网络信息资源组织和检索 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:赵志坚

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2004-5-1

价格:29.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115122292

丛书系列:

图书标签:

• 毕业论文
• 信息检索
• 网络信息
• 资源组织
• 信息科学
• 图书馆学
• 知识管理
• 数据库
• 元数据
• 信息技术
• Web检索

数字时代知识管理的基石：当代信息组织与检索前沿探索 图书名称：《数字时代知识管理的基石：当代信息组织与检索前沿探索》 内容简介 在信息爆炸的今天，知识的获取与有效利用已成为驱动社会进步的核心动力。本书并非聚焦于传统的网络信息资源组织与检索方法，而是深入探讨在后互联网时代，面对海量、异构、动态变化的数据流，如何构建更具适应性、智能化和用户中心化的知识组织与管理体系。本书旨在为信息科学研究者、图书馆学专业人士、数据科学家以及致力于知识工程的实践者，提供一个全面、深入且前瞻性的视角。 全书共分为六个主要部分，层层递进，构建起一个完整的当代信息组织与检索理论和实践框架。 --- 第一部分：理论范式革新与数据环境重塑 本部分首先审视了信息组织理论自传统分类法、主题标引向本体论驱动和语义关联转变的内在逻辑。我们摒弃了将信息资源视为静态“文件”的旧有观念，转而将其视为动态知识图谱中的节点与关系。 核心议题包括： 1. 后结构化信息挑战： 探讨社交媒体数据、物联网传感器数据、多模态内容（如视频、音频、3D模型）对传统元数据标准（如MARC、Dublin Core）的冲击与扩展需求。重点分析了如何为非文本信息构建可操作的、机器可理解的描述符。 2. 知识组织的新范式： 深入剖析了本体论工程在信息组织中的核心地位。详细介绍了本体论语言（如OWL、RDFS）的构建原则、层次结构设计以及其在知识互操作性方面扮演的关键角色。讨论了如何通过本体对复杂领域知识进行形式化描述，超越简单的关键词匹配。 3. 数据治理与质量控制： 在大数据环境下，信息组织的质量直接取决于源数据的质量。本章详述了数据血缘追踪、数据清洗、规范化与实体解析的技术流程，确保组织起来的知识资产的权威性和一致性。 --- 第二部分：智能组织技术与深度学习应用 随着人工智能技术的飞速发展，信息组织的过程正从人工驱动转向自动化与半自动化。本部分专注于介绍如何利用先进的机器学习和深度学习模型，实现信息资源的深度理解与高效组织。 关键技术探讨： 1. 基于自然语言理解（NLU）的自动标引： 不仅仅是关键词提取，而是利用BERT、Transformer等模型进行语义角色标注、事件抽取和关系识别。讨论了如何训练模型以识别特定领域知识中的隐含关系和上下文意义。 2. 主题建模的演进： 对比了传统的LDA（潜在狄利克雷分配）与基于神经网络的神经主题模型（NTM）。重点阐述了如何使用NTM来发现更精细、更具解释性的潜在主题结构，尤其是在处理长篇复杂文档集时。 3. 多模态信息的组织与融合： 介绍了如何利用卷积神经网络（CNN）处理图像和视频，利用循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，并将这些视觉听觉特征转化为可索引的结构化描述符，实现跨模态资源的有效关联。 --- 第三部分：检索模型的前沿突破 信息检索不再是简单的布尔运算或向量空间模型。本部分全面梳理了当代检索模型从精确匹配到意图理解的转型，强调了“相关性”在不同用户情境下的复杂性。 核心检索机制解析： 1. 概率与排序学习： 深入分析了Learning to Rank (LTR) 框架，探讨了如何利用用户反馈（点击、停留时间、收藏）作为监督信号，动态优化检索结果的排序权重。