情报工程学概论 科学技术文献出版社 pmlz 2025 pdf 下载 kindle mobi docx 百度云

在大数据时代，我们今天面对的商务、政务、医疗、安全、气候变化都是大数据的环境……大数据的分析在情报学、信息管理学和商务管理中是非常重要的一个领域，我们应该关注。大数据使人类社会进入了物理空间、社会空间和信息空间交叉融通、映射关联的三元世界……它们相互间的联通与融合成为大数据应用的重要特征与主要趋势。这些社会领域面临着瞬息万变的环境态势，国家和社会层面或主体迫切需要精准的情报（信息、知识）服务，助其实现决策的高效和科学，如企业的竞争情报、国家安全情报、科技情报、社会科学情报、应急情报、智慧城市、智慧医疗、智库服务等。在大数据环境下，这些内外因在大数据这一共变因素的作用下，使得情报学研究与情报工作面临着巨大挑战与发展机遇。一，情报研究和情报工作的对象，从原来体量小、格式规范、来源单一、静态性的数据转而扩展至体量庞大、动态快速变化、结构更加复杂的大数据集；二，情报研究和情报工作的范畴，从信息（情报）存储、组织、加工、分析与利用等方面进一步拓展至大数据的采集、加工、清洗、抽取、建模和分析（可视化）等领域，情报工作需要实现自动化、智能化、集成化；三，情报研究与情报工作的方法体系上，从三计法、统计分析法等定性定量研究方法，转而更加关注将大数据分析方法融入情报研究与情报工作之中；四，情报工作的服务对象上，从原来较为单一的科研机构、企业等扩大至更加多元化、细分性的主体，如各级政府、相关智库、各类企业或组织，甚至是个体；五，情报研究和情报工作的学科或领域上，情报学研究内容和情报工作所属领域也变得越来越复杂，涉及学科更加广泛，所属领域更为多元，需要不断融入新的学科和新的领域内容；六，信息技术在社会全领域融入，自然科学与人文社会科学间的交叉融合，研究方法的移植与互鉴，社会经济一体化、全球化对于情报发展的催动与激发。

