本发明涉及图书馆管理，具体为一种基于大数据的智慧图书馆管理系统及方法。
背景技术：
1、随着全球信息产业的高速发展，计算机技术的应用日益普及，在图书馆管理领域，利用计算机技术有效提高了图书的管理水平；其过程涉及到对软件及硬件的应用，利用图书馆管理系统，人们通过在计算机设备上检索待查询图书信息，能够快速查询到相应图书的位置及库存状态，方便用户进行快速借阅到心仪的图书；同时，通过图书馆管理系统对用户借阅及检索行为进行分析，能够准确了解用户的借阅检索习惯，便于结合图书馆藏书，向用户推荐符合用户借阅检索习惯的图书，进而发掘用户的阅读潜力，引导用户养成良好的阅读习惯。
2、但是，无论是软件还是硬件，随着使用时间及使用频率的增加，均会给计算机带来一定程度的负担和损伤，需要对其进行维护；现有的图书馆管理系统，通常是人为设定维护周期，并在维护前进行公告，但是该方式存在较大的缺陷，一方面，图书馆管理系统维护期间，用户的借还图书及检索图书的操作均无法执行，影响用户对图书馆的使用，现有的图书馆系统维护期间经常采取闭馆的方式；另一方面，用户在对图书馆使用的过程中，往往具有依赖性，经常会在同一图书馆进行借阅及查询图书，在对应的图书馆无法运行的情况下，且用户对其余图书馆的藏书情况不了解时，用户无法快速有效找到相应图书馆的替代图书馆(不同用户借阅的图书侧重的方向及类别不同，且不同图书馆的藏书存在差异)，影响用户的使用体验及工作进度。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于大数据的智慧图书馆管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的智慧图书馆管理方法，所述方法包括以下步骤：
3、s1、获取城域内所有图书馆的最近单位时间内的图书馆信息，所述图书馆信息包括图书信息、图书借还流通信息及图书馆状态信息，所述待测图书馆为相应城域内的一个图书馆；
4、s2、获取待测图书馆内最近单位时间内每个用户的操作时间集合，结合待测图书馆的预置的维护间隔周期及历史数据中每次维护时的平均维护时长，得到待测图书馆下一次的最佳维护时间，并生成维护公告，通过绑定的公众号推送给相应的公众号用户；
5、s3、查询数据库中公众号用户与待测图书馆用户之间的关联关系，判断公众号用户的用户类别，所述公众号用户的类别包括关注公众号的图书馆用户及关注公众号的非图书馆用户；获取关注公众号的图书馆用户在待测图书馆中的历史图书借阅信息，提取关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征；
6、s4、获取城域内所有图书馆中除待测图书馆外的剩余图书馆构成的图书馆集合，得到关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征与图书馆集合中各个图书馆之间的特征关联值；结合图书馆集合中各个图书馆的位置与待测图书馆之间的距离，生成图书馆集合中各个元素针对用户的待测图书馆综合关联替代值；
7、s5、按针对用户的待测图书馆综合关联替代值从大到小的顺序，将图书馆集合中各个图书馆进行排序，生成相应关注公众号的图书馆用户在待测图书馆维护期间的替代图书馆序列，与维护公告进行绑定且同时推送给相应的公众号用户，不同公众号用户的推送信息中，不同关注公众号的图书馆用户在待测图书馆维护期间的替代图书馆序列不同，关注公众号的非图书馆用户不存在待测图书馆维护期间的替代图书馆序列。
8、进一步的，所述s1中单位时间为数据库中预置的常数，所述图书信息包括图书馆内藏书的名称及所属的类别；所述图书馆借还流通信息包括图书馆用户的借书记录及还书记录；所述图书馆状态信息包括正常运营状态及闭馆维护状态。
9、进一步的，所述s2中获取待测图书馆内最近单位时间内每个用户的操作时间集合时，每个用户对应一个操作时间集合，每个操作时间集合包括相应用户在待测图书馆内的借书操作时间、还书操作时间及检索操作时间；
10、所述s2中得到待测图书馆下一次的最佳维护时间的方法包括以下步骤：
11、s21、以n天为一个时间周期，获取历史数据中基于当前时间的前i1个时间周期内每天的操作时间集合对应的操作占比信息集合，所述操作占比信息包括借书操作占比信息、还书操作占比信息及检索操作占比信息，将历史数据中基于当前时间的第前i个时间周期内第j天的操作时间集合对应的操作占比信息集合记为aij，所述1≤i≤i1，所述1≤j≤n；
