RFID 技术在高校智慧图书馆的应用研究

2023-12-04韩骐键李泳姗

信息记录材料 2023年10期

韩骐键，李泳姗

（广州工商学院广东广州 510850）

0 引言

无线射频识别（radio frequency identification，RFID）技术在高校智慧图书馆中具有重要的应用价值和意义。首先RFID 技术可以实现图书资源的数字化，将传统的书籍实体化为数字化资料，方便读者进行查询和借阅。其次RFID 技术可以提高图书借还管理的效率，节省人力成本，减少错误发生的概率。再次，RFID 技术还可以实现安全监控和防范，保障图书资源的安全性和完整性。最后，RFID 技术可以优化读者服务，提升图书馆的服务水平和用户满意度［1］。因此，RFID 技术在高校智慧图书馆建设中具有不可忽视的重要性，是现代化图书馆建设的必要手段之一。

1 RFID 技术的基本概念

1.1 RFID 技术的定义和原理

RFID 即无线射频识别技术，是一种自动识别技术，通过电磁波和微处理器等技术实现对特定对象的远程读取和识别。其基本原理为利用天线向空气中发送电磁波信号，当接收到符合规定的标签后，将会接收到反馈的响应信号，进而用相关软件进行解码和分析，从而实现对目标物体的无线识别和管理。

1.2 RFID 系统的组成部分及其功能

RFID 系统通常由三个部分组成：标签、读写器和后台管理系统［2-3］。每个部分都有不同的功能，具体如下：

标签：标签是RFID 系统中最重要的一部分，负责存储物品的信息，在物品上附着或嵌入。标签可以根据其尺寸、材质和使用场景的不同而分为多种类型。

读写器：读写器是RFID 系统中用于读取标签信息的设备。它由天线、收发器、解码器、控制单元等部分组成。当标签进入读写器的范围内时，读写器会向标签发送一个射频信号，激活标签，并接收标签返回的信号。读写器可以根据不同的工作需求和应用场景进行选择和配置，例如固定式读写器、移动式读写器和手持式读写器等。

后台管理系统：后台管理系统是RFID 系统中的核心部分，负责对标签信息进行收集、处理、存储和管理。后台管理系统在实现RFID 技术自动化管理和监控的同时，还可以整合其他信息系统，实现对整个业务流程的优化管理。它的主要功能包括标签信息的添加、删除和修改，数据的处理分析和统计报表等。

RFID 系统通过标签、读写器和后台管理系统三个部分的协同工作，实现了对物品的无线识别和管理，为企业和组织提供了高效、精准、安全的数据支撑，具有广泛的应用价值和发展前景。

2 智慧图书馆的系统设计

2.1 系统功能性需求分析

智慧图书馆系统的用户大致可分成三个类别：系统管理人员、图书管理人员、普通用户。智慧系统要实现不同类型的功能，例如借还书籍、个性化推荐、精确检索、数据分析、阅读管理、用户信息整理、权限设置等［4-5］。如图1所示。

图1 系统功能图

2.1.1 系统管理模块

系统管理模块的主体是系统管理员，系统管理是指对一些基础数据进行统计，并对日常信息实时处理。基础数据是关于这个系统的所有永久性数据，例如：用户资料、图书资料等。

2.1.2 管理人员模块

管理人员模块以图书管理员为主，负责用户分类、文献整理、借还图书服务等工作。无论是在系统管理模块还是在馆员模块中，都会涉及对读者资料、文献标签、借还状态等核心数据的管理。不过，馆员模块与系统管理模块的区别在于，其可以管理现有的数据，但是在一些基础的数据上，并没有像系统管理员那样拥有足够的权限。

