CN116701771B - 一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统，涉及数据信息处理技术领域，主要解决数字图书检索与资源共享。基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统包括云计算平台、采集模块、查询模块、管理模块、编辑模块、联合模块、显示模块和分析模块，通过规划择优算法根据距离测算、范围测算以及角度和面积测算为借阅者提供不同图书馆资源之间的最优借阅方案，通过网络异常模型实时监控和统计云计算网络流量并处理网络异常流量或攻击，通过分布式加速算法处理大规模的图书馆档案资源检索数据，提高了数据处理和计算的效率，弱化了单一图书馆资源的信息孤岛化影响，降低了信息泄露风险。
Description
技术领域
本发明涉及数据信息处理技术领域，且更确切地涉及一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统。
背景技术
数字图书馆检索与资源共享系统是一种基于计算机技术，通过数字化处理、储存、管理、检索和传输信息资源，实现数字化图书馆资源共享和服务的体系。随着计算机硬件和软件技术的不断提高，数字图书馆检索与资源共享系统也在不断发展和演变。数字图书馆检索是指通过计算机技术从数字图书馆中检索相关信息的过程。数字图书馆是指利用计算机和网络技术建立的数字资源数据库,包括图书、期刊、报纸、电子文件等各种类型的书籍资料。数字图书馆检索的基本原理是图书馆的目录系统,用户可以通过输入关键词或者全名来检索所需信息。数字图书馆检索还可以通过提供其他信息,如作者、出版日期等来缩小搜索结果的范围。
由于数字图书馆数据信息庞大，在浩大的数据库信息中如何从不同的数据信息中检索对口数据信息是亟待解决的问题，现有技术大多采用数据库检索的方式，这种方法虽然在一定程度上提高了数据信息检索能力，但是共享能力差，当用户需要检索信息或寻找相关档案信息时，只能通过一台终端进行信息检索或共享应用，甚至仅仅只能查询一座图书馆内的图书档案资源，信息共享能力差，检索效率低，图书馆数据信息处理能力滞后。
发明内容
针对上述技术的不足，本发明公开了一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统，通过规划择优算法根据距离测算、范围测算以及角度和面积测算为借阅者提供不同图书馆资源之间的最优借阅方案，通过网络异常模型实时监控和统计云计算网络流量并处理网络异常流量或攻击，通过分布式加速算法处理大规模的图书馆档案资源检索数据，提高了数据处理和计算的效率，弱化了单一图书馆资源的信息孤岛化影响，降低了信息泄露风险。
为了实现上述技术效果，本发明采用以下技术方案：
一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统，包括云计算平台、采集模块、查询模块、管理模块、编辑模块、联合模块、显示模块和分析模块；
采集模块用于获取图书馆位置信息及图书馆内部档案资源数字化；
查询模块用于查找所需数字档案资源；
管理模块用于处理采集的数字图书档案资源；
编辑模块用于用户对基本的几何对象进行增加、修改和删除；
显示模块用于可视化处理后的基本图形或者用户能够识别的三维展示形式；
分析模块用于地理坐标提取、展示和数据传输；所述分析模块包括量算单元、缓冲单元、碰撞单元和剖面单元，所述量算单元通过规划择优算法根据距离测算、范围测算以及角度和面积测算为借阅者提供不同图书馆资源之间的最优借阅方案，所述缓冲单元通过缓冲区群加速空间和时间消耗，所述碰撞单元用于消除重复和脱离实际的物件，所述剖面单元为垂直和平行于对象位置的截面；
联合模块用于各大图书馆文献资源互借和查询；
云计算平台用于监测平台流量和整个共享系统的硬件和软件，所述云计算平台包括主控制器、网络流量监控单元、算力网络单元和远程监控单元，所述主控制器用于调整各个模块的工作状态，所述网络流量监控单元通过网络异常模型实时监控和统计云计算网络流量，并处理网络异常流量或攻击，所述算力网络单元通过分布式加速算法为检索数据信息处理提供足够算力，所述远程监控单元用于实时监控云系统的运行情况以及时发现和处理潜在的安全风险；
