一种基于5G架构的图书馆数据服务扩展系统及方法与流程

本发明涉及一种基于5g架构的图书馆数据服务扩展系统及方法，属于信息与通信技术领域。

背景技术：

传统图书馆的主要功能是提供图书的借阅服务，随着网络技术、信息技术的不断发展，越来越多的用户倾向于学习知识，但是网络海量的知识，每个人独立查找和确认知识的优劣消耗了大量重复性的劳动。大数据技术给图书馆的业务拓展带来了机遇，将网络资源进行采集，然后根据用户的访问次数、下载量和浏览时间进行排序，并且根据用户的访问特性进行推送，可以有效解决用户对知识盲目查找带来的问题。

目前该领域有大量成熟的技术完成上述功能，例如，作为本发明最接近的现有技术，中国发明专利申请cn105760547a公开了一种基于用户聚类的图书推荐方法及系统，其中，所述方法包括：对图书馆数据库中用户的借阅记录进行预处理，根据预处理结果构建用户模型；对所述用户模型进行模糊聚类处理，获取用户聚类中心以及各用户在聚类中的隶属度；根据所述隶属度计算目标用户与所述各用户之间的相似度，获取与所述目标用户相似度较高的用户组成目标用户邻近集；根据所述目标用户邻近集的图书借阅情况向所述目标用户进行图书推荐；该发明通过对图书馆数据库保留的大量用户借阅记录进行分析得到用户偏好及需求快速向用户提供个性化图书推荐服务，提高了广大用户图书借阅服务的体验效果。

但是这些技术普遍存在以下问题：

1)采用云计算模式，大量的数据保存在云平台上，移动用户访问数据需要穿越整个移动核心网络到达云计算平台，不仅占用的大量带宽，也带来成本的急剧上升，响应速度也较慢，例如观看视频资源，可能影响观看的流畅性。

2)无法获得用户和网络的相关信息。用户的相关信息和当前所在区域的信息，是进行智能推送重要的基础信息，这些信息容易在无线移动网络中获取，但是通过用户终端获取有一定的局限。

3)用户终端资源有限，无法完成很多处理，例如终端不支持的视频格式的转换，在移动终端完成成本较高，如果在云端完成，只能完成一些通用性的处理，不能针对每个终端的实时需求完成响应的操作。

技术实现要素：

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

本发明提供一种基于5g架构的图书馆数据服务扩展方法，包括大数据平台、移动边缘计算(mec)、移动用户终端三个部分。大数据平台部分包括硬件部分和软件部分，硬件部分实现大数据平台的管理节点和存储节点，软件部分实现数据采集和存储、数据加工、查询和推送服务。移动边缘计算(mec)包括hadoop边缘节点(edgenode)、mec无线网络信息服务、系统认证和接入管理。移动用户终端包括用户界面、mec映射接口、业务处理、本地数据。上述三个部分相互配合，完成互联网数据的采集，加工和用户查询和推送功能。

具体的，本发明提供了一种基于5g架构的图书馆数据服务扩展系统，包括：

大数据平台模块，用于提供数据采集和存储、数据加工、查询和推送服务；

移动边缘计算模块，用于提供hadoop边缘节点、mec无线网络信息服务、系统认证和接入服务；

移动用户终端模块，用于提供用户界面、mec映射接口、业务处理、本地数据；

上述三个模块相互配合，完成互联网数据的采集、加工和用户查询和推送功能。

优选的，所述移动边缘计算模块包括：

hadoop边缘节点，用于本地存储内容优化和缓存，根据通过本地mec无线网络信息服务单元提供的边缘网络状态，优化边缘节点的存储内容，提高用户查询和读取数据的响应时间；用于数据缓存，根据用户访问内容的频率，缓存访问量较大的内容；用于访问代理，提供访问hadoop系统的接口；用于提供移动终端映射，将接入的移动终端资源消耗较大的功能映射到mec虚拟机中，完成相关操作；

mec无线网络信息服务单元，用于为应用软件提供无线网络信息；

系统认证和接入服务单元，接收无线通信网络移动终端用户接入认证和用户信息采集结果，并对所述结果进行系统安全认证，然后根据用户特征，虚拟接入用户的终端，并针对用户特性进行服务推送。

