本發(fā)明涉及云計算數(shù)據(jù)中心技術領域，更具體地說，涉及一種圖書館智能調(diào)配方法、裝置及實現(xiàn)圖書智能調(diào)配的系統(tǒng)。

背景技術：

由大量的計算機陣列組成的大型服務器集群——即所謂的“云”，以共享基礎架構為方法，將所有的計算機資源集中起來，采用軟硬件相結合的方式進行自助管理，向全球用戶提供個性化計算機服務的一種新型計算模型，用戶只需要一個能夠上網(wǎng)的設備，就可以獲得自己需要的一切計算機服務。其核心思想就是服務。云計算作為新一代互聯(lián)網(wǎng)計算模型，具有強大的計算能力和低成本、搞安全、按需所取等特性，在信息資源共享管理中具有明顯的趨勢。

目前，一般的圖書館都擁有龐大的圖書和用戶數(shù)據(jù)，一旦遭到病毒感染、設備損壞等問題造成數(shù)據(jù)丟失之后后果將不可挽回，而且隨著圖書館數(shù)據(jù)量的上升也造成了索引效率的降低。更為重要的是，各個圖書館的數(shù)據(jù)資源相對獨立，無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享，從而導致了圖書資源整體調(diào)配的成本高、不方便、效率低的問題。

因此，如何在保證圖書館用戶數(shù)據(jù)安全的前提下，在海量圖書館數(shù)據(jù)中實現(xiàn)各區(qū)域圖書的有效調(diào)配，是本領域技術人員需要解決的問題。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種圖書館智能調(diào)配方法、裝置及實現(xiàn)圖書館智能調(diào)配的系統(tǒng)，在保證圖書館用戶數(shù)據(jù)安全的前提下，在海量圖書館數(shù)據(jù)中實現(xiàn)各區(qū)域圖書的有效調(diào)配。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例提供了如下技術方案：

一種圖書館智能調(diào)配方法，包括：

獲取各圖書館用戶發(fā)送的圖書數(shù)據(jù)，所述圖書數(shù)據(jù)包括圖書數(shù)目數(shù)據(jù)和圖書借閱銷售數(shù)據(jù)；

分析所述圖書數(shù)據(jù)，生成調(diào)配方案；

向所述調(diào)配方案涉及的圖書館用戶發(fā)送所述調(diào)配方案。

其中，所述獲取各圖書館用戶發(fā)送的圖書數(shù)據(jù)之后，還包括：

以圖書館為單位劃分，存儲到云端設備的數(shù)據(jù)庫中。

其中，向所述調(diào)配方案涉及的圖書館用戶發(fā)送所述調(diào)配方案之后，還包括：

在所述圖書館用戶執(zhí)行所述調(diào)配方案后，更新所述圖書館用戶在所述云端設備中的數(shù)據(jù)。

其中，所述分析所述圖書數(shù)據(jù)，生成調(diào)配方案，包括：

統(tǒng)計出各圖書館中數(shù)目低于數(shù)目最小值，且借閱量高于借閱最大值和/或銷售量高于銷售最大值的圖書，生成補充所述圖書的調(diào)配方案。

其中，所述分析所述圖書數(shù)據(jù)，生成調(diào)配方案，包括：

將各圖書館中的圖書按照圖書類別進行分類，統(tǒng)計出圖書數(shù)目低于類別數(shù)目最小值，且借閱量高于類別借閱最大值和/或銷售量高于類別銷售最大值的類別，生成補充所述類別的圖書的調(diào)配方案。

其中，所述分析所述圖書數(shù)據(jù)，生成調(diào)配方案，包括：

統(tǒng)計出各圖書館中數(shù)目高于數(shù)目最大值，且借閱量低于借閱最小值和/或銷售量低于銷售最小值的圖書；

判斷其他圖書館中是否存在能夠接納所述圖書的圖書館；

若是，則生成將所述圖書調(diào)配到所述圖書館中的調(diào)配方案。

其中，所述分析所述圖書數(shù)據(jù)，生成調(diào)配方案，包括：

將各圖書館中的圖書按照圖書類別進行分類；

統(tǒng)計出圖書數(shù)目低于總數(shù)目最小值，且借閱量高于總借閱最大值和/或銷售量類別高于總銷售最大值的類別；

判斷其他圖書館中是否存在能夠接納所述類別圖書的圖書館；

若是，則生成將所述類別圖書調(diào)配到所述圖書館中的調(diào)配方案。

其中，還包括：接收圖書館用戶對云端數(shù)據(jù)的操作請求，并執(zhí)行所述操作請求對應的操作，所述操作請求至少包括增加、刪除、修改、查詢中的一種。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例提供了如下裝置，包括：