所述网络异常模型首先定义动态变量为：
(1)
不确定性和支持度与反对度之间的关系为：
（2）
式（1）-（2）中，表示动态变量函数，/>表示支持度变量，/>表示反对度变量，/>表示不确定性,a为控制常数，b为融合常数，c为平滑度,/>为干扰系数，/>为干扰函数；
除了时间因素以外，事件发生频度同样是分析及解决问题的关键维度之一，频度动态因子为： (3)
式（3）中，表示频度动态函数，t表示某类事件的平均发生间隔，n表示该类事件平均发生次数，/>为此时事件发生次数，/>表示某类事件发生间隔；
再通过事件相关因子函数提高准确率，所述相关因子函数为：
(4)
式（4）中，表示相关因子，r表示常规相关联度，f表示常规发生频度，/>表示当前不同事件间的相关联度，/>表示当前不同事件间的发生频度；
所述分布式加速算法的工作方法为：首先将问题拆分为若干个子问题，并将这些子问题分配给不同的计算节点，各节点通过计算迭代，每次计算将结果发送到中心节点进行累加，然后中心节点对所有计算节点的结果进行平均，并将平均值作为新的数据参数值进行更新，在新的参数值的基础上，各节点继续执行迭代计算，最后在最终一轮迭代中，收集计算节点的结果进行汇总以判断算法是否收敛，没有收敛则继续迭代计算；已经收敛则返回结果；
所述主控制器的输出端分别连接云计算平台、采集模块、查询模块、管理模块、编辑模块、联合模块、显示模块和分析模块的输入端，所述采集模块的输出端连接管理模块的输入端，所述管理模块的输出端连接分析模块的输入端，所述分析模块的输出端连接显示模块的输入端，所述显示模块的输出端连接编辑模块的输入端，所述编辑模块的输出端连接联合模块的输入端，所述联合模块的输出端连接查询模块的输入端，所述查询模块的输出端连接云计算平台的输入端。
作为上述技术方案的进一步描述，所述采集模块包括标签单元和扫描单元，所述标签单元为设置有RFID标签的图书档案管理模块，所述扫描单元用于扫描图书档案资源标签信息及图书档案资源内容。
作为上述技术方案的进一步描述，所述查询模块包括属性单元、图单元和空间单元，所述属性单元基于图书档案属性信息进行图书档案查询定位，所述空间单元通过几何关系对基本图形空间进行几何实体检索。
作为上述技术方案的进一步描述，所述编辑模块包括绘制单元、捕捉单元和修改单元，所述绘制单元通过设置图层基本属性编辑图形基本信息，所述修改单元通过修剪、延伸、打断、连接、画面分力、属性管理、图形旋转和线条方向管理修改对象；所述捕捉单元通过自学习捕捉面向的基本对象，所述基本对象包括点、线、多边形和圆形；所述绘制单元的输出端连接修改单元的输入端，所述修改单元的输出端连接捕捉单元的输入端。
作为上述技术方案的进一步描述，所述显示模块包括选择单元、浏览单元、图制作单元和风格单元，所述选择单元支持用户选取点、矩形和圆形以进行放缩操作，所述浏览单元通过索引地图确定图书实际位置，所述图制作单元根据类型对图书馆藏书架信息、楼层信息和图书馆地理位置信息制作专题图并通过控制图层的基本属性显示地图详细信息，所述风格单元用于相互协调和统一显示对象的颜色、大小和线条宽度。
作为上述技术方案的进一步描述，所述联合模块包括存储单元、互借单元和报表单元，所述存储单元用于储存各大图书馆文献资源联合目录，所述存储单元为空间数据库和属性数据库，所述空间数据库用于储存具有的文献、映文献所处地理位置的图形数据，所述属性数据库用于描述空间数据特征信息的属性数据，所述互借单元用于各大图书馆文献资源互相借还，所述报表单元用于记录和推荐馆际之间文献互借流程及报表，所述存储单元的输出端连接互借单元的输入端，所述互借单元的输出端连接报表单元的输入端。
作为上述技术方案的进一步描述，所述规划择优算法的工作方法为：首先根据不同的目标函数使用Route_Optimize算法生成多个最优路线，然后对于每条最优路线使用Select_Optimize算法在多个方案中找到最优方案，接着将每条最优路线的最优方案进行比较，并选择距离、花费和时间方面最优的路线和方案，最后返回最优路线和最优方案作为最终结果。
作为上述技术方案的进一步描述，所述管理模块包括清洗单元、排序单元和分类单元，所述清洗单元用于填补和修正数字化图书档案异常部分，所述分类单元采用聚类算法根据图书位置信息、图书类型和图书属性进行数字图书档案资源分类，所述排序单元按照时间序列将分类完成的数字图书档案资源排序，所述清洗单元的输出端连接分类单元的输入端，所述分类单元的输出端连接排序单元的输入端。
