周運(yùn)麗

（商丘醫(yī)學(xué)高等?？茖W(xué)?！∩糖稹?76000）

1　引言

圖書(shū)館中的文獻(xiàn)是人們獲得知識(shí)的重要途徑。但是隨著信息技術(shù)的興起和網(wǎng)絡(luò)的普及推廣，使得圖書(shū)館不僅擁有傳統(tǒng)的紙本書(shū)籍，越來(lái)越多的電子書(shū)籍資源在圖書(shū)館中也能夠給公眾提供信息資源［1～2］。圖書(shū)館系統(tǒng)也記錄了讀者信息資源并且更迭出新的數(shù)據(jù)為讀者提供便利。但是數(shù)據(jù)隨著時(shí)間會(huì)越來(lái)越多，書(shū)籍資料會(huì)漸漸龐大，讀者與書(shū)館的聯(lián)系變得更加復(fù)雜，所以需要更好的系統(tǒng)來(lái)處理信息數(shù)據(jù)為圖書(shū)館建設(shè)提供數(shù)據(jù)支持［3］。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生解決了龐大數(shù)據(jù)的問(wèn)題，不僅可以快速搜索出讀者想要的書(shū)籍，甚至可以分析讀者的使用習(xí)慣來(lái)推薦文獻(xiàn)，并且通過(guò)分析文獻(xiàn)來(lái)提出合理的采購(gòu)建議等。所以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合圖書(shū)館管理系統(tǒng)運(yùn)用關(guān)聯(lián)技術(shù)來(lái)搜索文獻(xiàn)，了解讀者與圖書(shū)館的內(nèi)在聯(lián)系，提出個(gè)性化推薦。

圖書(shū)的分類是系統(tǒng)的重點(diǎn)，例如傳統(tǒng)的PAM算法技術(shù)可以有效地解決不同書(shū)籍的分類［4］，Clarans算法也是數(shù)據(jù)處理的一種手段［5～6］，不過(guò)兩者都有數(shù)據(jù)量的局限性。

本文運(yùn)用混合聚類分析技術(shù)來(lái)進(jìn)行文獻(xiàn)分類［7］，通過(guò)文獻(xiàn)借還過(guò)程中隱藏的數(shù)據(jù)規(guī)律，為圖書(shū)館文獻(xiàn)收集和建設(shè)提供根據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以找出讀者的潛在需求［8］，提供個(gè)性化幫助，也為讀者選擇購(gòu)買(mǎi)電子書(shū)籍提供幫助，使讀者快速，準(zhǔn)確地利用圖書(shū)館的資源。通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)，搭建讀者與圖書(shū)館之間的系統(tǒng)服務(wù)，并與其他算法進(jìn)行比較，得出混合聚類算法的優(yōu)越性，證明該算法的合理性和有效性。

2　系統(tǒng)建模

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)優(yōu)化指的是針對(duì)運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析就是互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化的重點(diǎn)，信息化的時(shí)代數(shù)據(jù)量非常巨大，而有效的、有益的數(shù)據(jù)卻被海量的數(shù)據(jù)所隱藏，我們要解決的就是找到我們所要的數(shù)據(jù)，并且找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，為決策者做出決定，從而得到想要的效果。

2.1　借還模型的建立

圖書(shū)管理系統(tǒng)是根據(jù)圖書(shū)館的具體業(yè)務(wù)的需要從而搭建的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要提供了兩個(gè)方面的模型為圖書(shū)館的實(shí)際業(yè)務(wù)提供服務(wù)，一個(gè)是圖書(shū)借還管理模型，另一個(gè)是讀者庫(kù)管理模型［9］“圖書(shū)借還管理”主要負(fù)責(zé)的是書(shū)館的一般業(yè)務(wù)，一般業(yè)務(wù)主要包括查詢書(shū)籍、書(shū)籍的借出、返還、預(yù)定書(shū)籍等。模型如圖1所示，每個(gè)讀者用戶我們令為xi，書(shū)籍設(shè)為cj，模型建立xi，cj之間的關(guān)系。

