大数据环境下图书馆读者个性化服务推送系统研究

徐恭旭

摘 要

大数据环境下，图书馆服务模式需要创新发展，图书馆的服务正向着读者个性化需求方向发展，文章研究如何利用现有的数据应用到读者服务中去。通过对图书馆现有的读者数据分析，研究了图书馆读者个性化服务推送系统模块架构，构建了个性化服务推送平台，并对平台的设计流程进行了阐述，平台的应用提高了图书馆信息服务的效率，为图书馆个性化的信息服务提供思路。

关键词

个性化服务;大数据;图书馆

中图分类号： G250.76                     文献标识码： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.05.061

0 引言

随着互联网技术和信息技术的快速发展，众多高校建立了数字化图书馆[1]，图书馆读者的服务模式发生了根本性的改变，读者突破了阅读时空、阅读内容、服务对象和终端类型的束缚，实现了以读者为中心的个性化服务。

大数据环境下，各种各样的数据信息充斥着生活的各个方面，对高职院校图书馆而言，资源建设是馆内建设的重点，馆内相对应的数据量逐年飞速增长，面对大量的数据资源，图书馆读者需要高效地找到需要的信息。伴随着人工智能技术及网络技术的发展，读者对信息获取的要求越来越高，当前提供统一的信息服务模式需要进行改变，这样的服务已经无法满足读者需求。图书馆要能够利用自身拥有大数据的优势，通过对大数据的分析，平台能够及时推测出读者潜在的信息需求，把相关需求的解决方案及时有效的推送给读者，在最短的时间将需要的信息送到读者手中。图书提供给读者的个性化服务不但可以提高图书馆的服务水平，而且可以有效提高图书馆各类资源的利用率，解决当前多数高职院校图书馆读者流失、馆内人气低下的窘境。

1 个性化服务推送系统分析与架构

1.1 个性化服务内容

个性化服务也就是定制服务，是相对于图书馆群体服务而言，为读者实现个性化信息服务的行为，在技术上实现可定制化，根据读者的需求，动态地定制信息资源、信息系统、信息活动及相关信息服务[2]。图书馆个性化服务以读者为中心，满足读者个性化需求并且能挖掘读者信息需求，在实现服务方式上多样化，主动为读者推送信息。

1.2 数据来源分析

图书馆的馆藏资源数据和读者行为信息数据与大数据处理的数据有很多相同之处，例如数据类型复杂多样、数据量庞大、海量数据中有用的信息比较少等等[3]。针对读者在图书馆产生的数据进行分析研究，预测读者的信息需求，可通过邮件推送、短信推送、网页推送方式给读者，为读者提供精准的个性服务。通过前期的调研，图书馆个性化服务推送体统的原始数据主要来自以下几个方面：

（1）基础数据。基础数据包括馆藏纸质资源数据、电子资源数据、读者数据这些基本数据。馆藏纸质数据包括藏书书目信息、期刊报纸目录信息，这些数据为结构化的数据，每年的增长速度相对固定，数据的获取很容易。电子资源数据包括图书馆购买的各类数字资源库、光盘数据库、特色资源数据库。电子资源数据为结构化数据，数据量庞大，每年增长的速度大，目前各个高校购买的电子资源基本上为远程包库，所以不易统计。读者数据为图书馆馆藏系统中的读者基本数据、图书馆预约系统数据，这些数据为结构化数据，增长量不大，易于管理获取。

（2）读者行为数据。读者行为数据是指读者在图书馆内一切可记录的行为数据。读者入馆数据，读者通过门禁系统刷卡入馆，系统记录了读者入馆时间、入馆次数等信息，各个时段的人流量，根据这些数据分析读者入馆时间的习惯。读者借阅数据，从馆藏管理系统中的日志记录中获取读者借阅记录、续借、预约等数据可以分析出读者常借的图书列别及关注的图书，从而推荐最近上架的相关图书给读者选择借阅，节省读者选书的时间。座位预约系统数据，通过对图书馆自助预约系统数据的分析，可以获取读者喜欢去的书库及喜欢的阅览座位位置，当书库的座位有变动或者空闲时，可以通过个性化推送系统通知读者，为读者提供图书馆座位的实时数据。信息共享空间系统数据，通过分析共享空间预约使用记录的数据，得出读者使用的习惯，从而预测读者将来使用的需求，在有相关学术报告、学术讲座等活动时及时通知读者。

（3）其他数据。其他数据包括学科服务、讲座培训咨询服务、阅读推广服务等方面的数据。学科服务数据包括服务对象数据、服务专业情况、学科服务绩效数据等。讲座培训数据包括参与者信息、讲座内容信息和讲座培训效果等数据。咨询服务为解答读者相关问题的回复，其数据包括咨询者信息、问题信息和解答信息等。阅读推广服务数据包括阅读推广组织数据、参与读者信息和阅读推广效果等数据。这些数据普遍具有数据量小、获取难度较大、分布广泛的特点，需要对数据进行深加工才能加以利用。