接收模塊，獲取各圖書館用戶發(fā)送的圖書數(shù)據(jù)，所述圖書數(shù)據(jù)包括圖書數(shù)目數(shù)據(jù)和圖書借閱銷售數(shù)；

分析模塊，用于分析所述圖書數(shù)據(jù)，生成調(diào)配方案；

發(fā)送模塊，用于向所述調(diào)配方案涉及的圖書館用戶發(fā)送所述調(diào)配方案。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例還提供了一種實現(xiàn)圖書智能調(diào)配的系統(tǒng)，包括：

云端設備，用于獲取各圖書館用戶發(fā)送的圖書數(shù)據(jù)，所述圖書數(shù)據(jù)包括圖書數(shù)目數(shù)據(jù)和圖書借閱銷售數(shù)，分析所述圖書數(shù)據(jù)，生成調(diào)配方案，向所述調(diào)配方案涉及的圖書館用戶發(fā)送所述調(diào)配方案；

用戶端，用于收集圖書館用戶的圖書數(shù)據(jù)，向所述云端設備發(fā)送所述圖書數(shù)據(jù)，接收并執(zhí)行所述云端設備發(fā)送的調(diào)配方案。

通過以上方案可知，本發(fā)明實施例提供的圖書館智能調(diào)配方法，該方法包括獲取各圖書館用戶發(fā)送的圖書數(shù)據(jù)，所述圖書數(shù)據(jù)包括圖書數(shù)目數(shù)據(jù)和圖書借閱銷售數(shù)據(jù)，分析圖書數(shù)據(jù)，生成調(diào)配方案，向調(diào)配方案涉及的圖書館用戶發(fā)送所述調(diào)配方案。本發(fā)明實施例提供的圖書館智能調(diào)配方法將圖書館數(shù)據(jù)遷移到云端，數(shù)據(jù)可以不必再存于用戶自己的電腦中，只需在云計算提供的海量存儲空間中存放即可，這樣不僅節(jié)約成本，合理利用資源，而且在保證可靠安全存儲的同時實現(xiàn)資源的整合共享。由此可見，本發(fā)明實施例提供的圖書館智能調(diào)配方法，在保證圖書館數(shù)據(jù)安全的前提下實現(xiàn)了多圖書館數(shù)據(jù)的共享，采用云端高性能計算的方式對云端所有數(shù)據(jù)的分析，改善了算法的實現(xiàn)效率，將圖書館資源在圖書館間進行有效的調(diào)配，降低了圖書館設備的要求，節(jié)約了大量設備、人力等投入成本。本發(fā)明還公開了一種圖書館智能調(diào)配裝置及實現(xiàn)圖書智能調(diào)配的系統(tǒng)，同樣能實現(xiàn)上述技術效果。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例公開的一種圖書館智能調(diào)配方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例公開的另一種圖書館智能調(diào)配方法的流程圖；

圖3為本發(fā)明實施例公開的又一種圖書館智能調(diào)配方法的流程圖；

圖4為本發(fā)明實施例公開的一種圖書館智能調(diào)配裝置的結構圖；

圖5為本發(fā)明實施例公開的一種實現(xiàn)圖書館智能調(diào)配系統(tǒng)的結構圖。

具體實施方式

下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本發(fā)明實施例公開了一種圖書館智能調(diào)配方法，在保證圖書館用戶數(shù)據(jù)安全的前提下，在海量圖書館數(shù)據(jù)中實現(xiàn)各區(qū)域圖書的有效調(diào)配。

