本發明涉及云計算數據中心技術領域，更具體地說，涉及一種圖書館智能調配方法、裝置及實現圖書智能調配的系統。

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網計算模型，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據，一旦遭到病毒感染、設備損壞等問題造成數據丟失之后后果將不可挽回，而且隨著圖書館數據量的上升也造成了索引效率的降低。更為重要的是，各個圖書館的數據資源相對獨立，無法實現數據的共享，從而導致了圖書資源整體調配的成本高、不方便、效率低的問題。

因此，如何在保證圖書館用戶數據安全的前提下，在海量圖書館數據中實現各區域圖書的有效調配，是本領域技術人員需要解決的問題。

技術實現要素：

本發明的目的在于提供一種圖書館智能調配方法、裝置及實現圖書館智能調配的系統，在保證圖書館用戶數據安全的前提下，在海量圖書館數據中實現各區域圖書的有效調配。

為實現上述目的，本發明實施例提供了如下技術方案：

一種圖書館智能調配方法，包括：

獲取各圖書館用戶發送的圖書數據，所述圖書數據包括圖書數目數據和圖書借閱銷售數據；

分析所述圖書數據，生成調配方案；

向所述調配方案涉及的圖書館用戶發送所述調配方案。

其中，所述獲取各圖書館用戶發送的圖書數據之后，還包括：

以圖書館為單位劃分，存儲到云端設備的數據庫中。

其中，向所述調配方案涉及的圖書館用戶發送所述調配方案之后，還包括：

在所述圖書館用戶執行所述調配方案后，更新所述圖書館用戶在所述云端設備中的數據。

其中，所述分析所述圖書數據，生成調配方案，包括：

統計出各圖書館中數目低于數目最小值，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配方案。

其中，所述分析所述圖書數據，生成調配方案，包括：

將各圖書館中的圖書按照圖書類別進行分類，統計出圖書數目低于類別數目最小值，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配方案。

其中，所述分析所述圖書數據，生成調配方案，包括：

統計出各圖書館中數目高于數目最大值，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配到所述圖書館中的調配方案。

其中，所述分析所述圖書數據，生成調配方案，包括：

將各圖書館中的圖書按照圖書類別進行分類；

統計出圖書數目低于總數目最小值，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配到所述圖書館中的調配方案。

其中，還包括：接收圖書館用戶對云端數據的操作請求，并執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。

為實現上述目的，本發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送的圖書數據，所述圖書數據包括圖書數目數據和圖書借閱銷售數；

分析模塊，用于分析所述圖書數據，生成調配方案；

發送模塊，用于向所述調配方案涉及的圖書館用戶發送所述調配方案。

為實現上述目的，本發明實施例還提供了一種實現圖書智能調配的系統，包括：

云端設備，用于獲取各圖書館用戶發送的圖書數據，所述圖書數據包括圖書數目數據和圖書借閱銷售數，分析所述圖書數據，生成調配方案，向所述調配方案涉及的圖書館用戶發送所述調配方案；

用戶端，用于收集圖書館用戶的圖書數據，向所述云端設備發送所述圖書數據，接收并執行所述云端設備發送的調配方案。

通過以上方案可知，本發明實施例提供的圖書館智能調配方法，該方法包括獲取各圖書館用戶發送的圖書數據，所述圖書數據包括圖書數目數據和圖書借閱銷售數據，分析圖書數據，生成調配方案，向調配方案涉及的圖書館用戶發送所述調配方案。本發明實施例提供的圖書館智能調配方法將圖書館數據遷移到云端，數據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資源的整合共享。由此可見，本發明實施例提供的圖書館智能調配方法，在保證圖書館數據安全的前提下實現了多圖書館數據的共享，采用云端高性能計算的方式對云端所有數據的分析，改善了算法的實現效率，將圖書館資源在圖書館間進行有效的調配，降低了圖書館設備的要求，節約了大量設備、人力等投入成本。本發明還公開了一種圖書館智能調配裝置及實現圖書智能調配的系統，同樣能實現上述技術效果。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現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，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明實施例公開的一種圖書館智能調配方法的流程圖；

圖2為本發明實施例公開的另一種圖書館智能調配方法的流程圖；

圖3為本發明實施例公開的又一種圖書館智能調配方法的流程圖；

圖4為本發明實施例公開的一種圖書館智能調配裝置的結構圖；

圖5為本發明實施例公開的一種實現圖書館智能調配系統的結構圖。

具體實施方式

下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發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明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

