基于属性论的馆藏文献自助借还管理系统，本文主要内容关键词为：管理系统论文,文献论文,属性论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
〔分类号〕G252.3
1 馆藏文献开架借还管理现状迫切要求技术更新
以计算机网络技术为主体的、辅以文献安全检测系统的现代化管理系统在馆藏文献开架借还管理中的广泛应用，大大提高了读者服务质量和水平。但我们也应看到，借还工作人员在周而复始地重复着相同的简单操作程序的同时，纸型文献的安全、读者利益的保护、人力物力的成本等一系列问题却难以解决。
1.1 借还过程中对文献识别的方式单一，危及馆藏文献的安全
利用现行的计算机借还管理系统办理借还手续时，为确定借还手续是否有效，工作人员必须完成三道工序：①利用条形码阅读器扫描每册文献上的条形码；②人工核对每册文献是否与数据库记录相符；③人工判断文献是否被损毁。
利用条形码阅读器扫描条形码是提高工作效率的重要手段。由于书目数据库中的大多数数据生成于突击回溯建库阶段，存在着较多误差；另外，读者为了达到个人占有个别文献的目的，常常调换文献上的条形码，致使借还记录不相符现象普遍存在，因此，执行第二道工序也很必要。馆藏文献在库房内或被读者借出后，常常被人为损坏，因而，第三道工序也不可少。但在实际工作中，由于借还工作量大、工作人员的责任心不强，对文献进行人工识别的第二和第三道工序往往被忽略，而执行的仅仅是第一道工序。这样一来，馆藏文献要么被“偷换”，要么损毁，借还记录也不吻合，工作人员常与读者发生纠纷。
1.2 借出过程中对读者识别的方式单一，损害读者利益
当前，为确保读者持本人的借阅证借阅文献，工作人员在办理借出手续时，必须核对证件上的照片是否与持证人相符；为提高借出手续办理效率，必须利用条形码阅读器扫描证件上的条形码。
证件一般要使用多年，而照片并不经常更换，使工作人员常难以分辨真伪，因而，在实际工作中，办理借出手续时核对照片仅仅是一种形式。因证件被改动、证件未及时挂失而被盗用等原因所引起的文献丢失而拒绝赔偿的矛盾时常困扰着管理人员。当出现矛盾时，工作人员往往把责任推到读者身上，要求读者赔偿。读者利益受损的同时，图书馆的信誉也急剧下降。
1.3 借还服务量的增加与人力物力资源有限的矛盾突出
近年来，高校图书馆馆藏文献借还量普遍上升，有限的工作人员应接不暇。由于读者活动规律大致相同，图书馆几乎每天都有高峰时段。在现行的管理系统环境下，只有增加人员和设备，才能缓解这一矛盾。在高峰时段配备人员存在一定的浪费，每天临时抽调人员会影响其他工作的正常开展，增设大量设备又不能充分发挥其效益，但不建立一个读者快进快出的借还通道，服务质量又必然大打折扣。在传统服务不能削弱，数字图书馆建设需要大量投入，服务对象和范围在不断扩大，图书馆现有人财物资源并不充裕的情况下，如何走出困境，已成当务之急。
1.4 文献防盗辅助系统在开架管理过程中的浪费现象
随着馆藏文献的开架，图书馆书库管理引入了采用测重原理和测磁原理研制的文献防盗系统。
值得指出的是，以独立系统存在的测重系统已实现了数字化，通过对每个出入库房的渎者进行检测所获得的重量属性值，对借阅管理的意义已超过了防止读者“窃书”的意义，但未引起人们注意。这不能不说是一种浪费。
笔者认为，将对文献和读者证件上的条形码进行扫描所得的结果作为计算机系统建立读者与所借文献一一对应关系的主要依据是以上问题产生的症结。
类似的问题早已引起了人们的关注。如银行采用先进的属性检测技术，研制了自助存取款机，对拥挤的用户群体进行分流，提高了服务效率和服务质量，缓解了各营业厅柜台的压力。我们可以借鉴银行的做法，应用基于属性论的检测技术，调整现有工作流程，建立馆藏文献自助借还集成管理系统（以下简称Self-ABRS），解决现实中的诸多问题。
2 Self-ABRS系统简介
2.1 Self-ABRS的功能
Self-ABRS系统是集馆藏文献借还和防止人为侵害为一体的、由读者自主办理馆藏文献开架借还手续的自动化流通管理系统。它是图书馆计算机集成化管理系统中工作任务最繁重、功能最强大的一个子系统。
利用该系统，虽然印本文献的借还依然离不开对读者和文献的个体检测，但读者作为主体参与文献借还全过程，增加了管理工作的透明度。由于该系统集成了指纹、重量和条形码识别技术，因此大大提高了对个体对象识别的精度，有效地保护了馆藏文献和读者利益，降低了人力成本，提高了工作效率。
2.2 Self-ABRS的基本流程及原理