第1章 为什么要研究情报工程学

1.1 情报工程学的历史缘起

1.1.1 情报学发展的历史回顾

1.1.2 大数据环境下情报学面临的机遇与挑战

1.1.3 情报工程学发展的推动力

1.1.4 情报工程是情报实践探索的新阶段

1.2 情报工程学建立的必要性与可行性

1.2.1 情报工程学建立的必要性

1.2.2 情报工程学建立的可行性

1.3 情报工程学的发展趋势

1.3.1 理论层面

1.3.2 实践层面

1.4 小结

第2章 情报工程学研究什么

2.1 情报工程概述

2.1.1 工程概述

2.1.2 情报工程的服务领域和服务对象

2.1.3 情报工程与情报工程学

2.2 情报工程与大数据分析

2.2.1 情报工程方法并不等同于大数据分析

2.2.2 大数据思维与情报工程思维的异同点

2.2.3 情报分析及其与大数据分析间的关系

2.3 情报工程学的学科性质及知识体系

2.3.1 情报工程学的学科性质

2.3.2 情报工程学的学科基础与知识体系

2.4 小结

第3章 情报工程学的理论基础

3.1 情报学相关理论

3.1.1 波普尔的3个世界——情报工程学的哲学基础之

3.1.2 信息链、知识链、情报链——情报价值的生成路径

3.1.3 情报学的基本原理——情报工程学的核心理论渊源

3.2 工程学基本理论

3.2.1 工程学概念、特征及哲学内涵

3.2.2 工程方法

3.2.3 工程活动的基本流程

3.2.4 工程学与情报学的融合

3.3 工程化思维

3.3.1 工程化思维概述

3.3.2 工程化思维与大数据环境下的情报思维的融合

3.4 数据科学

3.4.1 数据科学概念及其发展

3.4.2 格雷法则：以数据库为中心的科学计算

3.4.3 数据科学在各领域中发现的推动作用

3.4.4 数据科学与情报工程的关系

3.5 ACP平行情报理论体系

3.5.1 智慧与情报

3.5.2 5.0平行情报体系

3.5.3 ACP情报理论方法

3.5.4 平行情报理论体系与情报工程学之间的关系

3.6 小结

第4章 情报工程学的方法论基础

4.1 通用方法

4.1.1 哲学方法

4.1.2 一般研究方法

4.2 情报学学科方法

4.2.1 情报学学科方法论

4.2.2 情报学主要研究方法

4.3 系统工程方法

4.3.1 霍尔三维结构

4.3.2 切克兰德方法论

4.3.3 并行工程方法

4.3.4 W-S-R方法

4.3.5 综合集成法

4.4 大数据方法

4.4.1 大数据抽取、转换和装载方法

4.4.2 大数据建模、分析和解释方法

4.4.3 大数据服务方法

4.5 其他方法

4.5.1 SWOT分析法

4.5.2 PDCA循环规则

4.5.3 5W2H分析法

4.5.4 SMART原则

4.6 小结

第5章 情报工程学的技术基础

5.1 大数据技术

5.1.1 大数据及关键技术

5.1.2 大数据分析及应用

5.1.3 新兴大数据相关技术

5.1.4 大数据技术发展趋势

5.1.5 大数据技术与情报分析技术间的关系

5.2 云计算技术

5.2.1 云计算概述

5.2.2 云计算的主要技术及应用

5.2.3 云计算与情报工程的关系

5.3 知识管理技术

5.3.1 知识管理概述

5.3.2 知识管理关键技术

5.3.3 知识管理与情报工程的关系

5.4 数据挖掘与统计分析技术

5.4.1 数据挖掘技术

5.4.2 统计分析技术

5.5 综合集成技术

5.5.1 ACP技术体系

5.5.2 Fast4 Wisdom体系

5.5.3 知识图谱分析系统

5.6 案例分析——用友企业大数据管理平台UDM

5.6.1 大数据处理平台UDH

5.6.2 高级分析平台Datalnsight

5.6.3 用友BQ商业分析平台

5.7 小结

第6章 情报工程的关键环节

6.1 情报工程的数据采集与加工

6.2 情报工程的分析

6.2.1 传统情报分析（infomation analysis）

6.2.2 工程化思维下的情报分析

6.2.3 大数据环境下的情报分析

6.3 情报工程的产品和服务

6.3.1 情报工程的产品

6.3.2 情报工程的服务

6.3.3 情报工程产品和服务的创新

6.4 小结

第7章 情报工程的系统环境建设

7.1 情报工程的系统环境

7.1.1 情报工程系统环境的内涵及特征

7.1.2 情报工程系统环境的要素及其影响

7.2 大数据环境的建设

7.2.1 大数据基础设施的建设

7.2.2 大数据技术生态体系的建设

7.2.3 大数据应用环境的建设

7.3 国家相关政策、制度和法律环境的建设

7.3.1 国外的相关政策、制度和法律环境建设

7.3.2 国内的相关政策、制度和法律环境建设

7.3.3 未来可能需要的政策、制度和法律环境的支持

7.4 情报工程技术平台的建设

7.4.1 大数据系统

7.4.2 云计算系统

7.4.3 工具和方法体系的建设

7.4.4 人工智能技术的开发与建设

7.4.5 综合集成平台的开发与建设

7.5 情报工程人才队伍的建设

7.5.1 计算机系统专家

7.5.2 领域专家

7.5.3 数据分析师

7.5.4 情报工程师

7.6 小结

第8章 情报工程的资源管理

8.1 数据资源管理

8.1.1 数据资源分类

8.1.2 数据资源管理技术

8.1.3 数据资源管理制度

8.2 人力资源管理

8.2.1 人力资源的分类

8.2.2 人力资源管理的基本管理理念

8.2.3 人力资源的管理方式

8.3 情报工程的产品和服务管理

8.3.1 情报工程产品及服务的定位

8.3.2 情报工程产品及服务的管理内容

8.3.3 情报工程产品及服务管理的案例分析

8.4 情报工程的绩效评价

8.4.1 情报工程绩效评价体系的建立

8.4.2 情报工程绩效评价方法

8.5 小结

第9章 情报工程的实践应用领域

9.1 生物和医学

9.1.1 生物和医学大数据的形成

9.1.2 生物和医学信息领域的大数据分析实践及成果

9.2 电子商务

9.2.1 客户、交易、商品、评价大数据及其价值

9.2.2 电子商务领域商务智能的大数据应用实践及成果

9.3 科技领域

9.3.1 科技大数据及其价值

9.3.2 科技情报及科技预见中的大数据应用实践

9.4 金融领域

9.4.1 金融业大数据及其价值

9.4.2 金融业大数据应用实践

9.5 智库建设

9.5.1 智库与情报、大数据的关系

9.5.2 智库决策实践与情报工程的关系

9.6 智慧城市

9.6.1 智慧城市中的大数据及其重要性

9.6.2 智慧城市的情报工程实践

9.7 国家安全

9.7.1 情报工程与应急决策

9.7.2 情报工程与反恐斗争

9.7.3 情报工程与网络安全

9.7.4 情报工程与科技安全

9.8 小结

第10章 情报工程教育设计

10.1 大数据环境下情报教育面临的机遇和挑战

10.1.1 大数据环境下情报教育面临的机遇

10.1.2 大数据环境下情报教育面临的挑战

10.2 情报工程教育的目标和内容

10.2.1 情报工程教育的目标

10.2.2 情报工程教育的内容

10.2.3 情报工程教育共同体的构建

10.3 很好情报工程师的培养构想

10.3.1 很好工程师的培养

10.3.2 很好情报工程师的培养

10.4 小结

第11章 情报工程研究的发展与展望

11.1 情报工程的未来发展趋势

11.1.1 流程要素标准化

11.1.2 情报研究系统化

11.1.3 情报5.0与智能情报一体化

11.2 情报工程研究的展望

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