參見圖1，本發(fā)明實施例提供的一種圖書館智能調(diào)配方法的流程圖，如圖1所示，包括：

s101：獲取各圖書館用戶發(fā)送的圖書數(shù)據(jù)；

在具體實施中，圖書館用戶收集的圖書數(shù)據(jù)至少應該包括圖書的數(shù)目和圖書借閱銷售數(shù)據(jù)，云端設備通過高性能計算的方式，根據(jù)圖書的現(xiàn)存儲量和借閱銷售量對圖書進行合理調(diào)配。圖書數(shù)據(jù)可以根據(jù)圖書館賬戶進行分類，以圖書館為單位存儲在云端設備的數(shù)據(jù)塊庫中，方便云端設備分析數(shù)據(jù)和響應各圖書館用戶的瀏覽和修改請求。

s102：分析所述圖書數(shù)據(jù)，生成調(diào)配方案；

在具體實施中，調(diào)配方案可以是補充某一個圖書館中某一種具體藏書的調(diào)配方案，也可以是圖書館之間某一種具體藏書調(diào)配的方案。當然，在本申請的優(yōu)選實施例中，還可以對圖書進行分類，生成某一種類圖書的調(diào)配方案。例如，圖書館a中有圖書a1和a2，圖書館b中有圖書a1和b2，調(diào)配方案可以僅針對圖書館a補充圖書a1，也可以針對圖書館a和圖書館b，實現(xiàn)a2和b2的交換。

s103：向所述調(diào)配方案涉及的圖書館用戶發(fā)送所述調(diào)配方案。

在上述實施例的基礎上，作為優(yōu)選地實施方式，還包括：在所述圖書館用戶執(zhí)行所述調(diào)配方案后，更新所述圖書館用戶在所述云端設備中的數(shù)據(jù)。

可以理解的是，當圖書館用戶執(zhí)行了云端設備發(fā)布的調(diào)配方案后，需要對涉及到的圖書館用戶在云端設備數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行更新操作，通過這個步驟，可以使云端設備數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)實時更新，保證數(shù)據(jù)的準確性，以便云端設備準確的進行其他調(diào)配方案的設計。

在上述實施例的基礎上，作為優(yōu)選地實施方式，還包括：接收圖書館用戶對云端數(shù)據(jù)的操作請求，并執(zhí)行所述操作請求對應的操作，所述操作請求至少包括增加、刪除、修改、查詢中的一種。

在具體實施中，各圖書館賬戶作為用戶端，可以通過手機或pc端登錄系統(tǒng)，驗證為合法用戶后，可以向云端設備發(fā)出相應的操作請求，云端設備相應該請求，并向該圖書館用戶反饋操作結果。例如，圖書館用戶向云端設備發(fā)送查詢請求，云端設備驗證該圖書館用戶為合法用戶后，向該圖書館用戶返回查詢請求中請求查詢的內(nèi)容。

本發(fā)明實施例提供的圖書館智能調(diào)配方法將圖書館數(shù)據(jù)遷移到云端，數(shù)據(jù)可以不必再存于用戶自己的電腦中，只需在云計算提供的海量存儲空間中存放即可，這樣不僅節(jié)約成本，合理利用資源，而且在保證可靠安全存儲的同時實現(xiàn)資源的整合共享。由此可見，本發(fā)明實施例提供的圖書館智能調(diào)配方法，在保證圖書館數(shù)據(jù)安全的前提下實現(xiàn)了多圖書館數(shù)據(jù)的共享，采用云端高性能計算的方式對云端所有數(shù)據(jù)的分析，改善了算法的實現(xiàn)效率，將圖書館資源在圖書館間進行有效的調(diào)配，降低了圖書館設備的要求，節(jié)約了大量設備、人力等投入成本。

本發(fā)明實施例公開了一種圖書館智能調(diào)配方法，相對于上一實施例，本實施例對技術方案作了進一步的說明和優(yōu)化。具體的：

參見圖2，本發(fā)明實施例提供的另一種圖書館智能調(diào)配方法的流程圖，如圖2所示，包括：

s201：獲取各圖書館用戶發(fā)送的圖書數(shù)據(jù)，所述圖書數(shù)據(jù)包括圖書數(shù)目數(shù)據(jù)和圖書借閱銷售數(shù)據(jù)；