对比了Pointwise、Pairwise和Listwise方法在信息组织架构下的适用性。 2. 语义匹配与嵌入空间： 详述了密集向量检索（Dense Retrieval） 的原理。讲解了如何使用双编码器（Dual Encoder）和交叉编码器（Cross Encoder）将查询和文档映射到同一个高维语义空间中，实现基于语义相似度的召回，有效解决传统关键词无法覆盖的同义表达问题。 3. 交互式检索与动态反馈： 探讨了如何设计支持会话式检索（Conversational Search） 的系统。用户需求是不断演变的，系统必须能够根据用户的即时修正和追问，实时调整检索策略和知识的组织视图。 --- 第四部分：知识图谱与关联数据生态 知识图谱（KG）被视为连接信息组织与智能检索的桥梁。本部分将组织好的离散知识实体提升到网络化的结构中，展现知识间的复杂互动。 知识图谱的构建与应用： 1. 实体链接与消歧： 探讨如何将文本中的指代（如人名、地名）准确映射到预先构建的知识库中的唯一标识符（如Wikidata ID），这是实现知识互操作的基础。 2. 知识推理与补全： 介绍如何利用图嵌入技术（如TransE、RotatE）在现有知识图谱上进行关系预测和事实推理，从而主动发现知识的空白点并进行组织扩展。 3. 关联数据（Linked Data）的实现： 阐述了如何利用RDF、SPARQL等标准，将传统信息组织结构转化为可被全球系统互联互通的语义网络，实现跨平台、跨机构的数据共享与发现。 --- 第五部分：用户体验、个性化与伦理考量 信息组织和检索的终极目标是服务于人。本部分将视角转向用户中心设计和信息公平性。 1. 可视化组织结构： 探讨如何将复杂的本体结构或知识图谱，通过动态交互式界面（如关系网络图、多维度切片视图）呈现给用户，使用户能直观地理解信息间的层级和关联。 2. 个性化信息流的构建： 分析如何整合用户画像、历史行为和实时上下文（设备、时间、地理位置），构建高度定制化的信息视图，而不是简单地推送已知信息。 3. 算法偏见与信息公平性： 这是一个至关重要的议题。深入剖析了由于训练数据和组织模型固有的偏差，可能导致的检索结果过滤气泡（Filter Bubble） 和放大歧视的问题。讨论了设计可解释性（XAI） 检索模型和去偏置组织策略的必要性。 --- 第六部分：系统架构与未来展望 最后，本部分关注如何将上述理论和技术集成到高性能、可扩展的生产级系统中。 1. 云原生信息管理系统： 介绍微服务架构、容器化技术（Docker/Kubernetes）在构建弹性、高并发的知识组织与检索平台中的应用。 2. 面向物联网（IoT）的信息组织： 探讨如何处理时空信息的高速流动，设计能够实时索引和检索传感器数据的流式处理架构。 3. 迈向认知信息系统的未来： 展望通用人工智能（AGI）背景下，信息组织将如何演变为主动学习、自我修复的认知系统，能够预测用户在提出问题之前所需的信息。 本书以严谨的学术态度和前沿的实践案例相结合，全面勾勒出当代知识组织与检索领域的研究脉络与未来趋势，是信息科学领域研究者不可或缺的参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的内容对我这个在内容营销行业摸爬滚打多年的老兵来说，更多的是一种“方法论的校准”。我们每天都在和海量用户生成内容（UGC）打交道，如何快速有效地从这些噪音中提取出有价值的市场洞察，是我们工作的核心。我一直在寻找一本能将信息组织理论与数据挖掘、文本分析技术有机结合的书籍。我关注它在“网络信息资源”这个范畴里，是否对非结构化数据，比如论坛帖子、短视频评论等，给出了具体的组织和标引思路。如果它能提供一些案例研究，展示如何利用这些技术来构建行业知识图谱，帮助企业进行竞品分析或用户需求预测，那就太棒了。我特别不希望看到的是，它只是泛泛而谈地介绍了几种技术名词，却缺乏实际操作层面的指导。我需要的是那种能立刻应用到我们日常工作中，提高信息处理效率和洞察力的具体“招式”，而非停留在象牙塔里的理论推导。

