基于云服务的图书馆读者荐购系统模式研究

2013-08-21

图书馆 2013年3期

(同济大学图书馆上海 200092)

信息技术的发展促使读者阅读方式和阅读需求发生了改变。云计算技术的出现及其在图书馆应用服务中的应用前景〔1－8〕，为读者随时随地参与图书馆资源建设提供了技术支持，使用户参与图书资源建设并实施具有很高的可行性。本文提出了一个基于云服务的图书馆读者荐购系统模型，探讨了基于云计算的读者荐购系统的系统模式和功能模块，最终达到提高图书荐购工作效率和满足读者需求的目标。

1 图书馆读者荐购服务需求

对全国25个地区的143所高校图书馆进行读者荐购工作调查，被调查的高校中985和211高校占31%，普通高校占60%。结果发现目前高校图书馆读者荐购工作普遍存在一些问题:85%的图书馆读者荐购系统服务功能比较单一，图书信息并没有与当当、豆瓣、Google图书等网络资源关联;只有37%的图书馆其通过系统所荐购的图书采全率能达到85%以上，也说明了图书荐购系统的效率比较低;现有荐购系统85%以上比较常见的功能是订购信息反馈、到馆通知、不订购回复等，这些信息一般只通过邮件反馈;仅6%－18%的荐购系统具有个性化的服务功能，包括荐购图书书评、关注图书相关类型推荐、馆藏的相关推荐、荐购图书作者的其他著作推荐等信息服务;所调查的143所高校图书馆中只有30%的图书馆采访馆员认为其荐购系统能满足或基本满足读者荐购需求，认为有待加强和不能满足的分别占43%和27%，说明读者荐购系统的不足已经阻碍了图书馆满足读者荐购需求工作效率的提高。

通过调查高校图书馆读者荐购系统存在的主要问题包括:图书荐购的书目信息不够准确;图书推荐效率和到货效率一般不高;多数系统只提供单向的推荐图书信息;图书馆对荐购图书的相关推荐服务较少。因此，图书馆亟待拓展多样的读者荐购方式，并提供多元化的图书推荐相关服务，满足师生的荐购需求。文章《基于荐购系统的高校图书采访模式优化》〔9〕、《高校图书馆图书荐购系统的决策支持模型研究》〔10〕提出了改进图书馆读者荐购系统的一些方案和算法，有一定实际意义。本文则是根据读者荐购存在的问题及相关需求，结合云计算技术，对图书馆基于云服务的读者荐购系统进行了设想和构建。

2 基于云服务的图书馆读者荐购服务设想

云环境下图书馆读者荐购服务系统以云计算为核心，读者可以通过任何终端(PC、移动设备等)从Web云接入，实现“无处不在”的信息双向传递。〔11〕对读者而言，所有的数据处理都由“云”来完成，用户无需关心怎样获取和管理数据，只需使用即可。

在图书馆服务的云端，读者荐购图书时，可以关联查询到地区高校图书馆和公共图书馆馆藏资源，同时接收到云端反馈的荐购图书的相关信息或关联推荐图书信息，云端可以嵌入Google图书搜索、豆瓣功能等实现Google图书、豆瓣、当当等网站相关图书介绍、购买推荐、书评等信息的查询服务。读者可以在云端定制与荐购图书同类型的馆藏图书RSS信息推送服务，更实时地掌握相关馆藏图书信息。根据以上服务要求，提出基于云服务的图书馆读者荐购服务构架设想(见图1)。

图1 基于云服务的图书馆读者荐购服务构架设想

整体服务设想利用云计算技术改进了图书馆读者荐购系统的工作模式，加入更多信息的共享和推荐方式，使得用户更便捷地使用各类终端完成图书推荐和信息的共享。

3 基于云服务的图书馆读者荐购系统模式

3．1 云计算服务下构建读者荐购系统模式设计

根据整体服务设想并结合云计算、SaaS、SOA等技术，提出基于云服务的图书馆读者荐购系统的总体模型(见图2)，从下向上总体模型主要分为云服务端和业务接入端，共包括五个服务平台，〔12－13〕主要功能如下:

①基础设施服务:这是“云”的底层，云基础设施即服务IaaS(Infrastructure as aService)，该层把图书馆物理资源如服务器、存储系统、交换机、路由器等资源网络化、虚拟化，并以服务的形式提供出来，完成存储、计算等基础服务。这类服务可以由第三方服务商提供，也可以由图书馆的云计算中心提供。

②基础平台服务:基础平台服务提供对数据库和应用环境的服务，PaaS是提供动态数据服务的云，包括对原始数据、半结构化数据和经过处理的结构化数据进行管理、分享、组织、转换、分析、挖掘、搜索等。这是较高级的能力，把资源连同计算能力和领域知识组织技巧一起提供，称之为平台，即服务PaaS(Platform as aService)。

③公共应用服务:即应用支撑平台(PaaS)提供对图书馆系统的核心功能模块如统一认证、服务注册与集成、安全等服务;还可以通过第三方公共服务平台(如Google图书、豆瓣、当当)等提供的开放接口完成第三方信息服务的共享。