2.2　讀者庫(kù)模型的建立

讀者庫(kù)管理模型主要負(fù)責(zé)讀者對(duì)信息進(jìn)行保護(hù)、修改以及掛失等等，另外還包含讀者在書(shū)館進(jìn)行辦證、補(bǔ)辦證件等［10］。模型如圖2所示，讀者可以通過(guò)兩種方式，一個(gè)是向管理人員進(jìn)行及時(shí)的證件處理，書(shū)證的辦理，書(shū)證的掛失，另一個(gè)是讀者可以通過(guò)圖書(shū)館在線主頁(yè)面進(jìn)行業(yè)務(wù)處理，省去時(shí)間，最后的補(bǔ)卡要管理人員進(jìn)行處理。

3　混合聚類算法設(shè)計(jì)

圖書(shū)館管理系統(tǒng)包括為2個(gè)模塊［11］，包括為讀者用戶、管理人員的后臺(tái)系統(tǒng)都采用混合聚類算法分析，2個(gè)模塊又劃分成幾個(gè)子塊來(lái)實(shí)現(xiàn)其各自的功能，算法實(shí)現(xiàn)的功能設(shè)計(jì)如下。

圖2　讀者庫(kù)管理

讀者管理分為用戶信息注冊(cè)、用戶登錄以及用戶個(gè)人信息的瀏覽與修改。用戶在系統(tǒng)主頁(yè)面注冊(cè)流程包括填寫(xiě)姓名、身份證號(hào)、工作單位以及綁定金額等有用信息來(lái)實(shí)現(xiàn)注冊(cè)。當(dāng)讀者登錄系統(tǒng)之后，可以進(jìn)行個(gè)人信息的完善、查看和修改等；管理人員的后臺(tái)管理圖書(shū)館書(shū)籍的海量信息，實(shí)現(xiàn)書(shū)籍信息的添加、刪除、編輯和顯示等功能，另外管理技術(shù)人員必須定期地進(jìn)行系統(tǒng)修復(fù)、及時(shí)地安裝補(bǔ)丁進(jìn)行系統(tǒng)升級(jí)。

采用的混合聚類的算法對(duì)圖書(shū)館書(shū)籍進(jìn)行分析［12］，首先要確定混合聚類的目標(biāo)：給定一個(gè)包含n個(gè) a維書(shū)籍或?qū)?yīng)用戶數(shù)據(jù)集 X={x1，x2，…，xi，…，xn}，其中 xi∈Ra，確定要生成的書(shū)籍?dāng)?shù)據(jù)子集的數(shù)目m，混合聚類算法將各讀者書(shū)籍和未借出書(shū)籍進(jìn)行分類，進(jìn)行m個(gè)劃分C={cm，i=1，2，…，m}），信息的種類都表示一個(gè)書(shū)籍與用戶類cm，對(duì)于各類cm都有一個(gè)類別中心值ui，ui是這個(gè)類最具代表的數(shù)值信息，也就是中心值成績(jī)。采用歐式距離作為依據(jù)來(lái)判斷相似度的原則，計(jì)算各書(shū)籍類中各點(diǎn)到ui的距離平方之和，作為該點(diǎn)與中心數(shù)值的相似度，則歐式距離平方之和是

混合聚類的目標(biāo)函數(shù)就是各類的距離平方和。若J(c)最小時(shí)，那么

其中ami=1(xi∈ci)或ami=0(xi?ci)。可以看出，混合聚類的中心ui應(yīng)取為各類別cm類各書(shū)籍類數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值。

混合聚類算法是從初始的M類別開(kāi)始進(jìn)行劃分。聚類過(guò)程如圖3所示，混合聚類算法中總的距離平方和是根據(jù)個(gè)數(shù)M的類別增長(zhǎng)而距離和卻趨于減小。特殊情況，當(dāng)M=0時(shí)，J(c)=0。所以，可以得出只有當(dāng)總的距離平方和在確定的類別個(gè)數(shù)M下J(c)才能取得最小值。

圖3　混合聚類樹(shù)狀過(guò)程圖

混合聚類算法將書(shū)籍?dāng)?shù)據(jù)集劃分成M個(gè)分類，算法的流程如下：

第1步：從書(shū)籍?dāng)?shù)據(jù)集中任意選擇M個(gè)初始聚類中心；

第2步：對(duì)書(shū)籍?dāng)?shù)據(jù)集中的每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象，算出對(duì)象與其他所有聚類中心的距離，并依據(jù)最近鄰準(zhǔn)則將其劃分給距離最近的類別中；