12、s22、得到一个时间周期内第j天对应的综合操作占比影响值，记为qj，
13、所述qj＝[∑i＝1i＝i1r1·aij1+r2·aij2+r3·aij3]/i1，
14、其中，r1、r2及r3分别为数据库中预置的常数，aij1表示aij中的借书操作占比信息，aij2表示aij中的还书操作占比信息，aij3表示aij中的检索操作占比信息；
15、s23、获取待测图书馆的预置的维护间隔周期t、历史数据中每次维护时的平均维护时长t1及待测图书馆前一次维护结束时间tq，得到待测图书馆下一次的维护时间预测区间，记为[tq+t，tq+t+t1]，并获取[tq+t，tq+t+t1]在划分的时间周期内对应的区间，记为
16、[b1，b2]，所述b1为tq+t在相应时间周期中所属的天数序列(即属于相应时间周期内的哪一天)，所述b2为tq+t+t1在相应时间周期中所属的天数序列，所述tq、t及t1的单位均为天；
17、s24、将c作为时间调节参量，对[b1，b2]进行调节，得到区间[b1+c，b2+c]，所述c为0≤c≤n的整数；计算c为不同值时，分别对应的各个∑j1＝b1+cj1＝b2+cqj1中，∑j1＝b1+cj1＝b2+cqj1取最小值时对应的c值，记为c1，得到待测图书馆下一次的最佳维护时间[tq+t+c1，tq+t+t1+c1]；
18、获取借书操作占比信息、还书操作占比信息及检索操作占比信息这三类操作对应的操作占比信息时，构建每类操作在当天对应的各个操作时间链，每个操作时间链中的链节点对应相应类别的一个操作时间，将同类操作中对应的间隔时长小于链间距时长的相邻两个操作时间作为同一个操作时间链上的两个相邻节点，将同类操作中对应的间隔时长大于等于链间距时长的相邻两个操作时间作为不同操作时间链上的节点；
19、每类操作占比信息等于相应类的操作在当天对应的每个操作时间链对应的长度之和与一天时长的比值，所述操作时间链的长度等于各个链节点中最大操作时间与最小操作时间的差值，
20、所述链间距时长为t0-β·(am-d)，
21、其中，t0为上一个时间周期对应的链间距时长，am为上一个时间周期中所有类别的操作占比信息中的最大值，d表示调节阈值且d为数据库中预置的常数，β为链间距调节转化系数且β为数据库中预置的常数。
22、本发明通过分析不同时间调节参量时各个时间周期内分别对应的综合操作占比影响值的累加值，来筛选对用操作影响最小的时间区间，进而实现对维护时间预测区间的校准，得到最佳维护时间；获取操作时间链时对链间距时长进行更新，是考虑到随着时间的变化，图书馆的用户量会逐渐发生变化，若单纯的使用固定的链间距会使分析结果存在一定程度的偏差(链间距时长过大，则会使得操作时间链之间难以有效区分差异；而链间距时长过小，又会导致同一类操作中的操作时间链较为零散，得到占比数值过小，后续比较时出现精度差的问题)，进而本发明通过对链间距时长的自适应调整，在一定程度上能够实现对所得时间调节参量c1的精度控制。
23、进一步的，所述s3中当数据库中公众号是用户待测图书馆用户时，则判定该公众号用户的用户类别为关注公众号的图书馆用户；当数据库中公众号不是用户待测图书馆用户时，则判定该公众号用户的用户类别为关注公众号的非图书馆用户；
24、所述历史图书借阅信息为相应用户在相应图书馆内每次借阅图书对应信息构成的集合，每次借阅图书对应的信息包括图书名称及图书所属类别；
25、所述s3中提取关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征时，所述图书借阅特征包括关注公众号的图书馆用户在待测图书馆内的借阅的每个类别图书对应的图书集合及相应类别的图书借阅量占相应用户总借阅量的占比，并将用户相邻两次图书借阅期间的检索结果与相应检索记录后一次借阅的图书进行绑定，将绑定结果作为图书借阅特征的一部分内容；
26、所述检索结果包括检索内容及检索内容对应的图书存量阈值个数及对应图书实际存量个数，所述图书存量个数表示图书馆收藏的相应图书个数，图书实际存量个数表示检索时图书馆内相应图书被借阅后实际剩余的个数。