归纳起来，传统馆藏文献借还管理包含了无作为流程、借书流程、还书流程、有借有还流程4个基本流程。Self-ABRS将全部再现这4个流程，如图1所示。
附图
图1 Self-ABRS基本流程示意
说明：单箭头表示读者运动方向，双箭头表示数据交换。
2.2.1 无作为流程 所谓“无作为”，是指读者未产生借还行为，其流程包括对合法读者和非法读者两方面管理的内容。
当某读者进入设于书库出入口的安全检测区时，便对其进行综合检测，获取指纹，并输入数据库以识别读者身份。若是合法读者，则允许进入，同时检测该读者体重。Self-ABRS系统此时生成一条临时借还记录BR，并为该读者的指纹及其体重建立属性集
。
附图
我们可以看到，在上述4个流程中，对读者和文献的属性检测，全部是由读者与检测设备完成的。计算机网络系统承担了建立读者和所借文献对应关系的属性整合任务。工作人员始终处于辅助工作岗位，处理诸如读者辅导、读者教育、过程监控、纠错等事务。
要实现上述功能或超越现行的图书馆流通管理系统，Self-ABRS必须解决以下三个问题：①重新建立馆藏文献和读者属性整合模型；②重新选取属性检测系统；③所选属性检测系统向计算机网络系统集成。
3 Self-ABRS的理论基础——属性论
没有事物的特征，人类就没有对事物的思维。人工智能研究成果表明，“人类思维是通过对事物属性的加工，才建构起关于该事物的思维的”[1]。从事物的属性到事物的特征，是人类认识事物的基本过程，属性检测和属性整合是完成这个过程的两个阶段。
3.1 事物属性与特征
属性是指事物本身固有的不可缺少的性质[2]。事物的颜色、形状、运动、重量、结构等信息，都是事物的属性。事物的属性是其普遍性和特殊性的统一体。事物的特殊性反映了事物的本质，人们将这种特殊性称为特征，即事物“可供识别的特殊的征象或标志”[2]。
“给定一（组）特征可确定其对应（或定义）的事物”，是人类识别事物的基本原则[3]。由于事物范围的广泛性和发展的无限性，因此其普遍性和特殊性是相对的、可变的。换言之，“范围扩大，普遍性转化为特殊性；范围缩小，特殊性则转化为普遍性”[4]。这说明，事物的特征不是轻易就能确定的，只有在事物运动过程中才能把握其特征。从事物的属性到事物的特征，必须经历一个从属性检测到属性整合的复杂过程。
3.2 属性检测是寻求事物特征的前提条件
属性检测是通过人类感知系统或技术设备拾取事物属性值，从而形成语词或非语词属性描述，例如，传统的馆藏文献数据库和读者数据库的建立，就是对文献属性和读者属性所作的能够为计算机接受的语词属性描述[5]。
属性检测技术是人类思维的非生命形态模拟形式，因其相对稳定和人工不可比拟的高效率而广泛地应用于社会的各个领域。文献借阅管理过程中对读者证件和文献条形码的检测，就是属性检测技术在图书馆管理中的应用，Self-ABRS采用的测重技术和指纹识别技术也属于该种技术。
笔者在此讨论属性检测的目的，在于通过技术手段，找出以供识别的事物的特征。当然，从管理层面上看，由于受社会经济和技术条件的影响，属性检测技术必然由模糊走向精确。
3.3 属性整合是获取事物特征的关键
世界上没有完全相同的事物，任何事物都有其自身特征。这说明，对任意两个事物，至少存在一个使两者相区别的特征[1]。
属性整合是对属性检测所获得的事物属性值进行比较，以形成事物特征的处理过程。要对一组事物进行识别，它们之间必须要有可比性，即共同拥有的属性。事物的属性是多方面的，其共同拥有的属性值的差异，是不同事物的可比较点。基于此，我们可建立起识别事物的模式，本文称之为属性整合模型。给定一组具有多种属性的检测对象，其每一种属性可称为一个数学模型，每个模型包含一个或多个变量，若将检测到的值对应该模型中的变量，便可形成个体检测对象的一个或多个属性值的集合。通过对同一组每一个对象相对应的属性集合进行计算，可生成个体检测对象的特征集。因此，我们可以这样认定：事物属性值的差异，就是此事物区别于彼事物的特征。人类对事物的认识始终受时间和空间范围的限制，人类的认识能力也始终处于发展状态中，因此，属性整合就是一个由多属性到单一属性模型，由多变量属性模型到单变量属性模型的过程。
属性检测的结果不能简单地作为识别事物的唯一依据，属性整合的结果才能形成事物的特征。属性论回答了图书馆当前问题的根本原因，也为推进图书馆的高效管理，构建Self-ABRS系统提供了可靠的理论依据。
4 Self-ABRS贴的关键——读者与文献的属性整合模型及属性检测技术