优选的，所述移动用户终端模块包括：

用户界面单元，提供用户的输入和交互，并且将业务处理获得的数据显示给用户；

mec映射接口单元，通过通信网络同mec的移动终端映射建立关联，将需要较大资源消耗和处理能力的业务映射到mec的移动终端映射中进行处理，并接收处理后的数据；

业务处理单元，将本地数据和从mec终端映射接口获取的数据处理后显示给用户，并将用户的输入转换成相应的命令，从本地和mec进行数据操作；

本地数据单元，进行本地数据的存储和操作。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种使用上述系统的基于5g架构的图书馆数据服务扩展方法，包括如下步骤：

互联网数据采集步骤，进行数据采集、数据存储、数据加工、查询和推送服务；

mec服务扩展步骤，提供hadoop边缘节点、mec无线网络信息服务、系统认证和接入服务；

用户查询和推送步骤，通过用户界面、mec映射接口、业务处理、本地数据管理，完成用户查询和推送。

优选的，所述数据采集包括：

a)数据采集：采用网络爬虫对数据进行采集；b)数据分类合并：对数据进行分类和合并，并按照类别、名称、关键词、数据类型进行准规范化处理。

优选的，所述推送包括：推送服务，根据mec的终端感知功能，向查询用户推送相关热点信息。

本发明的优点在于：本发明在mec中配置相应的边缘节点和终端映射，提高图书馆数据服务的质量，降低运维成本，也促进5g网络的新型应用推广。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1是本发明的各个组成部分在移动网络架构中的位置示意图。

图2是本发明的大数据平台部分的硬件架构示意图。

图3是本发明的移动边缘计算部分的原理示意图。

图4是本发明的移动用户终端部分的硬件架构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明所使用的第五代移动通信(5g)系统的新型架构，为区域信息化共享和整合提供了机会。移动边缘计算(mobileedgecomputing，mec)在无线接入网(radioaccessnetwork，ran)内提供it服务环境、计算和存储功能，可以实现传统网络架构不方便完成的功能。由于mec更加靠近用户端，使得现有用户系统进行接入更加方便，方便了施工，节省线路投资，更快相应用户请求，提高了系统性能。

因此，5g的新型架构为图书馆数据服务扩展提供了新的解决方法，本发明在mec中配置相应的边缘节点和终端映射，可以有效解决上述问题，提高图书馆数据服务的质量，降低运维成本，也促进5g网络的新型应用推广。

本发明提供了一种基于5g架构的图书馆智能服务扩展系统及方法，利用5g的移动边缘计算(mec)架构和大数据架构，为传统图书馆提供图书借阅以外的信息服务功能，拓展传统图书馆的服务能力。提供的拓展能力包括互联网资源的数据采集，数据分类和标识索引处理。由于数量庞大，采用大数据的分布式存储和并行处理方式，以便提高数据的查询和搜索响应速度。由于用户终端资源有限，利用mec靠近用户终端的特点，在mec虚拟机中，建立终端映射和大数据的边缘节点，提高用户终端的查询和查阅数据的能力和速度，尤其是视频数据的能力。下面结合具体的实施例，详细说明本发明的具体实现方法。

实施例1

根据部署位置和功能，本实施例的系统架构分为：大数据平台、移动边缘计算(mec)、移动用户终端三个部分。图1是三个部分的组成。

第一部分、大数据平台部分

1.1、硬件结构：结合mec架构特点，本实施例的硬件架构采用三层结构部署，如图2所示。第一层由hadoop管理节点组成，包括一级名字节点(namenode)、二级名字节点(secondarynamenode)、任务追踪节点(jobtracker)、hbase主节点(hbasemaster)，主要提供管理服务。第二层由数据节点(datanode)组成，主要完成数据存储和子任务执行。第三层由边缘节点(edgenode)组成，对外提供hadoop服务代理，对内作为客户端访问hadoop服务，这部分节点部署在mec虚拟主机中，一般位于5g通信网络的无线接入网中。