综上所述，由于采用上述技术方案，本发明的有益效果是：
本发明公开了一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统，通过规划择优算法根据距离测算、范围测算以及角度和面积测算为借阅者提供不同图书馆资源之间的最优借阅方案，通过网络异常模型实时监控和统计云计算网络流量并处理网络异常流量或攻击，通过分布式加速算法处理大规模的图书馆档案资源检索数据，提高了数据处理和计算的效率，弱化了单一图书馆资源的信息孤岛化影响，降低了信息泄露风险。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明总体架构示意图；
图2为联合模块结构示意图；
图3为云计算平台结构示意图；
图4为编辑模块结构示意图；
图5为管理模块结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
如图1-图5示，一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统，包括云计算平台、采集模块、查询模块、管理模块、编辑模块、联合模块、显示模块和分析模块；
采集模块用于获取图书馆位置信息及图书馆内部档案资源数字化；
查询模块用于查找所需数字档案资源；
管理模块用于处理采集的数字图书档案资源；
编辑模块用于用户对基本的几何对象进行增加、修改和删除；
显示模块用于可视化处理后的基本图形或者用户能够识别的三维展示形式；
分析模块用于地理坐标提取、展示和数据传输；所述分析模块包括量算单元、缓冲单元、碰撞单元和剖面单元，所述量算单元通过规划择优算法根据距离测算、范围测算以及角度和面积测算为借阅者提供不同图书馆资源之间的最优借阅方案，所述缓冲单元通过缓冲区群加速空间和时间消耗，所述碰撞单元用于消除重复和脱离实际的物件，所述剖面单元为垂直和平行于对象位置的截面；
联合模块用于各大图书馆文献资源互借和查询；
云计算平台用于监测平台流量和整个共享系统的硬件和软件，所述云计算平台包括主控制器、网络流量监控单元、算力网络单元和远程监控单元，所述主控制器用于调整各个模块的工作状态，所述网络流量监控单元通过网络异常模型实时监控和统计云计算网络流量，并处理网络异常流量或攻击，所述算力网络单元通过分布式加速算法为检索数据信息处理提供足够算力，所述远程监控单元用于实时监控云系统的运行情况以及时发现和处理潜在的安全风险；
进一步地实施例，所述网络异常模型首先定义动态变量为：
(1)
不确定性和支持度与反对度之间的关系为：
（2）
式（1）-（2）中，表示动态变量函数，/>表示支持度变量，/>表示反对度变量，/>表示不确定性,a为控制常数，b为融合常数，c为平滑度,/>为干扰系数，/>为干扰函数；
除了时间因素以外，事件发生频度同样是分析及解决问题的关键维度之一，频度动态因子为： (3)
式（3）中，表示频度动态函数，t表示某类事件的平均发生间隔，n表示该类事件平均发生次数，/>为此时事件发生次数，/>表示某类事件发生间隔；
再通过事件相关因子函数提高准确率，所述相关因子函数为：
(4)
式（4）中，表示相关因子，r表示常规相关联度，f表示常规发生频度，/>表示当前不同事件间的相关联度，/>表示当前不同事件间的发生频度；
通过对数据集预处理，将数据进行离散化，进而得到服从正态分布的数据集。同时分别应用动态异常模型和SVM算法对网络流量异常数据进行识别，从而得到表1。
表1识别时间及准确率表
根据表1中的数据，可以看出使用SVM算法识别Normal和Probe的准确率均较高，分别为99.8%和99.8%，但在识别U2r和U2l时准确率较低，分别为40.2%和91.3%。而使用网络异常算法时，各类攻击的准确率均较高，且相对于SVM算法，U2r的准确率得到了大幅提升，达到了89.5%。根据时间统计，使用SVM算法的时间较长，花费了4261.7秒，而使用网络异常算法的时间明显下降，仅需要3478.2秒。可以看出，网络异常算法不仅能提高准确率，同时也能减少计算时间。
