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出版者:东南大学出版社

作者:王日芬

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2003-9

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787810893220

丛书系列:

图书标签:

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现代信息获取与知识管理：从数据海洋到智能洞察 图书简介 在信息爆炸的时代，我们被无尽的数据洪流所包围，如何有效地从浩瀚的“信息海洋”中精准捕捞、深入加工、并最终转化为个人或组织的“知识财富”，是现代社会每个个体和组织面临的核心挑战。本书《现代信息获取与知识管理：从数据海洋到智能洞察》正是为应对这一挑战而精心打造的一部全面、深入且极具实操性的指南。它不仅仅关注于“在哪里找到信息”，更聚焦于“如何高效、批判性地处理信息，并构建可持续的知识体系”。 本书全面涵盖了从信息素养的基石建立，到前沿的智能信息处理技术，旨在为读者提供一套完整的、适应未来发展的信息处理方法论和工具箱。我们不局限于传统的信息检索范畴，而是将其拓展至更宏观的“信息生命周期管理”层面。 --- 第一部分：信息素养与环境认知：构建坚实的认知基础 信息素养是有效利用信息的先决条件。本部分将从底层逻辑入手，帮助读者建立对当代信息环境的深刻理解。 第一章：信息时代的本质与挑战 本章首先剖析了“信息爆炸”的驱动力，探讨了信息在社会、经济和文化中的核心地位。我们将深入分析当前信息环境的四大特征：异构性、动态性、碎片化与噪音化。在此基础上，重点探讨了数字鸿沟、信息茧房、虚假信息（Fake News）的传播机制及其对决策制定的潜在威胁。读者将学习如何从宏观层面理解信息流动的权力结构与伦理边界。 第二章：信息素养的再定义与实践 传统的“查找信息”技能已显不足。本章引入了“深度信息素养”的概念，它包含批判性评估、道德使用和创造性转化三个维度。我们将系统阐述信息评估的“CRAAP”模型（时效性、相关性、权威性、准确性、目的性）的升级版应用，特别关注数据来源的偏见识别。此外，本章还详细介绍了如何构建个人“信息过滤系统”，以应对信息的过载。 第三章：信息生态系统导览 本章提供了一个关于现代信息来源的“全景地图”。它详细区分和比较了不同类型的信息源的特性、优缺点及适用场景： 1. 学术与科研资源库： 结构化数据的查找、同行评审机制的理解。 2. 商业与市场情报： 行业报告、竞争分析、专利数据库的有效利用。 3. 社交媒体与实时信息流： 如何从非结构化、高噪音的数据中捕捉趋势信号。 4. 政府与公开数据（Open Data）： 数据的获取、格式转换及合法性校验。 --- 第二部分：高级信息获取策略与工具运用 本部分着重于将理论转化为可操作的“高级技术”，使读者能够超越基础的关键词匹配，实现高效率、高精度的信息捕获。 第四章：超越基础搜索：结构化查询语言的精进 本章深入探讨了布尔逻辑、邻近算符（Proximity Operators）的高阶应用。重点讲解了如何利用特定平台（如专业数据库、代码仓库、档案库）独有的元数据查询语法和限制条件（Facets），实现对特定时间范围、地理位置、文档类型甚至特定引用格式的精确筛选。我们将教授如何设计复杂的“组合查询链”，以应对跨领域、多维度的信息需求。 第五章：专业数据库与数据挖掘入门 针对科研人员和市场分析师，本章详尽介绍了主流专业数据库的导航技巧，例如Web of Science, Scopus, 专利数据库（如Derwent World Patents Index）以及金融数据终端的操作逻辑。内容包括如何有效利用主题词表（Thesaurus）进行规范化检索，以及如何使用数据库内置的引文追踪功能（Forward/Backward Citation Tracking）进行知识地图的构建。 第六章：网络抓取与自动化信息收集 本章聚焦于利用技术手段提高信息收集的效率。内容涵盖： 网络爬虫的基础原理： robots.txt、爬取礼仪与法律风险。 常用自动化工具介绍： 针对特定需求选择合适的抓取框架（如Scrapy的初步概念介绍，或更轻量级的工具）。 API接口的使用： 如何通过编程接口获取结构化数据流，实现信息的实时同步。 RSS/Feed 的高级订阅与管理： 从被动接收到主动定制信息流。 --- 第三部分：信息处理、分析与知识构建 信息获取只是第一步，如何将原始信息转化为可用的知识并融入个人知识库，是本阶段的核心。 第七章：批判性评估与信息去噪技术 在获取大量信息后，如何有效“去噪”至关重要。本章详细教授多种批判性阅读和评估策略： 深度阅读技巧： 快速识别文章的核心论点、证据链的强度与逻辑谬误。 交叉验证与三角测量： 建立信息可信度的多重校验机制。 数据可视化初步： 利用图表快速洞察数据分布、趋势和异常值，辅助判断信息的真实性和代表性。 第八章：信息组织与个人知识管理（PKM） 本章将信息处理的焦点转向个体内化。我们探讨了知识管理系统（KMS）的理论框架，并重点介绍了多种实践模型： 1. 基于主题或项目的分类法（Taxonomy）： 建立个人化的信息索引体系。 2. 双向链接笔记法（Zettelkasten）： 强调知识点之间的关联性，促进“意外发现”。 3. 标签系统（Tagging）与元数据关联： 如何在灵活与结构化之间找到平衡。 第九章：知识转化与表达：从输入到输出 本章指导读者如何有效地将处理后的信息转化为有价值的输出。内容包括： 信息综合与综述撰写： 如何系统性地整合来自不同来源的观点，形成有自己观点的综合性报告。 论证结构与说服力构建： 确保知识的表达清晰、逻辑严密。 知识的再利用与知识产权的尊重： 明确合理使用原则（Fair Use）和引用规范，确保知识输出的合法性与学术诚信。 --- 第四部分：面向未来的信息智能应用 本部分将目光投向信息技术的前沿发展，介绍人工智能如何重塑信息获取与分析的未来。 第十章：机器学习在信息处理中的应用概览 本章为非技术背景读者提供一个清晰的概览，解释当前主流的AI技术如何辅助信息工作： 自然语言处理（NLP）： 文本摘要、情感分析、实体识别的基本原理。 推荐系统： 算法如何基于用户行为和内容相似性推送信息。 知识图谱（Knowledge Graphs）： 机器如何构建实体间的复杂关系网络，实现更深层次的语义理解。 第十一章：人机协作：提升信息获取的效率极点 本书的终极目标是实现人与智能工具的高效协作。本章探讨了如何将AI工具（如高级语言模型、自动化分析平台）嵌入到传统的知识工作流中，而非被其取代。重点在于“提示工程”（Prompt Engineering）在信息查询与初步分析中的策略应用，以及如何对AI生成的结果进行二次验证与精修，确保最终产出的质量和准确性。 结论：迈向终身学习的信息实践者 本书的最后一章总结了贯穿始终的理念：信息处理是一个动态的、需要持续迭代的实践过程。它鼓励读者将书中所学方法内化为一种思维习惯，适应不断变化的技术环境，真正成为一个具备独立思考能力、能够驾驭信息洪流的现代知识工作者。 本书的结构设计严谨，逻辑清晰，理论与实践紧密结合，适合高校学生、研究人员、专业分析师以及任何希望在信息时代提升个人竞争力与决策质量的职场人士作为核心参考读物。它提供的不只是“术”（技能），更是“道”（方法论）。

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