1.3 系统模块架构

个性化服务推送系统是图书馆所用应用系统中的子应用，系统运行的先决条件是数据采集模块与数据分析模塊。其中数据的采集模块依赖于图书馆现有的各个系统的数据集成，包括金盘馆藏管理系统、读者门禁管理系统、读者座位预约系统、以及读者其他相关应用系统间的数据采集。读者在入馆刷卡或图书流通时，通过一卡通数据与所有应用系统的通信，完成数据的采集。数据分析模块根据系统数据采集与其他集成系统的数据中心为数据载体，通过数据分析方法将数据按照格式化统计分析存入数据库。推送系统主要包括系统设置、服务推送、日志查询，具体模块功能如图1所示。

2 个性化推送服务系统设计

2.1 系统流程设计

（1）发送关键码即学号或一卡通号，向中间件服务器发送采集数据请求。

（2）服务器端获取请求信息，访问各应用系统数据库获取相关数据信息，将数据结果封装成XML格式返回给中间件服务器。

（3）对返回的XML格式数据进行解析，对数据进行相关性关联分析。

（4）将分析后的数据推送给读者。

2.2 系统实现

系统采用JAVA语言编写，通过利用JSP技术开发，JSP部署于网络服务器上，可以响应客户端发送的请求，并根据请求内容动态地生成HTML、XML或其他格式文档的Web网页，然后返回给请求者。JSP技术以Java语言作为脚本语言，为用户的HTTP请求提供服务，并能与服务器上的其他Java程序共同处理复杂的业务需求。

（1）应用系统数据通信

XML是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言[4]。它可以用来标记数据、定义数据类型，非常适合数据的网络传输，提供统一的方法来描述和交换独立于应用程序的结构化数据。以下是中间件服务器向馆藏应用系统发送采集读者信息请求，并生成统一数据格式XML文件。

try

{   //链接数据库，取得数据

Class.forName（"oracle.jdbc.driver.OracleDriver"）;//oracle数据库

String url=”192.168.58.202”; //应用数据库IP地址

conn=DriverManager.getConnection（url，"root"，"******"）;

Statement st=conn.createStatement（）;

String sqlsta=”select * from readers where id=”+sid;//數据库获取数据语句

ResultSet rs=st.executeQuery（）;

DocumentBuilderFactory factory=DocumentBuilderFactory.ne wInstance（）;

DocumentBuilder builder=factory.newDocumentBuilder（）;

Document doc=builder.newDocument（）;

Element comp=doc.createElement_x（"root"）;

while（rs.next（））

{

Element Reader=doc.createElement_x（"Reader"）;//生成根节点

Element readerid=doc.createElement_x（"id"）;readerid.append Child（doc.createTextNode（String.valueOf（rs.getInt（1））））;

Reader.appendChild（readerid）;    //添加子节点

…… //生成其他属性子节点

}

doc.appendChild（Reader）;

（（XmlDocument）doc）.write（new FileOutputStream（"src/Read.xml"））;

}  //获取到的数据存入本地服务器文件

（2）数据转换存储

数据库系统采用MySQL数据库，根据统一的XML格式文件，将XML文件数据写入数据库，使用SQL语言对数据进行查询分析。系统根据已生成的XML文件数据与数据库表之间进行自动转换，以下是采集读者基本信息后生成的XML文件部分内容：

reader

字段名称

字段内容

字段说明

数据类型

是否为空

是否主键

是否外键

……

（3）信息推送

推送系统根据存储的数据，分析后按照系统选择的模板进行服务推送，推送的内容以文本格式或附件传输到读者手中，推送的部分代码如下，以邮件为例：

Properties props = new Properties（）;

props.setProperty（"mail.smtp.auth"，"true"）;

props.setProperty（"mail.transport.protocol"，"smtp"）;

props.put（"mail.smtp.host"，"smtp.163.com"）;//smtp服务器地          Session session=Session.getInstance（props）;

session.setDebug（true）;

msg.setFrom（new InternetAddress（"183****1265@163.com"））;//发件人邮箱

msg.setRecipient（Message.RecipientType.TO，                new

InternetAddress（"188*****81@163.com"））;//收件人邮箱（  msg.saveChanges（）;Transport transport=session.getTransport（）;

transport.connect（"lib@163.com"，"d****56"）;//发件人邮箱

transport.sendMessage（msg， msg.getAllRecipients（））;

3 总结

信息技术的发展图书馆的服务模式需要转变，为图书馆个性化服务的产生创造了条件。通过对读者个性化服务内涵特点的研究，可根据不同的读者的需求给出定制的个性化服务内容，根据图书馆现有的OPCA系统以及其它应用系统现有的基础数，设计出个性化服务推送系统平台，提高图书馆的服务效率，更高效地为读者提供精准有效的信息推送服务。个性化推送系统通过网页、邮件、短信进行推送给读者，还可以通过移动端App推送，这是今后进一步优化改进系统需要的地方。

参考文献

[1]向春枝，范颖.云计算环境中分布式数据存储关键技术研究[J].现代电子技术，2016，39（3）：63-67.

[2]史海燕.基于知识发现的数字图书馆个性化信息服务研究[J].图书馆学研究，2010（19）：36-39.

[3]陈金菊.基于数据挖掘的读者个性化服务研究[J].图书馆学研究，2016（12）：84-91.

[4]李晓军，主编.城市地下空间信息化技术指南[M]，同济大学出版社，2016.04.