综合来看，基于表1中的数据，使用网络异常算法比SVM算法更为优秀，能够更准确地识别各类攻击，并且计算时间较短，具有更好的实用性和应用前景。
进一步地实施例，所述分布式加速算法的工作方法为：首先将问题拆分为若干个子问题，并将这些子问题分配给不同的计算节点，各节点通过计算迭代，每次计算将结果发送到中心节点进行累加，然后中心节点对所有计算节点的结果进行平均，并将平均值作为新的数据参数值进行更新，在新的参数值的基础上，各节点继续执行迭代计算，最后在最终一轮迭代中，收集计算节点的结果进行汇总以判断算法是否收敛，没有收敛则继续迭代计算；已经收敛则返回结果。
所述分布式加速算法的工作原理为：在分布式计算环境中，每个计算节点均按照相同的方式处理问题。节点之间互相通信和协同工作，从而实现迭代计算，并在中心节点处进行参数更新和全局信息的汇总。因此，这种算法可以很好地保证数据的处理效率和准确性。
所述主控制器的输出端分别连接云计算平台、采集模块、查询模块、管理模块、编辑模块、联合模块、显示模块和分析模块的输入端，所述采集模块的输出端连接管理模块的输入端，所述管理模块的输出端连接分析模块的输入端，所述分析模块的输出端连接显示模块的输入端，所述显示模块的输出端连接编辑模块的输入端，所述编辑模块的输出端连接联合模块的输入端，所述联合模块的输出端连接查询模块的输入端，所述查询模块的输出端连接云计算平台的输入端。进一步地实施例，所述采集模块包括标签单元和扫描单元，所述标签单元为设置有RFID标签的图书档案管理模块，所述扫描单元用于扫描图书档案资源标签信息及图书档案资源内容，
所述采集模块的工作原理为：首先通过对图书档案资源粘贴RFID标签进行标识，每个标签上标识了图书档案资源唯一的标识信息，包括图书名称、书号、出版社、作者、分类号、出版日期、价格等，然后采用无线电频率进行通讯，当标签单元进入扫描单元的有效范围内，扫描单元发出一定的无线电信号，将能量传递到标签中，启动标签内部的芯片，使其自动发射射频信号，通过扫描单元的接收和解码程序获取相关标签信息，最后扫描单元将扫描到的数据通过数据通道传送到计算机中，数据处理程序对接收到的数据进行筛选、转换和处理，将获取到的数据存储到计算机系统中，以更新数据库。
进一步地实施例，所述查询模块包括属性单元、图单元和空间单元，所述属性单元基于图书档案属性信息进行图书档案查询定位，所述空间单元通过几何关系对基本图形空间进行几何实体检索。
所述查询模块的工作原理为：基于图书档案属性信息，构造关键字索引系统，用户通过输入查询词，通过磁盘文件索引快速检索出满足条件的图书档案资源，实现图书档案查询定位。将图书档案信息转换为图像数据，建立关联关系，通过图形匹配和图像特征提取技术，实现图像检索和相似度比较，丰富图书档案检索方式，提高用户体验。通过几何关系对基本图形空间进行几何实体检索，将图书档案信息转换为空间数据，加入空间索引系统，通过空间查询语言搜索对应的图书档案资源，实现空间信息查询。查询模块将接收到的查询请求和检索结果转换为计算机可处理的标准格式，将数据传输至显示模块，供用户查看和使用。
进一步地实施例，所述编辑模块包括绘制单元、捕捉单元和修改单元，所述绘制单元通过设置图层基本属性编辑图形基本信息，所述修改单元通过修剪、延伸、打断、连接、画面分力、属性管理、图形旋转和线条方向管理修改对象；所述捕捉单元通过自学习捕捉面向的基本对象，所述基本对象包括点、线、多边形和圆形；所述绘制单元的输出端连接修改单元的输入端，所述修改单元的输出端连接捕捉单元的输入端。
所述编辑模块的工作原理为：通过设置图层基本属性（名称、颜色、线型等）和绘制工具，对数字图书馆资源进行坐标定位和图形绘制。管理员可以使用图形绘制工具绘制点、线、多边形、圆等基本图形和复杂几何图形，也可以进行文本注释和属性标记，实现数字图书馆资源的图形化呈现。通过修剪、延伸、打断、连接、画面分力、属性管理、图形旋转和线条方向管理等功能，对数字图书馆资源进行修改和维护。管理员可以通过修改单元对数字图书档案进行图形和属性信息的调整和更新，以保证数字图书馆资源的内容和形式的准确性和可靠性。通过自学习功能，捕捉面向的基本对象，如点、线、多边形和圆形，提高数据的编辑效率。捕捉单元还可以根据管理员需要进行用户定义和自定义，增加数据编辑的灵活性和多样性，实现更加便捷、快速、准确的数字图书馆资源编辑。编辑模块对编辑完成的数据进行存储和处理，将数据传输至数据库中，供其他模块使用和查询。