27、进一步的，所述s4中得到关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征与图书馆集合中各个图书馆之间的特征关联值时，将关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征与图书馆集合中第g个图书馆之间的特征关联值，记为rg，
28、所述rg＝∑k＝1k＝k1fk·g(g，k)·hgk
29、其中，fk表示关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征中，第k个类别的图书借阅量占相应用户总借阅量的占比，
30、hgk表示关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征中，第k个类别的图书分别在图书馆集合中第g个图书馆总收藏量与待测图书馆总收藏量之间的比值，
31、g(g，k)表示关注公众号的图书馆用户相对于图书馆集合中第g个图书馆中第k个类别图书的喜好偏置系数，所述g(g，k)等于关注公众号的图书馆用户的检索记录相对于图书馆集合中第g个图书馆的偏向适配值与关注公众号的图书馆用户的检索记录相对于待测图书馆的偏向适配值之间的商；
32、获取关注公众号的图书馆用户的有效检索表单及无效检索表单中与图书馆集合中第g个图书馆内收藏图书的交集元素个数，将所得交集元素个数除以关注公众号的图书馆用户的有效检索表单及无效检索表单中的总个数的商，作为关注公众号的图书馆用户的检索记录相对于图书馆集合中第g个图书馆的偏向适配值；
33、所述关注公众号的图书馆用户的检索记录相对于待测图书馆的偏向适配值等于关注公众号的图书馆用户的有效检索表单中元素个数除以关注公众号的图书馆用户的有效检索表单及无效检索表单中的总个数的商；
34、关注公众号的图书馆用户的有效检索表单为对应检索图书与绑定的借阅图书相同的检索内容，及对应图书存量阈值个数为0的检索内容构成的集合；将关注公众号的图书馆用户对应的图书借阅特征内所有检索内容构成的集合中，除相应的有效检索表单内元素的剩余检索内容构成的表单，记为关注公众号的图书馆用户的无效检索表单。
35、本发明考虑到不同图书馆的藏书情况存在差异，且不同用户借阅图书的类别喜好也存在差异，结合用户历史检索记录情况，来综合分析不同图书馆相较于待测图书馆与用户的适配程度，进而为后续步骤中获取用户在待测图书馆维护期间的替代图书馆序列提供了数据支撑。
36、进一步的，所述s4中生成图书馆集合中各个元素针对用户的待测图书馆综合关联替代值时，将图书馆集合中第g个元素针对用户的待测图书馆综合关联替代值记为vg，
37、所述vg＝β1·rg/lg，
38、其中，lg表示待测图书馆与图书馆集合中第g个图书馆之间的距离；β1表示转化系数且β1为数据库中预置的常数。
39、一种基于大数据的智慧图书馆管理系统，所述系统包括以下模块：
40、城域信息采集模块，所述城域信息采集模块获取城域内所有图书馆的最近单位时间内的图书馆信息；
41、维护时间预测及公告模块，所述维护时间预测及公告模块获取待测图书馆内最近单位时间内每个用户的操作时间集合，结合待测图书馆的预置的维护间隔周期及历史数据中每次维护时的平均维护时长，得到待测图书馆下一次的最佳维护时间，并生成维护公告，通过绑定的公众号推送给相应的公众号用户；
42、用户借阅特征分析模块，所述用户借阅特征分析模块查询数据库中公众号用户与待测图书馆用户之间的关联关系，判断公众号用户的用户类别，所述公众号用户的类别包括关注公众号的图书馆用户及关注公众号的非图书馆用户；获取关注公众号的图书馆用户在待测图书馆中的历史图书借阅信息，提取关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征；
43、关联替代分析模块，所述关联替代分析模块获取城域内所有图书馆中除待测图书馆外的剩余图书馆构成的图书馆集合，得到关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征与图书馆集合中各个图书馆之间的特征关联值；结合图书馆集合中各个图书馆的位置与待测图书馆之间的距离，生成图书馆集合中各个元素针对用户的待测图书馆综合关联替代值；
44、推送信息管理模块，所述推送信息管理模块按针对用户的待测图书馆综合关联替代值从大到小的顺序，将图书馆集合中各个图书馆进行排序，生成相应关注公众号的图书馆用户在待测图书馆维护期间的替代图书馆序列，与维护公告进行绑定且同时推送给相应的公众号用户，关注公众号的非图书馆用户不存在待测图书馆维护期间的替代图书馆序列。