4.1 读者属性整合模型及其属性检测技术
读者具有社会的和生物的两种主要属性，对读者身份进行识别的方法一般分为“基于特定物品、基于特定知识、基于生物特征”等三种。实践证明，前两种方法由于“存在携带不便、容易遗失、或者由于使用过多或不当而损坏、不可读和密码易被破解等诸多问题”[6]，因此仅在馆藏文献非人为侵害状态下具有实用价值。生物学研究表明，人体具有多个区别于其他个体的特征集，例如手型、指纹、人脸温谱图、虹膜、视网膜、声音等。因此，Self-ABRS选取读者单一的生物属性作为建立读者识别的属性整合模型是行之有效的。
“基于指纹的生物识别技术是应用得最早的。每个人都有自己唯一的、持久不变的指纹”[7]。目前，“作为发展时间最长，应用范围最广也最成熟的生物识别技术，指纹识别以其安全、简便、快捷、准确、可靠的特点已经得到了现代信息社会的认同”[7]。指纹识别技术的引入，不仅有利于对馆藏文献人为侵害行为[8]进行防范和简化借还程序，而且大幅度减轻了证件管理工作的负担。因而，国内各科研机构或技术开发公司所研制的指纹识别系统是Self-ABRS对读者进行认证的理想选择。
相应地，读者数据库的结构也由原来的单一的社会属性集合，转变为社会属性和生物特征互为映射的多属性集，宣告了为每位读者制作证件的历史即将结束。
4.2 文献属性整合模型及其属性检测技术
作为信息资源重要组成部分的文献，是“人通过一系列认知和创造过程之后以符号形式存储在一定载体（包括人脑）上可供利用的全部信息”，“其最主要的特征是拥有不依附于人的物质载体”[9]。当某种文献制作完成时，它便具有了一系列固有属性：序列化信息符号、记录和描述方式以及物质载体的外观、材质、重量等。当文献载体进入馆藏流通后，文献属性中又增加了馆藏业务注记、书标、条形码等馆藏属性[8]。
借还管理系统要求快捷准确地检测每种文献，这是现代化技术应用于图书馆的主要目的。对于日常借还管理所面对的普通文献而言，载体的信息符号、记录方式、描述方式、材质等属性，包容于每册文献的成百上千的页面之中，将它们作为检测目标实用价值不大；而业务注记、书标、条形码等集中在每册文献的局部位置，易于快捷检测，具有识别个体文献的作用，因而可作为属性检测目标。此外，馆藏文献的重量也可作为检测目标，但仅以此作为检测目标仍达不到识别全部馆藏文献的目的，因为虽然属性整合模型的建立是以属性检测技术为基础，并依托了现有的技术条件，但必须采集文献的多种属性值，才能尽量保证检测的准确性。换言之，即扩大检测范围，突出事物的特殊性，以反映事物的特征。Self-ABRS采用馆藏条形码、重量、可视外观的“1+1”或“1+2”的组合，是较为理想的选择。
条形码读取技术早已在图书馆使用，以防盗为目的的测重仪所采用的重量传感器已达到区分1/4张16开普通纸张的精度，指纹识别视图识别技术业已成熟，这些技术条件为研制馆藏文献条形码、重量、外观视图综合检测设备提供了支撑。今后，不论是采用“条形码技术＋重量检测技术”、“条形码技术＋外观视图获取与识别技术”抑或是“条形码技术＋重量检测技术＋外观视图获取与识别技术”，都是区分个体文献的可靠方式。
4.3 借还过程属性整合模型及处理技术
馆藏文献的借还管理是一个运动过程，它反映出的依然是物质属性。其各个环节属性值的变化情况，即是该过程是否符合既定原则的特征。
相应地，由读者社会属性集、读者生物特征集、文献条形码集、文献重量集、文献视图集等互为映射的属性集合，构成了Self-ABRS借还过程有效完成所依赖的数据库。
读者和文献属性整合模型的确立，有效属性检测技术的应用与集成，并辅以适当的容错技术，构成了本文第二部分所述的以读者和文献数字信息为纽带的、以计算机网络技术为核心的Self-ABRS系统。
5 结语
基于属性论的属性检测技术在馆藏文献借阅管理中的广泛应用，将引导该领域内继图书馆自动化、e-book之后的又一次技术革新。Self-ABRS系统超越了当前的人工与计算机辅助借还管理系统，超越了人为侵害管理系统，它将图书馆员从程序化的繁重劳动中解放了出来，降低了管理成本，为将更多资源转向数字化建设创造了条件。
用于读者属性检测的图书馆指纹认证系统，自2004年4月在哈尔滨理工大学图书馆正式投入使用以来，效果十分理想；而另一个能够支撑Self-ABRS的子系统——图书重量真伪鉴别系统，经笔者所在图书馆近期首次试用，也达到了预期目标。可以预言，完整的Self-ABRS系统应用于实际工作将为期不远。