在上述例子中，圖書館a和圖書館b分別向云端設備發(fā)送圖書a1、a2、a1、b2的藏書量和借閱銷售數(shù)據(jù)，云端設備將各圖書數(shù)據(jù)按圖書館賬戶進行分類，存儲到各圖書所在圖書館的數(shù)據(jù)庫中。

s202：統(tǒng)計出各圖書館中數(shù)目低于數(shù)目最小值，且借閱量高于借閱最大值和/或銷售量高于銷售最大值的圖書，生成補充所述圖書的調(diào)配方案；

s203：向所述調(diào)配方案涉及的圖書館用戶發(fā)送所述調(diào)配方案；

s204：在所述圖書館用戶執(zhí)行所述調(diào)配方案后，更新所述圖書館用戶在所述云端設備中的數(shù)據(jù)。

在上述例子中，若云端設備采用高性能計算的方式，計算出圖書館a中的圖書a1的藏書量不能滿足當前銷售和借閱的需求，即生成補充圖書a1的調(diào)配方案，并將該調(diào)配方案發(fā)送給圖書館a，圖書館a執(zhí)行后云端設備更新數(shù)據(jù)庫中圖書a1的館藏數(shù)據(jù)。

在上述實施例的基礎上，作為優(yōu)選地實施方式，還可以將各圖書館中的圖書按照圖書類別進行分類，統(tǒng)計出圖書數(shù)目低于類別數(shù)目最小值，且借閱量高于類別借閱最大值和/或銷售量高于類別銷售最大值的類別，生成補充所述類別的圖書的調(diào)配方案。

在具體實施中，云端設備對存儲在數(shù)據(jù)庫中的圖書進行分類，可以按照圖書的內(nèi)容分為小說、傳記、少兒等，也可以按照圖書的出版年份分類，在此不作具體的限定。在上述例子中，通過云端設備對圖書的分類，若圖書a1和圖書a3屬于同類圖書，且圖書館a中的圖書a1的藏書量不能滿足當前銷售和借閱的需求，則可以生成補充圖書a3的調(diào)配方案，并將該調(diào)配方案發(fā)送給圖書館a，圖書館a執(zhí)行后云端設備更新數(shù)據(jù)庫中圖書館a的館藏數(shù)據(jù)。

調(diào)配方案可以是補充某一個圖書館中圖書的調(diào)配方案，也可以是圖書館之間圖書調(diào)配的方案。具體的：參見圖3，本發(fā)明實施例提供的又一種圖書館智能調(diào)配方法的流程圖，如圖3所示，包括：

s301：獲取各圖書館用戶發(fā)送的圖書數(shù)據(jù)，所述圖書數(shù)據(jù)包括圖書數(shù)目數(shù)據(jù)和圖書借閱銷售數(shù)據(jù)；

s321：統(tǒng)計出各圖書館中數(shù)目高于數(shù)目最大值，且借閱量低于借閱最小值和/或銷售量低于銷售最小值的圖書；

s322：判斷其他圖書館中是否存在能夠接納所述圖書的圖書館，若是則執(zhí)行s324，若否，則執(zhí)行s323；

s323：判斷其他圖書館中是否存在能夠接納所述圖書所屬類別的圖書館，若是，則執(zhí)行s324，若否，則結束流程；

s324：生成將所述圖書調(diào)配到所述圖書館中的調(diào)配方案；

在上述例子中，若云端設備采用高性能計算的方式，計算出圖書館a中的圖書a1的藏書量遠遠大于當前銷售和借閱的需求，而圖書館b中的圖書a1的藏書量不能滿足當前銷售和借閱的需求，則生成將圖書館a中的圖書a1部分調(diào)配到圖書館b中的方案，并將該方案發(fā)送給圖書館a和圖書館b。若圖書館a中的圖書a2的藏書量遠遠大于當前銷售和借閱的需求，且沒有能夠接納圖書a2的圖書館，則判斷是否存在能接納圖書a2同類圖書的圖書館；若a2和b2屬于同類圖書，而圖書館b中的圖書b2的藏書量不能滿足當前銷售和借閱的需求，生成將圖書館a中的圖書a2部分調(diào)配到圖書館b中的方案，并將該方案發(fā)送給圖書館a和圖書館b。

s303：向所述調(diào)配方案涉及的圖書館用戶發(fā)送所述調(diào)配方案；

s304：在所述圖書館用戶執(zhí)行所述調(diào)配方案后，更新所述圖書館用戶在所述云端設備中的數(shù)據(jù)。

下面對本發(fā)明實施例提供的一種圖書館智能調(diào)配裝置進行介紹，下文描述的一種圖書館智能調(diào)配裝置與上文描述的一種圖書館智能調(diào)配方法可以相互參照。

