实现普通数据传输，并采用websocket实现即时通信，从而使系统数据传输效率得到提高，减少用户被动等待时间。采用该技术，能够在给定时间范围内实现服务器和客户端的即时通信，所以能够使系统在任意时刻推送图书信息的需求得到满足。在用户使用系统时，可以通过不同移动平台访问系统，在客户端完成图书查阅、图书借阅、图书预约等基本操作。

2.个性化功能实现

在系统个性化功能实现方面，需要加强聚类、关联规则等各种数据挖掘算法的应用，为图书推荐、新书上架预测等各种个性化功能的实现提供支持。在具体建立数据挖掘模型时，还要利用数据收集模块对用户借阅记录、图书信息、用户基本信息等各种信息进行采集。其中，用户借阅记录信息来自各移动端，还要采用Apriori算法完成数据分析和处理。在数据存储方面，需要实现分类存储，分别以用户管理、图书管理和借阅为主题实现各类数据存储。在数据挖掘算法应用上，可以通过对系统模型库和知识库的关联分析、聚类分析等各种算法进行调动，为系统各种功能的实现提供支持。在客户端应用中，系统个性化功能包含相关图书推荐、新书上架推荐等应用程序，通过点击界面图标可以实现程序调用。

3.系统功能应用

在系统应用阶段，务必使系统试运行三个月，才能完成足够图书借阅信息的收集，为系统数据挖掘算法功能实现提供依据。在图书推荐功能实现上，系统可以根据借阅主题数据完成事务数据集的建立，将书目信息当成是项集。通过对最小支持度阈值和置信度阈值进行设置，可以得到繁琐项集，对满足条件的图书进行推荐。管理员在管理图书信息时，可以在系统“新书上架预测”界面中将书名输入到系统中，然后在弹出的列表中完成细节信息的选择。通过对“判断推荐”按钮进行点击，系统可以实现图书自动分类，按照作者、出版社、国别等属性建立数据集，利用用户借阅数据开展训练，完成各类样本数据比例的分析，得到各项先验概率值。在样本需要分类的情况下，系统对贝叶斯分类器进行调动，可以获得后验概率。通过对概率最大的数值进行选取，可以得到对应类别的图书信息。

结论

在大数据时代，图书管理系统的研发应起到为用户查找图书提供便利，为图书馆实现馆藏资源高效利用提供支持的作用。实现移动图书管理系统设计，可以使系统使用的时空限制得到打破，使用户能够随时随地利用系统进行图书信息查阅，也能利用数据挖掘算法进行图书个性化推荐和新书上架预测，因此能够使图书得到智能化管理，满足用户使用要求。

参考文献

[1]申晋祥，鲍美英.基于Android的图书管理系统移动端APP的设计与实现[J].山西大同大学学报（自然科学版），2018，34（04）：24-26.

[2]姜浙炜.高校移动图书馆管理系统的设计与实现[J].电脑知识与技术，2016，12（11）：60-62.

[3]夏利青.基于Android平台的移动图书管理系统架构分析与设计[J].科技创新导报，2015，12（31）：154-155.