基于M/M/1/m/m模式的智慧圖書館微信座位預(yù)約服務(wù)平臺(tái)的研究

孫龍杰 俞凱君

摘 ?要： 微信座位預(yù)約平臺(tái)目前廣泛應(yīng)用于智慧圖書館中，但用戶較為關(guān)心的座位等待和系統(tǒng)等候兩項(xiàng)重要參數(shù)在現(xiàn)行系統(tǒng)中缺乏相應(yīng)模塊，如何構(gòu)建出更加符合館內(nèi)實(shí)際需求的座位預(yù)約機(jī)制為館內(nèi)空間共享再造提供科學(xué)依據(jù)成為亟待解決的研究課題，筆者對(duì)目前微信座位預(yù)約平臺(tái)關(guān)鍵的消息處理機(jī)制做了深入研究，運(yùn)用相應(yīng)的排隊(duì)理論抽取后臺(tái)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵參數(shù)，計(jì)算運(yùn)行指標(biāo)。分析不同參數(shù)下的指標(biāo)結(jié)果，提出最優(yōu)服務(wù)模型。

關(guān)鍵詞： 智慧圖書館;消息處理;閉合式排隊(duì);開發(fā)模式

中圖分類號(hào)： O226 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.06.023

本文著錄格式：孫龍杰，俞凱君. 基于M/M/1/m/m模式的智慧圖書館微信座位預(yù)約服務(wù)平臺(tái)的研究[J]. 軟件，2019，40（6）：105108

【Abstract】： Wechat Seat Reservation Platform is currently widely used in intelligent libraries. However， two important parameters， seat waiting and system waiting， which users are more concerned about， lack corresponding modules in the current system. How to construct a seat reservation mechanism more in line with the actual needs of the library and provide a scientific basis for the reconstruction of library space sharing has become an urgent research topic. In this paper， the key message processing mechanism of Wechat Seat Reservation Platform is studied in depth， and the corresponding queuing theory is used to extract background statistics， extract key parameters and calculate operation indicators. The index results under different parameters are analyzed and the optimal service model is proposed.

【Key words】： Intelligent library; Message processing; Closed queuing; Development model

0 ?引言

隨著智慧圖書館建設(shè)[1-3]的不斷推進(jìn)，智能化自動(dòng)化軟硬件服務(wù)不斷提升[4-5]，座位預(yù)約系統(tǒng)自推出以來歷經(jīng)VB、Flash、ASP.NET[6]等技術(shù)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了具有自助座位派發(fā)、選擇交換座位、座位保留、違章管理和實(shí)時(shí)顯示座位狀態(tài)等功能的管理系統(tǒng)，但也存在成本高、靈敏度不夠、用戶體驗(yàn)差等問題[7];在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代基于開發(fā)模式的微信座位預(yù)約系統(tǒng)[8-12]可較好地解決上述問題，筆者通過對(duì)平臺(tái)關(guān)鍵的消息處理機(jī)制進(jìn)行深入研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)行消息處理機(jī)制中雖然對(duì)各業(yè)務(wù)有邏輯實(shí)現(xiàn)，如明日預(yù)約、監(jiān)督占座等都有具體實(shí)現(xiàn)模塊，但對(duì)用戶較為關(guān)心的座位選擇后的響應(yīng)等候時(shí)長和預(yù)約系統(tǒng)響應(yīng)等候時(shí)長缺乏相應(yīng)提醒模塊，首先用戶由于端口座位預(yù)約響應(yīng)時(shí)間的不確定性，無法合理安排自己的學(xué)習(xí)導(dǎo)致入館意愿降低，影響圖書館座位使用率;其次預(yù)約高峰時(shí)期如何在保障預(yù)約成功率的前提下，還能有可接受的排隊(duì)等候時(shí)間是值得探究的;針對(duì)上述問題需要增強(qiáng)現(xiàn)行系統(tǒng)的實(shí)用性和通用性。現(xiàn)行系統(tǒng)運(yùn)行如圖1所示。