第3步：上一步計(jì)算之后，依據(jù)計(jì)算結(jié)果重新計(jì)算各個(gè)新聚類的聚類中心，計(jì)算全部書(shū)籍?dāng)?shù)據(jù)的距離平方之和；

第4步：再判斷所得的聚類中心J(c)值是否有變，若發(fā)生改變，重復(fù)第2、3兩步操作若聚類中心不再變化那么算法結(jié)束；若沒(méi)有變化，算法直接結(jié)束。

令 Ai，j為書(shū)籍信息Mi與Mj之間的相似度，則有

4　算法實(shí)現(xiàn)

算法實(shí)驗(yàn)對(duì)象是商丘某學(xué)校的校圖書(shū)館，測(cè)試環(huán)境包括服務(wù)器端與客戶端。測(cè)試用服務(wù)器端部位是系統(tǒng)為Windows Server 2003聯(lián)想。所使用的臺(tái)式機(jī)是Intel Core i7的CPU頻率為3.2 Hz，內(nèi)存是132GB DDR3a。通過(guò)運(yùn)行仿真腳本，最后分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

4.1　實(shí)例顯示

混合聚類算法得出的系統(tǒng)如圖4所示，圖書(shū)登記表單、圖書(shū)登記、庫(kù)存圖書(shū)、注冊(cè)表單等四個(gè)模塊是算法實(shí)現(xiàn)的結(jié)果類別，圖書(shū)登記是面向混合聚類算法方法的核心技術(shù)，通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)具體到每個(gè)類中，因此可以完成設(shè)計(jì)走向細(xì)化的過(guò)程。該系統(tǒng)可以有效地完成圖書(shū)館龐大數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)和管理，有利于用戶與圖書(shū)館進(jìn)行有效的聯(lián)系。

圖4　圖書(shū)庫(kù)管理

采用聚類分析方法去挖掘、評(píng)價(jià)書(shū)籍的內(nèi)容，為書(shū)籍評(píng)分，這樣好的數(shù)據(jù)就可以呈現(xiàn)在系統(tǒng)界面，提供讀者建議，每一個(gè)好書(shū)都成為一個(gè)集合群，處于該集合中心的值、具有代表的書(shū)籍就是中心值，那么中心值成績(jī)就是此類書(shū)籍的評(píng)分指標(biāo)。圖5所示就是該算法通過(guò)Java實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)界面。

圖5　系統(tǒng)界面實(shí)現(xiàn)

4.2　算法比較

系統(tǒng)中有對(duì)書(shū)籍的評(píng)價(jià)功能，如表1所示，包括封面設(shè)計(jì)，書(shū)籍材料，內(nèi)容價(jià)值以及購(gòu)買(mǎi)意向，最后得出的總評(píng)分能夠?yàn)槠渌x者用戶提供閱讀和購(gòu)買(mǎi)的依據(jù)，也為圖書(shū)館的建設(shè)提供幫助，是個(gè)性化服務(wù)的體現(xiàn)。

表1　系統(tǒng)中對(duì)書(shū)籍的評(píng)價(jià)功能

除了本文的混合聚類算法，還有很多傳統(tǒng)的算法進(jìn)行圖書(shū)館的信息數(shù)據(jù)處理，可以有效地進(jìn)行系統(tǒng)管理，混合聚類算法的優(yōu)勢(shì)在于處理速度快，處理的數(shù)據(jù)量更大，在系統(tǒng)維護(hù)和升級(jí)上更有優(yōu)勢(shì)。圖6表示該算法與其他算法的處理速度比較。

5　結(jié)語(yǔ)

本文研究的是構(gòu)建圖書(shū)館中積累的大量書(shū)籍?dāng)?shù)據(jù)和用戶信息之間建立聯(lián)系，用來(lái)幫助圖書(shū)館進(jìn)行系統(tǒng)管理，圖書(shū)館作為一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)的引入為圖書(shū)館的管理增加便利，在數(shù)據(jù)挖掘后，基于混合聚類算法可以對(duì)書(shū)籍信息進(jìn)行合理安排，提升系統(tǒng)的便利性，通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)和算法比較可以看出本文系統(tǒng)結(jié)合算法可以形成良好的系統(tǒng)管理秩序，實(shí)現(xiàn)功能可視化，為圖書(shū)案的用戶以及管理技術(shù)人員提供服務(wù)，所以該算法具有合理性。

圖6　不同算法比較

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