參見圖4，本發(fā)明實施例提供的一種圖書館智能調(diào)配裝置的結構圖，如圖4所示，包括：

接收模塊401，獲取各圖書館用戶發(fā)送的圖書數(shù)據(jù)，所述圖書數(shù)據(jù)包括圖書數(shù)目數(shù)據(jù)和圖書借閱銷售數(shù)；

分析模塊402，用于分析所述圖書數(shù)據(jù)，生成調(diào)配方案；

發(fā)送模塊403，用于向所述調(diào)配方案涉及的圖書館用戶發(fā)送所述調(diào)配方案。

本發(fā)明實施例提供的圖書館智能調(diào)配裝置將圖書館數(shù)據(jù)遷移到云端，數(shù)據(jù)可以不必再存于用戶自己的電腦中，只需在云計算提供的海量存儲空間中存放即可，這樣不僅節(jié)約成本，合理利用資源，而且在保證可靠安全存儲的同時實現(xiàn)資源的整合共享。由此可見，本發(fā)明實施例提供的圖書館智能調(diào)配裝置，在保證圖書館數(shù)據(jù)安全的前提下實現(xiàn)了多圖書館數(shù)據(jù)的共享，采用云端高性能計算的方式對云端所有數(shù)據(jù)的分析，改善了算法的實現(xiàn)效率，將圖書館資源在圖書館間進行有效的調(diào)配，降低了圖書館設備的要求，節(jié)約了大量設備、人力等投入成本。

下面對本發(fā)明實施例提供的一種實現(xiàn)圖書館智能調(diào)配系統(tǒng)進行介紹，下文描述的一種實現(xiàn)圖書館智能調(diào)配系統(tǒng)與上文描述的一種圖書館智能調(diào)配方法可以相互參照。

參見圖5，本發(fā)明實施例提供的一種實現(xiàn)圖書館智能調(diào)配系統(tǒng)的結構圖，如圖5所示，包括：

云端設備501，用于獲取各圖書館用戶發(fā)送的圖書數(shù)據(jù)，所述圖書數(shù)據(jù)包括圖書數(shù)目數(shù)據(jù)和圖書借閱銷售數(shù)，分析所述圖書數(shù)據(jù)，生成調(diào)配方案，向所述調(diào)配方案涉及的圖書館用戶發(fā)送所述調(diào)配方案；

用戶端502，用于收集圖書館用戶的圖書數(shù)據(jù)，向所述云端設備發(fā)送所述圖書數(shù)據(jù)，接收并執(zhí)行所述云端設備發(fā)送的調(diào)配方案。

本發(fā)明實施例提供的實現(xiàn)圖書館智能調(diào)配的系統(tǒng)，將圖書館數(shù)據(jù)遷移到云端，數(shù)據(jù)可以不必再存于用戶自己的電腦中，只需在云計算提供的海量存儲空間中存放即可，這樣不僅節(jié)約成本，合理利用資源，而且在保證可靠安全存儲的同時實現(xiàn)資源的整合共享。由此可見，本發(fā)明實施例提供的實現(xiàn)圖書館智能調(diào)配的系統(tǒng)，在保證圖書館數(shù)據(jù)安全的前提下實現(xiàn)了多圖書館數(shù)據(jù)的共享，采用云端高性能計算的方式對云端所有數(shù)據(jù)的分析，改善了算法的實現(xiàn)效率，將圖書館資源在圖書館間進行有效的調(diào)配，降低了圖書館設備的要求，節(jié)約了大量設備、人力等投入成本。

本說明書中各個實施例采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。

對所公開的實施例的上述說明，使本領域專業(yè)技術人員能夠實現(xiàn)或使用本發(fā)明。對這些實施例的多種修改對本領域的專業(yè)技術人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的范圍。