具体描述
《网络信息资源开发与利用》是《现代信息资源管理丛书》之一。《网络信息资源开发与利用》在广泛吸取国内外相关研究成果的基础上，从基础理论、开发方法、利用实践三个方面对网络信息资源开发和利用问题进行了系统的研究。《网络信息资源开发与利用》深入探讨了网络信息资源开发与利用的基本问题，也包括网络信息资源评价，网络信息资源采集，网络信息资源组织，网络信息资源检一索，网络信息资源服务和网络科技、商务、公共信息资源利用等具体问题。
《大数据时代的图情前沿：信息组织、知识发现与服务创新》 图书简介 在信息爆炸、技术迭代日益加速的今天，图书馆学与信息科学正经历着一场深刻的变革。传统的资源组织模式和信息服务理念已难以有效应对海量、异构、动态的数字信息洪流。本书《大数据时代的图情前沿：信息组织、知识发现与服务创新》正是在这一时代背景下应运而生，它旨在系统梳理和深入探讨信息科学领域在后数字化时代所面临的核心挑战、新兴理论与前沿实践。全书聚焦于如何利用大数据、人工智能、语义网等先进技术，重塑信息资源的组织形态、提升知识发现的效率与深度，并最终构建出更加智能、个性化和主动化的信息服务体系。 第一部分：信息环境的重构与理论基础的更新 本部分首先剖析了当前信息环境的根本性变化，即从以载体为中心转向以用户和数据为中心。我们探讨了“大数据”概念在信息科学领域的具体体现，包括其“4V”特征（Volume、Velocity、Variety、Veracity）如何颠覆传统的元数据构建和资源描述范式。 第一章：信息生态的演进与图情学的学科定位 本章深入分析了互联网、移动互联网向万物互联（IoT）和 Web 3.0 演进的趋势。信息不再是孤立的文档或记录，而是嵌入在复杂关系网络中的“数据实体”。我们详细阐述了信息科学如何从传统的“知识组织与检索”向“知识发现与价值挖掘”转型，明确了图书馆、档案馆、数据中心在构建现代知识基础设施中的核心地位和新的学科交叉点。 第二章：知识组织的新范式：从分类法到本体论 传统的分类体系和主题标引（如杜威十进制分类法、美国国会图书馆分类法）在处理高度复杂和多维度的网络信息时展现出局限性。本章聚焦于知识组织的范式转变，重点介绍了本体论（Ontology）的构建原理、RDA（资源描述与获取）标准在数字环境下的应用扩展，以及RDF（资源描述框架）和OWL（网络本体语言）等语义技术如何实现机器可理解的、灵活的知识结构。我们通过具体案例展示了如何构建特定领域的概念地图和知识图谱，以增强信息的互操作性和语义关联性。 第三章：元数据工程与数据治理 在海量非结构化数据面前，元数据的质量和一致性成为信息服务的生命线。本章不仅回顾了 Dublin Core、MARC 等经典元数据标准，更侧重探讨了面向大数据环境的复杂元数据方案，如PREMIS（数字对象长期保存元数据标准）和MODS（基于 XML 的元数据对象描述模式）的增强应用。同时，数据治理（Data Governance）的概念被引入，强调从数据的采集、清洗、存储到发布的整个生命周期中的质量控制和伦理规范。 第二部分：知识发现的核心技术与应用 本部分是全书的核心，聚焦于如何运用先进的信息技术，将分散的、潜藏的信息转化为可供决策的知识。 第四章：信息检索的深度学习革命 信息检索（IR）已不再局限于传统的布尔模型和向量空间模型。本章系统介绍了基于深度学习的 IR 模型，特别是 BERT、GPT 等预训练语言模型在查询理解、文档表示和排序中的应用。我们探讨了如何利用语义嵌入（Semantic Embedding）技术捕捉用户意图与信息内容之间的深层语义关系，实现超越关键词匹配的“意图匹配”和“问答式检索”。 第五章：知识图谱的构建、融合与应用 知识图谱（Knowledge Graph, KG）被视为连接数据、信息与知识的关键桥梁。本章详细拆解了知识图谱的构建流程：实体抽取、关系识别、知识融合与对齐。重点分析了如何利用图数据库（如Neo4j）进行复杂关系查询，以及如何将知识图谱应用于推荐系统、智能决策支持和学术计量分析中，实现从“信息定位”到“知识推理”的飞跃。 第六章：文本挖掘与内容分析的高级技术 本章关注于对非结构化文本数据的深层挖掘。内容涵盖了自然语言处理（NLP）中的关键技术，如命名实体识别（NER）、情感分析、主题模型（如LDA、NMF）的演进。我们探讨了如何利用这些技术对大规模科研文献、社交媒体数据或数字典藏进行自动化的主题趋势预测、文献综述生成以及潜在关联发现，极大地提高了信息分析的效率和洞察力。 第三部分：服务模式的创新与未来图景 信息组织和知识发现的最终目标是实现更高效、更人性化的信息服务。本部分探讨了面向未来的服务架构。 第七章：个性化与主动式信息服务 传统的图书馆服务是被动响应型的。本章着重研究如何通过用户画像（User Profiling）、行为分析和机器学习，构建真正意义上的个性化服务。我们详细介绍了推荐系统（Collaborative Filtering, Content-Based, Hybrid Models）在信息推送、资源发现中的应用，并讨论了“主动式信息服务”的伦理边界——即系统如何在不打扰用户的前提下，提前预测并推送所需信息。 第八章：开放科学、数据共享与研究数据管理（RDM） 随着科研环境向开放科学（Open Science）转型，研究数据管理（RDM）成为信息机构的新兴职责。本章探讨了 FAIR 原则（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）在数据存储、描述和共享中的实践。我们分析了数据仓储（Data Repository）的建设标准、数据引文（Data Citation）的标准化工作，以及信息专业人员在支持科研数据全生命周期管理中的角色转变。 第九章：信息素养的重塑与数字伦理 在信息泛滥的时代，信息素养的内涵必须更新。本章不再仅仅教授检索技巧，而是关注“数字批判素养”——包括对信息源的可靠性评估、对算法偏见（Algorithmic Bias）的识别、对数据隐私和知识产权的尊重。本章深入讨论了大数据应用中涉及的伦理问题，例如数据使用的透明度、算法决策的公平性，以及信息机构应如何引导公众负责任地使用信息资源。 结语：智能信息环境下的信息专业人员 全书最后展望了未来信息环境的可能图景，强调了信息专业人员从“资源管理者”向“知识工程师”和“数据伦理顾问”的角色转型需求，指出持续学习数据科学、人机交互和领域知识的重要性，以适应未来高度智能化的信息生态系统。 本书特点： 理论与实践紧密结合： 不仅介绍了前沿的理论框架，更提供了大量基于开源工具和行业标准（如本体论、图数据库）的实践指导。 跨学科视野： 深度融合了计算机科学、认知科学、数据科学与传统的信息科学知识。 聚焦前沿挑战： 直面当前信息组织与服务面临的语义鸿沟、数据孤岛和算法黑箱等核心难题。 本书是信息管理、图书馆学、数据科学、计算机信息技术等相关专业高年级本科生、研究生，以及从事信息服务、数据管理和数字图书馆建设的专业人员的理想参考用书。
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