1 ?智慧圖書館座位預(yù)約排隊(duì)服務(wù)模型

筆者通過研究發(fā)現(xiàn)現(xiàn)行基于微信公眾號(hào)形式的座位預(yù)約系統(tǒng)相當(dāng)于單個(gè)流通服務(wù)窗口，而所有用戶注冊(cè)登記后形成一個(gè)封閉的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，在此容量內(nèi)用戶均可以申請(qǐng)預(yù)約且服從泊松流分布，因此根據(jù)排隊(duì)論M/M/1/m/m模型可以挖掘出相應(yīng)等候時(shí)間推送給用戶。排隊(duì)論在圖書館服務(wù)流通等領(lǐng)域[13-15]方面的研究也在不斷取得新的成果。排隊(duì)模型的標(biāo)準(zhǔn)形式為X/Y/Z/A/B/C[16]，其中X表示相繼到達(dá)間隔時(shí)間的分布，Y表示服務(wù)時(shí)間的分布，X和Y的取值有下列幾種情況：M（Markov）表示負(fù)指數(shù)分布;D（Deterministic）表示確定型的分布;Ek（Erlang）表示k階愛爾朗分布;GI（General Independent）表示一般相互獨(dú)立的時(shí)間間隔分布;G（General）表示一般服務(wù)時(shí)間的分布。Z表示服務(wù)臺(tái)的個(gè)數(shù)，A表示系統(tǒng)的容量限制，B表示朗讀者數(shù)目，C表示服務(wù)規(guī)則。改進(jìn)后的座位預(yù)約系統(tǒng)增加了座位選擇后的等候時(shí)長和系統(tǒng)處理等候時(shí)長兩個(gè)信息提醒模塊，用戶可查詢相關(guān)信息，自行安排相關(guān)事宜。如圖2所示。

1.1 ?座位預(yù)約排隊(duì)服務(wù)模型

研究的座位預(yù)約系統(tǒng)是指所有用戶以泊松流分布從本校圖書館微信公眾號(hào)進(jìn)入座位預(yù)約端口發(fā)送GET請(qǐng)求，系統(tǒng)后臺(tái)進(jìn)行相應(yīng)消息解析和回復(fù)等處理，在消息處理封閉環(huán)節(jié)中用戶消息隊(duì)列到達(dá)間隔和座位選擇時(shí)間均服從負(fù)指數(shù)分布;具體表現(xiàn)為：1、確定的系統(tǒng)內(nèi)座位數(shù)量和用戶并發(fā)數(shù)處于閉合狀態(tài)，不接受其他用戶的請(qǐng)求2、作為有限源的用戶輸入，實(shí)際達(dá)到率λ均認(rèn)為是單位時(shí)間內(nèi)平均每個(gè)預(yù)約服務(wù)請(qǐng)求次數(shù)，而非系統(tǒng)總體到達(dá)的用戶數(shù)。這是因?yàn)閱挝粫r(shí)間內(nèi)用戶來到系統(tǒng)中，每個(gè)用戶并發(fā)數(shù)屬性一致，用戶預(yù)約隨機(jī)概率相同。實(shí)際上對(duì)于限制性并發(fā)數(shù)的閉合座位預(yù)約系統(tǒng)無論發(fā)出怎樣的預(yù)約請(qǐng)求，在完成相應(yīng)的服務(wù)后仍回到座位系統(tǒng)中等待下一次的其他預(yù)約服務(wù)請(qǐng)求，不會(huì)脫離系統(tǒng)。如此反復(fù)循環(huán)下去，具體流程如圖3所示。

1.2 ?座位狀態(tài)指標(biāo)

2 ?座位預(yù)約參數(shù)估計(jì)

2.1 ?座位預(yù)約λ估計(jì)

對(duì)于單位時(shí)間內(nèi)多個(gè)用戶發(fā)出的預(yù)約請(qǐng)求次數(shù) 來說需要統(tǒng)計(jì)單位時(shí)間內(nèi)用戶平均登錄預(yù)約系統(tǒng)總數(shù)即 來確定， 可以根據(jù)微信后臺(tái)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘抽樣統(tǒng)計(jì)[18]，運(yùn)用SPSS Modeler[19]相關(guān)軟件進(jìn)行相關(guān)建模操作，如下圖4所示。

圖4所示是從運(yùn)行100天的座位預(yù)約請(qǐng)求的樣本總體中篩選出90天（即90%的樣本）再進(jìn)行隨機(jī)抽取20天的數(shù)據(jù)計(jì)算相關(guān)無偏估計(jì)值，根據(jù)抽樣分層原理和高校課程預(yù)約特征分析得出2層時(shí)間段的劃分，具體結(jié)果如表1、表2所示。