2.1.3 用户模块

图书的借阅与归还以及书籍的推荐是用户界面中两项重要的功能。从本质上来说，图书借还功能与传统图书馆系统的图书借还功能类似，都是完成借书、还书、续借等任务。实质上，文献的借还环节未产生根本的变化，区别在于这里的借阅都是基于RFID 技术。一台射频识别卡阅读机能同时读取多张射频识别标签，也就是说，用户可以一次借出和归还多本书籍，而不用像以往的借还程序那样，逐个对书籍标签进行扫描，这就极大地提高了图书馆的工作效率。此外，在借阅和还书的功能中，还包含了还书提示，以电子邮件的形式提醒使用者将即将过期的书及时归还。书籍推荐功能指的是以用户借阅地的历史数据为基础，分析出用户有可能感兴趣的书籍，并在用户首页上向其推送。

2.2 系统的体系结构

智慧图书馆系统包括数据收集层、通信层、应用程序层。数据收集层使用RFID 技术收集书籍资料，识别设备将自动识别一定范围内标签；通信层将获取到的资料传输到系统应用层；应用程序层主要负责对数据进行处理和存储，并及时地将数据反馈给用户［6］。

3 智慧图书馆的实施方案

本文通过介绍智慧图书馆系统的整体方案，构建了一个初步的体系。基于以上的分析，本文将会对该系统进行详细地设计与实现，重点是该系统的各功能模块的具体设计与实现［7-10］。

3.1 系统管理的具体方案

3.1.1 标签的设置和书籍信息的存储

要想让智慧图书馆体系运行情况良好，首先要给图书馆里的图书贴上一个RFID 标签。 RFID 技术是实现智慧图书馆系统的一个关键要素，RFID 技术要想迅速地采集信息，必须提前在RFID 标签和待标记的物体之间建立联系。所以，该系统必须先把书籍和RFID 标签进行绑定。书籍与RFID 标签的连接，不仅是在书籍内壁贴上RFID标签，而且包含了书籍信息的存取，如图2 所示。

图2 书籍标记入库流程

3.1.2 用户管理

在登录过程中，用户可以按照所选的账号以及所输入的账号名称、密码，登录到各个模块，每个模块都有各自的功能。当使用者在移动装置上浏览本系统的网页时，必须对使用者的身份进行确认，即验证使用者的账号是否存在，密码是否相符。对于第一次登录的用户来说，这个问题更容易处理，只需要在登录页面选择用户类型，输入用户账号和密码即可。

超文本传输协议（hyper text transfer protocol，HTTP）是一种实时的、短链接的协议，在每个HTTP 连接传输数据前，首先要创建一个连接，接着在数据传输结束之后，再将连接释放。此外，用户和系统之间的互动也不是只有一次，在首次登录后，互动的频率是相对较高的，这就需要使用者在每一次存取系统网页的时候，都必须确认使用者的身份。若每一次认证都要重复请求访问、权限审核与授予的流程，用户体验会很差，效率也会很低。利用Cookie 对非初次登陆的用户进行认证，从而提高了用户的使用体验，提高了系统的运行效率。

3.1.3 文献检索

检索的设计需要符合读者实际需求，进行关键字检索，如书籍名称、类别等，既可以执行精确的查询，也可以执行分类的查询。

3.2 馆员模块的实现

图书馆员分类用户在使用智慧图书馆时，本质上是在运行智慧系统。图书管理是智慧系统中较重要的功能，当用户登录完毕后，系统需要对用户身份完成验证，才会返回相应的页面。图书管理、用户管理、借阅管理、统计报告等功能在图书管理系统的主页上显示。

3.2.1 图书管理

图书管理员分类使用者登录后，在左边的导览菜单里，按下“图书管理员”按钮，就可以进入图书管理员分类。图书管理是图书管理员对系统中现有的图书信息进行查询、修改、删除、更新的工作。这一点与用户管理相似，当用户点击“图书管理”按钮时，会出现“图书管理”的选项卡，在该选项卡中，会出现一系列的书籍信息，而在书籍的上方，则有一个检索栏，可以输入书名、作者或者ISBN 号码。

3.2.2 借阅服务

图书管理员登录图书管理员主页面后，在左边的导览菜单上，点击“图书管理员”按钮，通过身份验证后，就可以对图书的借阅信息进行查询与管理，借阅管理包括对读者借阅记录的增加、删除、修改、查找。当图书管理员点击借阅管理按钮时，会出现“借阅管理”选项卡，在该选项卡内会出现一张借阅记录清单，清单上方还有一个检索栏，图书管理员可以通过输入读者名称来检索该读者的借阅记录。