进一步地实施例，所述显示模块包括选择单元、浏览单元、图制作单元和风格单元，所述选择单元支持用户选取点、矩形和圆形以进行放缩操作，所述浏览单元通过索引地图确定图书实际位置，所述图制作单元根据类型对图书馆藏书架信息、楼层信息和图书馆地理位置信息制作专题图并通过控制图层的基本属性显示地图详细信息，所述风格单元用于相互协调和统一显示对象的颜色、大小和线条宽度，
所述显示模块的工作原理为：支持用户选取点、矩形和圆形以进行放缩操作，这样可以快速定位和缩放到特定区域，以满足用户对数字图书库资源的不同查看需求。通过索引地图确定图书馆资源实际位置，实现数字图书馆资源的精确定位和浏览。管理员和读者可以通过地理位置信息定位到特定的资源、楼层和书架位置，实现对资源的准确目录和搜索。根据不同类型的图书馆藏、楼层和位置信息制作专题图，并通过控制图层基本属性来显示地图详细信息，为管理员和读者提供更加清晰、直观、友好的数字图书馆资源访问和浏览方式。用于相互协调和统一显示对象的颜色、大小和线条宽度，以实现数字图书馆资源的一致性和美观性，提高用户对资源的识别和访问效率。显示模块作为数字图书馆系统中的一个重要模块，通过选择、浏览、图制作和风格等功能，实现对数字图书馆资源的快速访问和展示，提高用户体验和数字图书馆资源的辨识度，为管理员和读者提供更加便捷、快速、有效的数字图书馆资源浏览和使用方式。
进一步地实施例，所述联合模块包括存储单元、互借单元和报表单元，所述存储单元用于储存各大图书馆文献资源联合目录，所述存储单元为空间数据库和属性数据库，所述空间数据库用于储存具有的文献、映文献所处地理位置的图形数据，所述属性数据库用于描述空间数据特征信息的属性数据，所述互借单元用于各大图书馆文献资源互相借还，所述报表单元用于记录和推荐馆际之间文献互借流程及报表，所述存储单元的输出端连接互借单元的输入端，所述互借单元的输出端连接报表单元的输入端。
所述联合模块的工作原理为：联合模块作为数字图书馆系统中的重要模块，通过存储、互借和报表等功能，实现网络资源的协同使用和管理，满足读者个性化需求，提高数字文献资源管理效率和效果，为图书馆和读者提供更好、更便捷的服务。
进一步地实施例，所述规划择优算法的工作方法为：首先根据不同的目标函数使用Route_Optimize算法生成多个最优路线，然后对于每条最优路线使用Select_Optimize算法在多个方案中找到最优方案，接着将每条最优路线的最优方案进行比较，并选择距离、花费和时间方面最优的路线和方案，最后返回最优路线和最优方案作为最终结果，
所述规划择优算法的工作原理为：具体步骤如下：
a. 采用Route_Optimize算法计算出路径长度最短的路径，从起点节点出发，到达终点节点。
b. 利用Select_Optimize算法对计算出的路径进行优化，即找到路径上的关键节点，计算这些节点的权重值。
c. 在所有关键节点中，选择具有最高权重值的节点作为路径的下一步节点，继续计算路径。
d. 重复上一步，直到到达终点节点为止，即获得了混合算法下的最优路径规划方案，如表2所示。
表2优化调度表
由表2可知，规划择优算法在所有算法中消耗的时间最短，时间为1.5秒，可以看出它在问题求解过程中表现出了较高的效率和精度。双狼群算法花费的时间为1.6秒，略快于花费时间为2.4秒的鲸群算法。而遗传算法是所有算法中耗时最多的，需要2.7秒的时间才能完成求解。综合上述结果，规划择优算法在这组数据中表现最出色。
进一步地实施例，所述管理模块包括清洗单元、排序单元和分类单元，所述清洗单元用于填补和修正数字化图书档案异常部分，所述分类单元采用聚类算法根据图书位置信息、图书类型和图书属性进行数字图书档案资源分类，所述排序单元按照时间序列将分类完成的数字图书档案资源排序，所述清洗单元的输出端连接分类单元的输入端，所述分类单元的输出端连接排序单元的输入端，
所述管理模块的工作原理为：清洗单元是通过填补和修正数字化图书档案异常部分，以达到数据质量的精准和标准。具体步骤如下：
a. 数据格式清洗：利用专业的数据清洗软件，删除重复和无效的数据记录，以确保数字化图书馆数据质量的统一和规范。