2.2 ?座位預(yù)約等候指標(biāo)分析

由微信座位預(yù)約系統(tǒng)性能測(cè)試報(bào)告可知平均每小時(shí)座位查詢服務(wù)人數(shù)μ=136，而 取93較為合適，對(duì)于單個(gè)微信服務(wù)端口來說，隨著微信座位預(yù)約系統(tǒng)并發(fā)數(shù)m的不同而導(dǎo)致單位時(shí)間內(nèi)發(fā)出的預(yù)約請(qǐng)求λm取值不同，具體如下表3所示。

從圖5可以看出隨微信端口并發(fā)數(shù)的增加而有所變化呈平緩上升態(tài)勢(shì)，預(yù)定座位等待相應(yīng)時(shí)間趨于線性變化但系統(tǒng)等候時(shí)間線性不明顯，空閑概率 則在 時(shí)出現(xiàn)拐點(diǎn)。一方面說明在一定范圍內(nèi)通過提高微信用戶并發(fā)數(shù)以犧牲可接受度的等候時(shí)間為代價(jià)可以適當(dāng)提高座位預(yù)約等候效率，體現(xiàn)出智慧圖書館座位預(yù)約排隊(duì)的公正性和智能化;另一方面說明用戶并發(fā)數(shù)和預(yù)約成功率、端口忙碌狀況之間有條件限制，折線圖清晰地顯示出最為優(yōu)化的選擇。參照上述配置比可以選擇合適的用戶并發(fā)數(shù)取得最優(yōu)座位預(yù)約服務(wù)模型并推送相關(guān)等候時(shí)間信息。

3 ?總結(jié)

筆者通過用戶反饋和現(xiàn)行座位預(yù)約系統(tǒng)的實(shí)際出發(fā)，深入研究相關(guān)模塊屬性以及運(yùn)行機(jī)制，提出改進(jìn)的智慧圖書館座位預(yù)約系統(tǒng)，運(yùn)用對(duì)應(yīng)排隊(duì)模型、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、抽樣統(tǒng)計(jì)原理等相關(guān)知識(shí)計(jì)算座位預(yù)約系統(tǒng)需要的參數(shù)技術(shù)指標(biāo)，特別是SPSS Modeler建模后依據(jù)高校智慧圖書館作息的特征而采用的抽樣分層、數(shù)據(jù)過濾、重構(gòu)等核心操作至關(guān)重要是座位預(yù)約排隊(duì)模型關(guān)鍵參數(shù)求解的理論和實(shí)踐保障;座位預(yù)約等候指標(biāo)分析的結(jié)果，是在不同用戶并發(fā)參數(shù)下做的各項(xiàng)指標(biāo)求解，理論公式充分，計(jì)算科學(xué)合理，操作步驟簡(jiǎn)便，為智慧圖書館座位預(yù)約系統(tǒng)的管理和決策提供直觀數(shù)據(jù)和依據(jù)，也為提升智慧圖書館服務(wù)品質(zhì)和用戶滿意度提供有力保障。

筆者研究的重難點(diǎn)在于確定微信單端口下的用戶并發(fā)數(shù)的提取和過濾、單位時(shí)間內(nèi)預(yù)約請(qǐng)求數(shù)的確定等;筆者是以上海健康醫(yī)學(xué)院圖書館為例做出上述微信座位預(yù)約系統(tǒng)的研究，可供各大校園圖書館或類似特征的圖書館作為參考，具體有以下幾點(diǎn)啟示：

由于各校圖書館微信預(yù)約系統(tǒng)在具體執(zhí)行中登錄方式和座位選擇方面略有差異，因此在排隊(duì)模型選擇和相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取和提取方面應(yīng)謹(jǐn)慎對(duì)待;抽樣分層等具體數(shù)據(jù)挖掘流程因各館實(shí)際而有所取舍，切記照搬照抄，以免有所遺漏和重復(fù);座位預(yù)約等候指標(biāo)分析也因根據(jù)用戶實(shí)際需求而有所選擇，制定出符合本校實(shí)際需求的座位預(yù)約模塊。

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