45、进一步的，所述用户借阅特征分析模块包括用户类别划分单元及借阅特征提取单元，
46、所述用户类别划分单元查询数据库中公众号用户与待测图书馆用户之间的关联关系，判断公众号用户的用户类别，所述公众号用户的类别包括关注公众号的图书馆用户及关注公众号的非图书馆用户；
47、所述借阅特征提取单元获取关注公众号的图书馆用户在待测图书馆中的历史图书借阅信息，提取关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征；
48、进一步的，所述关联替代分析模块包括特征关联值获取单元及关联替代值生成单元，
49、所述特征关联值获取单元获取城域内所有图书馆中除待测图书馆外的剩余图书馆构成的图书馆集合，得到关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征与图书馆集合中各个图书馆之间的特征关联值；
50、所述关联替代值生成单元结合图书馆集合中各个图书馆的位置与待测图书馆之间的距离，生成图书馆集合中各个元素针对用户的待测图书馆综合关联替代值。
51、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明考虑到图书馆管理系统维护期间，用户的借还图书及检索图书的操作均无法执行的情况，结合历史数据中用户对图书馆图书的借阅及检索信息及图书馆的藏书信息，实现对图书馆维护时间的校准及对城域内图书馆的筛选，及时向用户推送公告信息进行预警，并输出在图书馆维护期间，符合用户借阅及检索图书习惯的替代图书馆序列，降低图书馆维护对用户的影响，增加用户对图书馆的使用体验。
1.一种基于大数据的智慧图书馆管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧图书馆管理方法，其特征在于：所述s1中单位时间为数据库中预置的常数，所述图书信息包括图书馆内藏书的名称及所属的类别；所述图书馆借还流通信息包括图书馆用户的借书记录及还书记录；所述图书馆状态信息包括正常运营状态及闭馆维护状态。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧图书馆管理方法，其特征在于：所述s2中获取待测图书馆内最近单位时间内每个用户的操作时间集合时，每个用户对应一个操作时间集合，每个操作时间集合包括相应用户在待测图书馆内的借书操作时间、还书操作时间及检索操作时间；
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智慧图书馆管理方法，其特征在于：所述s3中当数据库中公众号是用户待测图书馆用户时，则判定该公众号用户的用户类别为关注公众号的图书馆用户；当数据库中公众号不是用户待测图书馆用户时，则判定该公众号用户的用户类别为关注公众号的非图书馆用户；
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的智慧图书馆管理方法，其特征在于：所述s4中得到关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征与图书馆集合中各个图书馆之间的特征关联值时，将关注公众号的图书馆用户的图书借阅特征与图书馆集合中第g个图书馆之间的特征关联值，记为rg，
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的智慧图书馆管理方法，其特征在于：所述s4中生成图书馆集合中各个元素针对用户的待测图书馆综合关联替代值时，将图书馆集合中第g个元素针对用户的待测图书馆综合关联替代值记为vg，
7.一种基于大数据的智慧图书馆管理系统，所述系统通过权利要求1-6中任意一项所述的一种基于大数据的智慧图书馆管理方法实现，其特征在于，所述系统包括以下模块：
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的智慧图书馆管理系统，其特征在于：所述用户借阅特征分析模块包括用户类别划分单元及借阅特征提取单元，
9.根据权利要求7所述的一种基于大数据的智慧图书馆管理系统，其特征在于：所述关联替代分析模块包括特征关联值获取单元及关联替代值生成单元，