b. 编目数据填补：通过手工和自动编目的方式，填补和修正数字化图书档案的缺陷和不足，保证数据的完整和准确。
c. 消除垃圾数据：根据规则或算法，筛选并消除数字化图书馆中的垃圾数据和错误数据，提高数据的可用性和可靠性。
分类单元是基于聚类算法，按照图书位置信息、图书类型和图书属性进行数字图书档案资源分类，方便读者寻找自己想要的数字图书资源。具体步骤如下：
a. 数据预处理：对数字化图书馆数据进行预处理，如特征提取、描述统计、标准化等。
b. 聚类算法：选择适合数字化图书馆的聚类算法，如K-means、层次聚类、DBSCAN等，将数据分成若干组，以实现数字化图书馆数据的分类管理。
c. 聚类结果优化：对聚类结果进行优化，包括分组结果可视化、特征选择和分类结果验证等，以确保数字化图书馆分类的准确和实效。
排序单元是按照时间序列将分类完成的数字图书档案资源排序，以方便读者快速检索和获取所需的数字图书馆资源。具体步骤如下：
a. 按时间统计：对数字化图书馆资源按照入馆时间或更新时间进行统计，以实现数字化图书馆资源的时序性管理。
b.时间排序算法：选择合适的排序算法，对数字化图书馆资源进行排序，如插入排序、冒泡排序、希尔排序、归并排序等，以实现数字化图书馆资源的时序性排序。
c. 排序结果验证：对排序结果进行验证、优化和可视化，确保数字化图书馆资源的时序性管理和排序效果的实效。
综上所述，数字化图书馆管理模块工作原理是通过清洗、分类和排序等功能，对数字化图书档案资源进行管理和优化，从而提高图书馆的数字化管理水平，方便读者快速获取所需的数字图书馆资源。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。
Claims (6)
1.一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统，包括云计算平台、采集模块、查询模块、管理模块、编辑模块、联合模块、显示模块和分析模块，其特征在于：
采集模块用于获取图书馆位置信息及图书馆内部档案资源数字化信息；
查询模块用于查找所需数字档案资源；
管理模块用于处理采集的数字图书档案资源；
编辑模块用于用户对基本的几何对象进行增加、修改和删除；
显示模块用于可视化处理后的图形或者用户能够识别的三维展示形式；
分析模块用于地理坐标提取、展示和数据传输；所述分析模块包括量算单元、缓冲单元、碰撞单元和剖面单元，所述量算单元通过规划择优算法根据距离测算、范围测算以及角度和面积测算为借阅者提供不同图书馆资源之间的最优借阅方案，所述缓冲单元通过缓冲区群加速空间和时间消耗，所述碰撞单元用于消除重复和脱离实际的物件，所述剖面单元为垂直和平行于对象位置的截面；
联合模块用于各大图书馆文献资源互借和查询；
云计算平台用于监测平台流量和整个共享系统的硬件和软件，所述云计算平台包括主控制器、网络流量监控单元、算力网络单元和远程监控单元，所述主控制器用于调整各个模块的工作状态，所述网络流量监控单元通过网络异常模型实时监控和统计云计算网络流量，并处理网络异常流量或攻击，所述算力网络单元通过分布式加速算法为检索数据信息处理提供足够算力，所述远程监控单元用于实时监控云系统的运行情况以及时发现和处理潜在的安全风险；
所述网络异常模型首先定义动态变量为：
(1)
不确定性和支持度与反对度之间的关系为：
（2）
式（1）-（2）中，表示动态变量函数，/>表示支持度变量，/>表示反对度变量，表示不确定性,a为控制常数，b为融合常数，c为平滑度,/>为干扰系数，/>为干扰函数；
除了时间因素以外，事件发生频度同样是分析及解决问题的关键维度之一，频度动态因子为： (3)
式（3）中，表示频度动态函数，t表示某类事件的平均发生间隔，n表示该类事件平均发生次数，/>为此时事件发生次数，/>表示某类事件发生间隔；
再通过事件相关因子函数提高准确率，所述相关因子函数为：
(4)
式（4）中，表示相关因子，r表示常规相关联度，f表示常规发生频度，/>表示当前不同事件间的相关联度，/>表示当前不同事件间的发生频度；
所述分布式加速算法的工作方法为：首先将问题拆分为若干个子问题，并将这些子问题分配给不同的计算节点，各节点通过计算迭代，每次计算将结果发送到中心节点进行累加，然后中心节点对所有计算节点的结果进行平均，并将平均值作为新的数据参数值进行更新，在新的参数值的基础上，各节点继续执行迭代计算，最后在最终一轮迭代中，收集计算节点的结果进行汇总以判断算法是否收敛，没有收敛则继续迭代计算；已经收敛则返回结果；