④中间服务平台:该平台实现跨云的服务集成，以OpenAPI方式对外提供抽象化的应用服务，用于将不同的图书馆本地服务、应用系统及第三方公共服务集成起来，以统一服务接口方式提供给图书馆，降低各图书馆系统集成与云端交互的难度。

⑤本地应用服务:这里是指各种应用系统，可以提供SaaS服务平台。该SaaS服务平台直接面向图书馆提供最终的应用服务，可以完成本地应用系统服务，或者对智能终端或手机、平板电脑等客户终端提供APP服务，计算和海量搜索交给云端完成。

图2 基于云服务的图书馆读者荐购系统总体模型

以上总体模型是基于云计算的图书馆读者荐购系统，其底层虚拟化云架构解决了海量存储及搜索效率问题、服务器工作负载自动均衡问题、高低峰访问系统利用率问题。其中中间服务平台的设计可以更好地整合来自不同图书馆系统的应用，为云端工作提供更高效的通信。

3．2 基于云服务的读者荐购系统服务功能设计

此荐购系统是利用云计算、SaaS、Web服务等技术，为读者提供搜索与推荐图书的途径，同时可实现荐购图书信息，包括封面、目录、书评等信息查询，为读者做出荐购决定提供充分依据;并利用短信平台和邮件服务器提供的接口，实现短信和邮件的自动发送，读者还可以根据自己的需求定制图书信息的RSS信息推送服务，该系统的功能模块流程如图3所示。此荐购系统本地应用模块基本利用现有的系统模块功能，除此之外考虑推广读者利用移动终端使用荐购服务，设计移动APP服务，本地应用可以通过中间服务平台实现与云端的通信;而云服务端主要功能模块包括云书目检索模块、WEB图书检索模块、图书荐购模块、荐购信息管理模块及信息反馈模块等。

图3 基于云服务的荐购系统功能模块流程

①云书目检索模块:实现云端图书馆藏信息的检索查询功能，包括高校馆馆藏、公共馆馆藏，甚至可以包括电子图书的查询，让读者更全面地了解需要的图书通过哪些途径可以获得，一些稀缺的纸本资源本馆无法购买到，便可以通过馆际互借或者电子图书的文献传递途径获得。

②Web图书检索模块:利用Google图书API和豆瓣相关功能实现荐购图书详细信息的查询和浏览，主要包括图书封面、目录、书评等，使读者更好地确认是否需要荐购此图书。Google图书API应用程序可以执行全文搜索并检索图书信息、评论、排名、标签和用户库;豆瓣的读书界面可以浏览关于这本书的评价，相似推荐等相关信息。读者也可以通过查找自己感兴趣的标签进入不同的分组浏览，点击进入后可以看到图书的基本信息，和他人的书评，如果读者想推荐，在页面直接点击图书的封面图片或者确认荐购按钮即可进入图书荐购模块直接完成荐购。这样的功能设计可以使得读者荐购的图书信息比较准确。

③图书荐购模块:此模块完成图书荐购的流程，在系统设计中还包括了相关图书推荐信息的查询和显示，实现关注图书相关类型推荐、馆藏的相关推荐、荐购图书作者的其他著作推荐。同时建立互动性推荐，如建立相关社区，通过这种网络平台了解挖掘读者的信息需求，形成老师、学生、研究人员、馆员的多边良性互动，提升读者参与的积极性，读者可以向图书馆荐购，读者与读者之间也可以互相推荐。

④荐购信息管理模块:实现与图书荐购有关的读者或图书信息的统计、分析、管理功能，图书馆员可以通过操作此模块，对荐购图书的分类、主题、出版信息、作者等进行分析和统计，以掌握不同类型读者的图书需求。

⑤信息反馈模块:通过短信平台和邮件系统实现自动发送荐购反馈信息(荐购成功、订购或不订购回复、到馆编目、典藏上架等)，读者还可以根据自己的需求定制图书信息的RSS信息推送服务，更便捷迅速地掌握馆藏图书的新书上架情况。

图4 基于云服务的荐购系统用户操作流程

读者登录系统荐购图书的操作流程如图4所示，可以看出系统很好地整合了Web图书信息，读者可以通过图书封面、目录和书评等图书信息更快速地确定是否荐购此图书，读者荐购的图书信息更加准确，提高了图书荐购的效率和准确性;系统加强了图书推荐的功能，如:同类主题推荐、同作者著作推荐、电子图书推荐等，还可以建立读者间的互动性推荐等，或者直接进入图书购买(当当、卓越)环节，提供多种方式的信息反馈使读者更迅速地掌握图书馆馆藏信息。此系统的整体功能模块设计和流程设计比较合理，符合读者在荐购图书的主要功能和需求。

4 结论

基于云服务的图书馆读者荐购系统总体模型是面向非专业技术的读者提供的虚拟技术平台，读者不需要了解图书馆服务平台的架构和复杂性，可以通过任何终端(PC、移动设备等)接入。基于“云”的系统模型采用云计算、SaaS、SOA等技术实现多重分层架构，使“云”服务能够同时提供给多个图书馆机构使用。基于云服务的读者荐购系统模型将图书馆的各种动态可扩展的、虚拟化的资源集中规模建设并实现共享，使图书馆能够随时随地提供在线服务，是一个可无限伸展的服务平台，满足了读者对荐购图书的需求并实现了相关图书信息推荐服务。

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