评分☆☆☆☆☆

这本《网络信息资源组织和检索》的书名简直是直击我的痛点。作为一名长期在互联网海洋里扑腾的研究生，我深知信息过载带来的那种“想找的找不到，不想看的到处都是”的绝望感。我一直希望能有一本既能系统梳理信息组织的基本原理，又能紧密结合当下网络环境的实操指南。市面上很多讲信息检索的书，要么过于理论化，充斥着晦涩的算法模型，让我这个应用型学习者望而却步；要么就是过于碎片化，只讲了一些零散的工具使用技巧，缺乏一个宏观的框架。我期待这本书能填补这个空白，真正做到理论与实践并重。我希望能看到它对当前主流的搜索引擎、垂直数据库、社交媒体数据等不同类型网络资源的特性分析，以及针对性地给出高效、精准的检索策略。尤其是关于语义搜索、知识图谱在信息检索中的应用，这部分内容是衡量一本信息资源组织书是否具有前瞻性的重要标准，我非常期待作者能深入浅出地进行阐述。如果它能提供一套实用的框架，指导我如何构建个人的信息知识体系，那这本书的价值就无可估量了。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的实物，首先吸引我的是它相对严谨的排版和清晰的章节划分，这让我想起大学时代那些经典教材的质感。我翻阅了目录，感觉它似乎在试图构建一个完整的知识闭环。我很在意它如何处理“组织”这个核心概念在网络环境下的演变。传统的信息组织依赖于固定的分类法和标引系统，但在动态、海量的网络信息面前，这些方法显然面临巨大挑战。我特别关注它对元数据标准、本体论和语义网技术如何应用于网络资源聚合和分类的讨论。如果这本书只是停留在介绍传统的分类法，那它就略显老套了。我更希望看到作者能探讨出一些适应Web 3.0时代，甚至更具未来感的、基于用户行为和AI辅助的动态信息组织模型。另外，关于检索部分的论述，我希望能看到对评价指标，比如查准率和查全率在不同网络场景下的取舍和优化，以及如何利用机器学习方法提高检索结果的相关性。这本书的深度和广度，对我来说是检验其是否配得上“经典”称号的关键。

评分☆☆☆☆☆

我买这本书完全是出于一种学习新技能的冲动，主要是想搞清楚现在那些看起来“很聪明”的推荐系统背后，到底是用什么原理在给我推送我感兴趣的内容。我对检索的理解还停留在关键词匹配的时代，所以这本书如果能系统地阐述一下现代信息检索是如何从布尔逻辑向向量空间模型、概率模型乃至深度学习模型演进的，那将是极大的收获。我尤其好奇，它如何解释“相关性”这个模糊的概念在机器计算中的具体实现。作者对于信息源的可信度评估和信息质量控制，有没有深入的探讨？在这个假新闻满天飞的时代，如何组织和检索出可靠的信息资源，比检索到信息本身更重要。我希望这本书能给我提供一套审视和过滤网络信息噪音的“防火墙”理论，教会我如何系统性地搭建自己的“信息过滤器”，而不是被动地接受算法投喂的零散信息碎片。

评分☆☆☆☆☆

从一个资深图书馆学毕业生的角度来看，我对这本书抱持着一种既期待又挑剔的态度。传统的信息组织强调权威性、稳定性和层级结构，但网络信息资源的去中心化、易变性和无序性是对这些原则的巨大挑战。我期待这本书能清晰地阐述数字环境下，如何平衡信息管理的科学性与互联网的野蛮生长之间的矛盾。书中对于“资源描述”的部分，是否能够超越传统的MARC或Dublin Core，引入更适应Web环境的、轻量化的描述框架，比如JSON-LD等？此外，资源的长期保存和访问性也是一个核心议题，网络链接的“死亡”速度惊人，这本书对如何组织和检索那些具有潜在长期价值的易逝信息（如动态网页快照、社交媒体事件的脉络）是否有所建树？如果它能提供一个从宏观的知识组织框架，到微观的元数据实践指南的完整路径，同时还能兼顾信息伦理和数字鸿沟等社会性议题，那么它就不仅仅是一本技术手册，而是一部具有深刻行业洞察力的著作了。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