本發明實施例公開了一種圖書館智能調配方法，在保證圖書館用戶數據安全的前提下，在海量圖書館數據中實現各區域圖書的有效調配。

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

s101：獲取各圖書館用戶發送的圖書數據；

在具體實施中，圖書館用戶收集的圖書數據至少應該包括圖書的數目和圖書借閱銷售數據，云端設備通過高性能計算的方式，根據圖書的現存儲量和借閱銷售量對圖書進行合理調配。圖書數據可以根據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據塊庫中，方便云端設備分析數據和響應各圖書館用戶的瀏覽和修改請求。

s102：分析所述圖書數據，生成調配方案；

在具體實施中，調配方案可以是補充某一個圖書館中某一種具體藏書的調配方案，也可以是圖書館之間某一種具體藏書調配的方案。當然，在本申請的優選實施例中，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a2和b2的交換。

s103：向所述調配方案涉及的圖書館用戶發送所述調配方案。

在上述實施例的基礎上，作為優選地實施方式，還包括：在所述圖書館用戶執行所述調配方案后，更新所述圖書館用戶在所述云端設備中的數據。

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

在上述實施例的基礎上，作為優選地實施方式，還包括：接收圖書館用戶對云端數據的操作請求，并執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，驗證為合法用戶后，可以向云端設備發出相應的操作請求，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容。

本發明實施例提供的圖書館智能調配方法將圖書館數據遷移到云端，數據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資源的整合共享。由此可見，本發明實施例提供的圖書館智能調配方法，在保證圖書館數據安全的前提下實現了多圖書館數據的共享，采用云端高性能計算的方式對云端所有數據的分析，改善了算法的實現效率，將圖書館資源在圖書館間進行有效的調配，降低了圖書館設備的要求，節約了大量設備、人力等投入成本。

本發明實施例公開了一種圖書館智能調配方法，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化。具體的：

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

s201：獲取各圖書館用戶發送的圖書數據，所述圖書數據包括圖書數目數據和圖書借閱銷售數據；

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

s202：統計出各圖書館中數目低于數目最小值，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配方案；

s203：向所述調配方案涉及的圖書館用戶發送所述調配方案；

s204：在所述圖書館用戶執行所述調配方案后，更新所述圖書館用戶在所述云端設備中的數據。

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的調配方案，并將該調配方案發送給圖書館a，圖書館a執行后云端設備更新數據庫中圖書a1的館藏數據。

在上述實施例的基礎上，作為優選地實施方式，還可以將各圖書館中的圖書按照圖書類別進行分類，統計出圖書數目低于類別數目最小值，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配方案。

在具體實施中，云端設備對存儲在數據庫中的圖書進行分類，可以按照圖書的內容分為小說、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的調配方案，并將該調配方案發送給圖書館a，圖書館a執行后云端設備更新數據庫中圖書館a的館藏數據。

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

s301：獲取各圖書館用戶發送的圖書數據，所述圖書數據包括圖書數目數據和圖書借閱銷售數據；

s321：統計出各圖書館中數目高于數目最大值，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，若是則執行s324，若否，則執行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，則執行s324，若否，則結束流程；

s324：生成將所述圖書調配到所述圖書館中的調配方案；

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部分調配到圖書館b中的方案，并將該方案發送給圖書館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部分調配到圖書館b中的方案，并將該方案發送給圖書館a和圖書館b。

s303：向所述調配方案涉及的圖書館用戶發送所述調配方案；

s304：在所述圖書館用戶執行所述調配方案后，更新所述圖書館用戶在所述云端設備中的數據。

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

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

接收模塊401，獲取各圖書館用戶發送的圖書數據，所述圖書數據包括圖書數目數據和圖書借閱銷售數；

分析模塊402，用于分析所述圖書數據，生成調配方案；

發送模塊403，用于向所述調配方案涉及的圖書館用戶發送所述調配方案。

本發明實施例提供的圖書館智能調配裝置將圖書館數據遷移到云端，數據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資源的整合共享。由此可見，本發明實施例提供的圖書館智能調配裝置，在保證圖書館數據安全的前提下實現了多圖書館數據的共享，采用云端高性能計算的方式對云端所有數據的分析，改善了算法的實現效率，將圖書館資源在圖書館間進行有效的調配，降低了圖書館設備的要求，節約了大量設備、人力等投入成本。

下面對本發明實施例提供的一種實現圖書館智能調配系統進行介紹，下文描述的一種實現圖書館智能調配系統與上文描述的一種圖書館智能調配方法可以相互參照。

參見圖5，本發明實施例提供的一種實現圖書館智能調配系統的結構圖，如圖5所示，包括：

云端設備501，用于獲取各圖書館用戶發送的圖書數據，所述圖書數據包括圖書數目數據和圖書借閱銷售數，分析所述圖書數據，生成調配方案，向所述調配方案涉及的圖書館用戶發送所述調配方案；

用戶端502，用于收集圖書館用戶的圖書數據，向所述云端設備發送所述圖書數據，接收并執行所述云端設備發送的調配方案。

本發明實施例提供的實現圖書館智能調配的系統，將圖書館數據遷移到云端，數據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資源的整合共享。由此可見，本發明實施例提供的實現圖書館智能調配的系統，在保證圖書館數據安全的前提下實現了多圖書館數據的共享，采用云端高性能計算的方式對云端所有數據的分析，改善了算法的實現效率，將圖書館資源在圖書館間進行有效的調配，降低了圖書館設備的要求，節約了大量設備、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，使本領域專業技術人員能夠實現或使用本發明。對這些實施例的多種修改對本領域的專業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明的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現。因此，本發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。