所述主控制器的输出端分别连接云计算平台、采集模块、查询模块、管理模块、编辑模块、联合模块、显示模块和分析模块的输入端，所述采集模块的输出端连接管理模块的输入端，所述管理模块的输出端连接分析模块的输入端，所述分析模块的输出端连接显示模块的输入端，所述显示模块的输出端连接编辑模块的输入端，所述编辑模块的输出端连接联合模块的输入端，所述联合模块的输出端连接查询模块的输入端，所述查询模块的输出端连接云计算平台的输入端；
所述联合模块包括存储单元、互借单元和报表单元，所述存储单元用于储存各大图书馆文献资源联合目录，所述存储单元为空间数据库和属性数据库，所述空间数据库用于储存已有文献所处地理位置的图形数据，所述属性数据库用于存储描述空间数据特征信息的属性数据，所述互借单元用于各大图书馆文献资源互相借还，所述报表单元用于记录和推荐馆际之间文献互借流程及报表，所述存储单元的输出端连接互借单元的输入端，所述互借单元的输出端连接报表单元的输入端；
所述规划择优算法的工作方法为：首先根据不同的目标函数使用Route_Optimize算法生成多个最优路线，然后对于每条最优路线使用Select_Optimize算法在多个方案中找到最优方案，接着将每条最优路线的最优方案进行比较，并选择距离、花费和时间方面最优的路线和方案，最后返回最优路线和最优方案作为最终结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统，其特征在于：
所述采集模块包括标签单元和扫描单元，所述扫描单元用于扫描图书档案资源标签信息及图书档案资源内容。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统，其特征在于：
所述查询模块包括属性单元、图单元和空间单元，所述属性单元基于图书档案属性信息进行图书档案查询定位，所述属性数据库用于存储描述空间数据特征信息的属性数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统，其特征在于：
所述编辑模块包括绘制单元、捕捉单元和修改单元，所述绘制单元通过设置图层属性编辑图形基本信息，所述修改单元通过修剪、延伸、打断、连接、画面分力、属性管理、图形旋转和线条方向管理修改对象；所述捕捉单元通过自学习捕捉面向的基本对象，所述基本对象包括点、线、多边形和圆形；所述绘制单元的输出端连接修改单元的输入端，所述修改单元的输出端连接捕捉单元的输入端。
5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统，其特征在于：
所述显示模块包括选择单元、浏览单元、图制作单元和风格单元，所述选择单元支持用户选取点、矩形和圆形以进行放缩操作，所述浏览单元通过索引地图确定图书实际位置，所述图制作单元根据类型对图书馆藏书架信息、楼层信息和图书馆地理位置信息制作专题图并通过控制图层的属性显示地图详细信息，所述风格单元用于相互协调和统一显示对象的颜色、大小和线条宽度。
6.根据权利要求1所述的一种基于云计算的数字图书馆检索与资源共享系统，其特征在于：
所述管理模块包括清洗单元、排序单元和分类单元，所述清洗单元用于填补和修正数字化图书档案异常部分，所述分类单元采用聚类算法根据图书位置信息、图书类型和图书属性进行数字图书档案资源分类，所述排序单元按照时间序列将分类完成的数字图书档案资源排序，所述清洗单元的输出端连接分类单元的输入端，所述分类单元的输出端连接排序单元的输入端。
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003288348A (ja) * | 2002-03-28 | 2003-10-10 | Kyoiku System:Kk | 図書館蔵書検索システム |
| CN102567831A (zh) * | 2010-12-23 | 2012-07-11 | 莫小漫 | 图书馆的馆际互借系统 |
