基于M/M/1/m/m模式的智慧图书馆微信座位预约服务平台的研究

孙龙杰 俞凯君

摘  要： 微信座位预约平台目前广泛应用于智慧图书馆中，但用户较为关心的座位等待和系统等候两项重要参数在现行系统中缺乏相应模块，如何构建出更加符合馆内实际需求的座位預约机制为馆内空间共享再造提供科学依据成为亟待解决的研究课题，笔者对目前微信座位预约平台关键的消息处理机制做了深入研究，运用相应的排队理论抽取后台统计数据，提取关键参数，计算运行指标。分析不同参数下的指标结果，提出最优服务模型。

关键词： 智慧图书馆;消息处理;闭合式排队;开发模式

中图分类号： O226    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.06.023

本文著录格式：孙龙杰，俞凯君. 基于M/M/1/m/m模式的智慧图书馆微信座位预约服务平台的研究[J]. 软件，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

随着智慧图书馆建设[1-3]的不断推进，智能化自动化软硬件服务不断提升[4-5]，座位预约系统自推出以来历经VB、Flash、ASP.NET[6]等技术的发展，实现了具有自助座位派发、选择交换座位、座位保留、违章管理和实时显示座位状态等功能的管理系统，但也存在成本高、灵敏度不够、用户体验差等问题[7];在物联网时代基于开发模式的微信座位预约系统[8-12]可较好地解决上述问题，笔者通过对平台关键的消息处理机制进行深入研究发现，现行消息处理机制中虽然对各业务有逻辑实现，如明日预约、监督占座等都有具体实现模块，但对用户较为关心的座位选择后的响应等候时长和预约系统响应等候时长缺乏相应提醒模块，首先用户由于端口座位预约响应时间的不确定性，无法合理安排自己的学习导致入馆意愿降低，影响图书馆座位使用率;其次预约高峰时期如何在保障预约成功率的前提下，还能有可接受的排队等候时间是值得探究的;针对上述问题需要增强现行系统的实用性和通用性。现行系统运行如图1所示。

1  智慧图书馆座位预约排队服务模型

笔者通过研究发现现行基于微信公众号形式的座位预约系统相当于单个流通服务窗口，而所有用户注册登记后形成一个封闭的数据库系统，在此容量内用户均可以申请预约且服从泊松流分布，因此根据排队论M/M/1/m/m模型可以挖掘出相应等候时间推送给用户。排队论在图书馆服务流通等领域[13-15]方面的研究也在不断取得新的成果。排队模型的标准形式为X/Y/Z/A/B/C[16]，其中X表示相继到达间隔时间的分布，Y表示服务时间的分布，X和Y的取值有下列几种情况：M（Markov）表示负指数分布;D（Deterministic）表示确定型的分布;Ek（Erlang）表示k阶爱尔朗分布;GI（General Independent）表示一般相互独立的时间间隔分布;G（General）表示一般服务时间的分布。Z表示服务台的个数，A表示系统的容量限制，B表示朗读者数目，C表示服务规则。改进后的座位预约系统增加了座位选择后的等候时长和系统处理等候时长两个信息提醒模块，用户可查询相关信息，自行安排相关事宜。如图2所示。

1.1  座位预约排队服务模型

研究的座位预约系统是指所有用户以泊松流分布从本校图书馆微信公众号进入座位预约端口发送GET请求，系统后台进行相应消息解析和回复等处理，在消息处理封闭环节中用户消息队列到达间隔和座位选择时间均服从负指数分布;具体表现为：1、确定的系统内座位数量和用户并发数处于闭合状态，不接受其他用户的请求2、作为有限源的用户输入，实际达到率λ均认为是单位时间内平均每个预约服务请求次数，而非系统总体到达的用户数。这是因为单位时间内用户来到系统中，每个用户并发数属性一致，用户预约随机概率相同。实际上对于限制性并发数的闭合座位预约系统无论发出怎样的预约请求，在完成相应的服务后仍回到座位系统中等待下一次的其他预约服务请求，不会脱离系统。如此反复循环下去，具体流程如图3所示。

1.2  座位状态指标

2  座位预约参数估计

2.1  座位预约λ估计

对于单位时间内多个用户发出的预约请求次数 来说需要统计单位时间内用户平均登录预约系统总数即 来确定， 可以根据微信后台数据库数据进行挖掘抽样统计[18]，运用SPSS Modeler[19]相关软件进行相关建模操作，如下图4所示。

图4所示是从运行100天的座位预约请求的样本总体中筛选出90天（即90%的样本）再进行随机抽取20天的数据计算相关无偏估计值，根据抽样分层原理和高校课程预约特征分析得出2层时间段的划分，具体结果如表1、表2所示。

2.2  座位预约等候指标分析

由微信座位预约系统性能测试报告可知平均每小时座位查询服务人数μ=136，而 取93较为合适，对于单个微信服务端口来说，随着微信座位预约系统并发数m的不同而导致单位时间内发出的预约请求λm取值不同，具体如下表3所示。

从图5可以看出随微信端口并发数的增加而有所变化呈平缓上升态势，预定座位等待相应时间趋于线性变化但系统等候时间线性不明显，空闲概率 则在 时出现拐点。一方面说明在一定范围内通过提高微信用户并发数以牺牲可接受度的等候时间为代价可以适当提高座位预约等候效率，体现出智慧图书馆座位预约排队的公正性和智能化;另一方面说明用户并发数和预约成功率、端口忙碌状况之间有条件限制，折线图清晰地显示出最为优化的选择。参照上述配置比可以选择合适的用户并发数取得最优座位预约服务模型并推送相关等候时间信息。

3  总结

笔者通过用户反馈和现行座位预约系统的实际出发，深入研究相关模块属性以及运行机制，提出改进的智慧图书馆座位预约系统，运用对应排队模型、数据挖掘技术、抽样统计原理等相关知识计算座位预约系统需要的参数技术指标，特别是SPSS Modeler建模后依据高校智慧图书馆作息的特征而采用的抽样分层、数据过滤、重构等核心操作至关重要是座位预约排队模型关键参数求解的理论和实践保障;座位预约等候指标分析的结果，是在不同用户并发参数下做的各项指标求解，理论公式充分，计算科学合理，操作步骤简便，为智慧图书馆座位预约系统的管理和决策提供直观数据和依据，也为提升智慧图书馆服务品质和用户满意度提供有力保障。

笔者研究的重难点在于确定微信单端口下的用户并发数的提取和过滤、单位时间内预约请求数的确定等;笔者是以上海健康医学院图书馆为例做出上述微信座位预约系统的研究，可供各大校园图书馆或类似特征的图书馆作为参考，具体有以下几点启示：

由于各校图书馆微信预约系统在具体执行中登录方式和座位选择方面略有差异，因此在排队模型选择和相关数据的获取和提取方面应谨慎对待;抽样分层等具体数据挖掘流程因各馆实际而有所取舍，切记照搬照抄，以免有所遗漏和重复;座位预约等候指标分析也因根据用户实际需求而有所选择，制定出符合本校实际需求的座位预约模块。

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