3.2.3 统计报告

在图书馆管理模块中，统计报告是一个关键需求。这是RFID 技术应用于图书管理系统的一个关键点，同时也是体现了这一系统“智慧性”的关键环节。

3.3 普通用户模块设计

3.3.1 图书借还功能

图书借还功能指的是用户可以借出带有RFID 标签的书籍，并且系统会向用户发送邮件，提醒用户归还所借的快要过期的书籍。

3.3.2 图书推荐功能

在智慧图书馆系统中，一般用户登录系统后，就可以进入一般用户页面，然后系统就会基于用户的借阅历史，向其推荐图书。当前，基于内容、关联规则、协同过滤或多种技术组合的推荐技术被广泛使用，其中协同过滤算法是最常用的。协同过滤是一种基于已知信息推断未知信息的新型推荐技术。协同过滤算法可以分成两种类型：一种是基于物品，另一种是基于用户。一般以用户为中心的协作过滤算法更侧重于社会，而以社交为主要需求时，这种算法则更适合。而基于物品的协同过滤算法则更多地关注于对个人兴趣的挖掘。此外，当系统中的用户数远远超过商品数时，从存储空间的观点来看，选择商品型协同过滤算法更为合理，反之则选择顾客型协同过滤算法。因此，采用何种算法，必须根据具体情况来决定。由于图书馆的馆藏数量较大，尤其是在大学里，书籍的数量要比读者的数量要多得多，所以，为了节省内存，本文选择了以用户为基础的协同过滤推荐算法。

智慧图书馆系统一般适用于实时推荐系统，包括入口前端、动态图书信息、即时访问、数据资源库、推荐算法5 个方面，入口前端是系统和使用者互动的媒介，入口前端接收到HTTP 访问后把它送到一个动态图书信息层；即时访问层是一个中转站，用来存储推荐的计算结果；而数据资源库负责储存功能，推荐计算层按照计算形式分为实时和离线两种状态。

在对智慧图书馆的推荐功能进行具体的设计与实施时，应按照总体架构设计的层次与解耦的设计思路，系统由实时发布模块、实时采集模块、离线训练模块、实时计算模块组成。

（1）实时发布模块

实时发布模块主要是为了实现后台和用户之间的互动，即将后台计算的结果以一种用户容易理解的方式呈现。

（2）实时采集模块

实时采集模块的任务是收集用户的行为信息。用户行为数据是指用户在网页上对书籍进行点击、借还的流程。这些用户数据便是开展程序训练的依据，并且数据先被保存在一个队列中，等后续需要离线训练时，再从队列中提取。在此过程中，Kafka 是用来保存初始用户行为数据的一个中间件，例如，可以使用Kafka 来收集用户点击、浏览、搜索等行为数据，然后将这些数据存储在Kafka 中，以便后续进行分析。

（3）离线训练模块

一个即时的推荐系统还要求有一定的离线运算功能，智慧图书馆的离线训练模块是在没有网络连接的情况下，通过本地服务器进行模型的训练和预测，离线训练模块包括采集信息资料、实施离线训练、数据存储，这种模式适用于一些对实时性要求不高的应用场景，比如数据量较小、计算资源有限等场景。通过离线训练模块，将数据集上传到本地服务器，进行模型训练；或将新数据上传到本地服务器，进行数据分析和预测。

（4）实时计算模块

实时的推荐系统在用户访问网站或使用应用程序等操作时，能够根据用户行为和兴趣生成个性化的推荐。为了实现实时推荐，需要采用实时计算技术。实时计算需要将实时分析和挖掘产生的结果展示到Web 页面或用户终端。通过实时采集、处理、更新和分析用户行为和兴趣等数据，实时计算可以生成个性化的推荐结果，并在用户访问网站或使用应用程序等操作时，实时地呈现给用户，从而提高用户体验和网站或应用程序的活跃度［11］。