1.2、软件结构：图书馆数据服务的功能是对各类信息进行收集、整理、汇总、提供查询和推送服务。为实现上述功能，系统软件结构分为数据采集和存储、数据加工、查询和推送服务。

数据采集。包括a)数据采集：主要方式是采用网络爬虫对数据进行采集。b)数据分类合并：对数据进行分类和合并，并按照类别、名称、关键词(采用数据中出现次数最多的词汇排序自动生成)、数据类型(网页、文本、文档、图片、视频、其他)进行准规范化处理。

数据存储：由于采集数据数量庞大，因此本实施例的数据存储采用hbase/hdfs结合的方案，hdfs存储实际的采集数据,hbase负责存储数据的索引文件。这样，既能兼顾海量数据的存储，又能保证交互数据的实时性。

数据加工：数据加工主要是聚类处理和数据排序，方便数据查询和推送服务。本实施例采用数据分簇和聚类处理方法，具体步骤是本次采集的数据达到设定的数量n时，启动聚类处理，将n个数据划分为k个簇，把相似度较高的样本划分到同一簇内，使簇内的样本具有高相似性。数据排序根据用户访问量和访问时长更新。

查询和推送服务：查询采用hadoop的mapreduce并行处理模式，将查询任务通过分解成并行多个任务进行查询，然后再进行合并，提高响应速度。推送服务根据mec的终端感知功能，对查询用户主动推送相关热点信息。

第二部分、移动边缘计算(mec)部分

本实施例利用5g网络的mec的虚拟机和应用管理系统，部署hadoop大数据平台的边缘节点(edgenode)。具体功能如图3所示，包括hadoop边缘节点(edgenode)、mec无线网络信息服务、系统认证和接入管理。

hadoop边缘节点(edgenode)：包括a)本地存储内容优化和缓存，根据通过本地mec无线网络信息服务提供的边缘网络状态(例如写字楼、居民区、餐饮区、旅游区等)，优化边缘节点的存储内容，提高用户查询和读取数据的响应时间；b)数据缓存，根据用户访问内容的频率，缓存访问量较大的内容在边缘节点。c)访问代理，提供访问hadoop系统的接口，通过应用程序方便访问整个数据平台。d)移动终端映射，由于移动终端的资源有限，将接入的移动终端资源消耗大的功能映射到mec虚拟机中，完成相关操作，例如文档和视频格式的转换。

mec无线网络信息服务：mec无线网络信息服务为应用软件提供无线网络信息，例如用户手机号码、位置感知、网络带宽等信息。

系统认证和接入服务：利用无线网络的用户认证功能结合系统的认证功能，无线通信网络移动终端用户接入认证和用户信息采集由无线网络完成，然后传递给mec的应用程序，由应用程序再进行系统安全认证，同时，根据用户特征，在mec虚拟机中，虚拟接入用户的终端，并针对用户特性，进行服务推送。

第三部分、移动用户终端部分

移动用户终端以app方式安装于用户终端上，提供用户查询和显示功能。包括用户界面、mec映射接口、业务处理、本地数据四个部分，如图4所示。

用户界面：主要是提供用户的输入和交互，并且将业务处理获得的数据显示给用户。

mec映射接口：通过通信网络同mec的终端映射建立关联，将需要较大资源消耗和处理能力的业务映射到mec的终端映射中进行处理，然后将处理后的数据返回终端。

业务处理：将本地数据和从mec终端映射接口获取的数据处理后显示给用户，同时将用户的输入转换成相应的命令，从本地和mec进行数据操作。

本地数据：完成本地数据的存储和操作。

需要说明的是：

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。