基于M/M/1/m/m模式的智慧圖書館微信座位預約服務平臺的研究

孫龍杰 俞凱君

摘 ?要： 微信座位預約平臺目前廣泛應用于智慧圖書館中，但用戶較為關心的座位等待和系統等候兩項重要參數在現行系統中缺乏相應模塊，如何構建出更加符合館內實際需求的座位預約機制為館內空間共享再造提供科學依據成為亟待解決的研究課題，筆者對目前微信座位預約平臺關鍵的消息處理機制做了深入研究，運用相應的排隊理論抽取后臺統計數據，提取關鍵參數，計算運行指標。分析不同參數下的指標結果，提出最優服務模型。

關鍵詞： 智慧圖書館;消息處理;閉合式排隊;開發模式

中圖分類號： O226 ? ?文獻標識碼： 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約服務平臺的研究[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[1-3]的不斷推進，智能化自動化軟硬件服務不斷提升[4-5]，座位預約系統自推出以來歷經VB、Flash、ASP.NET[6]等技術的發展，實現了具有自助座位派發、選擇交換座位、座位保留、違章管理和實時顯示座位狀態等功能的管理系統，但也存在成本高、靈敏度不夠、用戶體驗差等問題[7];在物聯網時代基于開發模式的微信座位預約系統[8-12]可較好地解決上述問題，筆者通過對平臺關鍵的消息處理機制進行深入研究發現，現行消息處理機制中雖然對各業務有邏輯實現，如明日預約、監督占座等都有具體實現模塊，但對用戶較為關心的座位選擇后的響應等候時長和預約系統響應等候時長缺乏相應提醒模塊，首先用戶由于端口座位預約響應時間的不確定性，無法合理安排自己的學習導致入館意愿降低，影響圖書館座位使用率;其次預約高峰時期如何在保障預約成功率的前提下，還能有可接受的排隊等候時間是值得探究的;針對上述問題需要增強現行系統的實用性和通用性。現行系統運行如圖1所示。

1 ?智慧圖書館座位預約排隊服務模型

筆者通過研究發現現行基于微信公眾號形式的座位預約系統相當于單個流通服務窗口，而所有用戶注冊登記后形成一個封閉的數據庫系統，在此容量內用戶均可以申請預約且服從泊松流分布，因此根據排隊論M/M/1/m/m模型可以挖掘出相應等候時間推送給用戶。排隊論在圖書館服務流通等領域[13-15]方面的研究也在不斷取得新的成果。排隊模型的標準形式為X/Y/Z/A/B/C[16]，其中X表示相繼到達間隔時間的分布，Y表示服務時間的分布，X和Y的取值有下列幾種情況：M（Markov）表示負指數分布;D（Deterministic）表示確定型的分布;Ek（Erlang）表示k階愛爾朗分布;GI（General Independent）表示一般相互獨立的時間間隔分布;G（General）表示一般服務時間的分布。Z表示服務臺的個數，A表示系統的容量限制，B表示朗讀者數目，C表示服務規則。改進后的座位預約系統增加了座位選擇后的等候時長和系統處理等候時長兩個信息提醒模塊，用戶可查詢相關信息，自行安排相關事宜。如圖2所示。

1.1 ?座位預約排隊服務模型

研究的座位預約系統是指所有用戶以泊松流分布從本校圖書館微信公眾號進入座位預約端口發送GET請求，系統后臺進行相應消息解析和回復等處理，在消息處理封閉環節中用戶消息隊列到達間隔和座位選擇時間均服從負指數分布;具體表現為：1、確定的系統內座位數量和用戶并發數處于閉合狀態，不接受其他用戶的請求2、作為有限源的用戶輸入，實際達到率λ均認為是單位時間內平均每個預約服務請求次數，而非系統總體到達的用戶數。這是因為單位時間內用戶來到系統中，每個用戶并發數屬性一致，用戶預約隨機概率相同。實際上對于限制性并發數的閉合座位預約系統無論發出怎樣的預約請求，在完成相應的服務后仍回到座位系統中等待下一次的其他預約服務請求，不會脫離系統。如此反復循環下去，具體流程如圖3所示。

1.2 ?座位狀態指標

2 ?座位預約參數估計

2.1 ?座位預約λ估計

對于單位時間內多個用戶發出的預約請求次數 來說需要統計單位時間內用戶平均登錄預約系統總數即 來確定， 可以根據微信后臺數據庫數據進行挖掘抽樣統計[18]，運用SPSS Modeler[19]相關軟件進行相關建模操作，如下圖4所示。

圖4所示是從運行100天的座位預約請求的樣本總體中篩選出90天（即90%的樣本）再進行隨機抽取20天的數據計算相關無偏估計值，根據抽樣分層原理和高校課程預約特征分析得出2層時間段的劃分，具體結果如表1、表2所示。

2.2 ?座位預約等候指標分析

由微信座位預約系統性能測試報告可知平均每小時座位查詢服務人數μ=136，而 取93較為合適，對于單個微信服務端口來說，隨著微信座位預約系統并發數m的不同而導致單位時間內發出的預約請求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數的增加而有所變化呈平緩上升態勢，預定座位等待相應時間趨于線性變化但系統等候時間線性不明顯，空閑概率 則在 時出現拐點。一方面說明在一定范圍內通過提高微信用戶并發數以犧牲可接受度的等候時間為代價可以適當提高座位預約等候效率，體現出智慧圖書館座位預約排隊的公正性和智能化;另一方面說明用戶并發數和預約成功率、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化的選擇。參照上述配置比可以選擇合適的用戶并發數取得最優座位預約服務模型并推送相關等候時間信息。

3 ?總結

筆者通過用戶反饋和現行座位預約系統的實際出發，深入研究相關模塊屬性以及運行機制，提出改進的智慧圖書館座位預約系統，運用對應排隊模型、數據挖掘技術、抽樣統計原理等相關知識計算座位預約系統需要的參數技術指標，特別是SPSS Modeler建模后依據高校智慧圖書館作息的特征而采用的抽樣分層、數據過濾、重構等核心操作至關重要是座位預約排隊模型關鍵參數求解的理論和實踐保障;座位預約等候指標分析的結果，是在不同用戶并發參數下做的各項指標求解，理論公式充分，計算科學合理，操作步驟簡便，為智慧圖書館座位預約系統的管理和決策提供直觀數據和依據，也為提升智慧圖書館服務品質和用戶滿意度提供有力保障。

筆者研究的重難點在于確定微信單端口下的用戶并發數的提取和過濾、單位時間內預約請求數的確定等;筆者是以上海健康醫學院圖書館為例做出上述微信座位預約系統的研究，可供各大校園圖書館或類似特征的圖書館作為參考，具體有以下幾點啟示：

由于各校圖書館微信預約系統在具體執行中登錄方式和座位選擇方面略有差異，因此在排隊模型選擇和相關數據的獲取和提取方面應謹慎對待;抽樣分層等具體數據挖掘流程因各館實際而有所取舍，切記照搬照抄，以免有所遺漏和重復;座位預約等候指標分析也因根據用戶實際需求而有所選擇，制定出符合本校實際需求的座位預約模塊。

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