| CN107274062A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-10-20 | 王嫣然 | 一种基于学校局域网的校园共享书籍管理系统及利用该系统的共享方法 |
| CN107819886A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-03-20 | 江西白莲钢质制品有限公司 | 一种智能云平台图书馆 |
| CN108416456A (zh) * | 2018-03-15 | 2018-08-17 | 郑州航空工业管理学院 | 一种数字化图书馆管理系统 |
| CN110033109A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-07-19 | 湖南科技学院 | 一种基于云计算的图书馆数据综合管理系统 |
| CN110647616A (zh) * | 2019-09-17 | 2020-01-03 | 昆明允公科技有限公司 | 一种云上图书管理平台及其管理方法 |
| CN114756383A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-07-15 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种分布式计算方法、系统、设备及存储介质 |
| CN116306996A (zh) * | 2023-01-18 | 2023-06-23 | 熊金权 | 一种图书馆管理系统 |
-
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Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003288348A (ja) * | 2002-03-28 | 2003-10-10 | Kyoiku System:Kk | 図書館蔵書検索システム |
| CN102567831A (zh) * | 2010-12-23 | 2012-07-11 | 莫小漫 | 图书馆的馆际互借系统 |
| CN107274062A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-10-20 | 王嫣然 | 一种基于学校局域网的校园共享书籍管理系统及利用该系统的共享方法 |
| CN107819886A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-03-20 | 江西白莲钢质制品有限公司 | 一种智能云平台图书馆 |
| CN108416456A (zh) * | 2018-03-15 | 2018-08-17 | 郑州航空工业管理学院 | 一种数字化图书馆管理系统 |
| CN110033109A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-07-19 | 湖南科技学院 | 一种基于云计算的图书馆数据综合管理系统 |
| CN110647616A (zh) * | 2019-09-17 | 2020-01-03 | 昆明允公科技有限公司 | 一种云上图书管理平台及其管理方法 |
| CN114756383A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-07-15 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种分布式计算方法、系统、设备及存储介质 |
| CN116306996A (zh) * | 2023-01-18 | 2023-06-23 | 熊金权 | 一种图书馆管理系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于动态Vague集的Web网络流量监控研究;迟江波等;《微型电脑应用》;第31-33页 * |
| 基于粒计算理论的网络安全行为分析关键技术研究;赫熙煦;《中国优秀博士论文数据库》;全文 * |
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