信息资源检索与应用

信息资源检索与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:化学工业出版社
作者:朱丽君
出品人:
页数:220
译者:
出版时间:2004-8-1
价格:24.0
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787502558918
丛书系列:
图书标签:
  • 信息检索
  • 资源发现
  • 图书馆学
  • 情报学
  • 信息科学
  • 数据库
  • 检索技术
  • 文献检索
  • 信息应用
  • 知识管理
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具体描述

本书以信息资源检索工具及其数据库为主线,结合计算机网络技术对文献检索的影响,介绍了信息资源检索基础知识、计算机检索概况、网络信息资源的检索与应用、常用中文数据库、常用英文检索系统、信息资源的综合应用、参考工具书及其应用等内容。在介绍文献检索方法的同时,注意对读者信息意识的培养及检索思路的引导;并结合网络信息的特点,介绍了如何利用网络信息资源,建立具有个性化的信息库。

本书可作为高等院校的本科生、研究生文献检索课教材,也可指导科研、生产、管理等专业的技术人员、图书情报工作者了解掌握信息检索,尤其是计算机检索方面的知识。

好的,这是一份关于一本假设名为《数字时代的数据治理与战略规划》的图书简介,旨在详细阐述其内容,并且不涉及“信息资源检索与应用”的相关主题。 --- 《数字时代的数据治理与战略规划》 图书简介 在信息爆炸与技术飞速迭代的今天,数据已然成为驱动商业决策、优化运营效率乃至重塑产业格局的核心资产。然而,伴随数据量的激增和应用场景的复杂化,如何有效、安全、合规地管理和利用这些“新石油”,已成为摆在所有组织面前的重大挑战。《数字时代的数据治理与战略规划》正是为应对这一挑战而精心撰写的一部深度专著。本书不仅提供了构建稳健数据治理框架的理论基石,更融入了大量实战性的战略规划方法论和前沿技术应用案例,旨在帮助企业和机构从数据无序状态迈向数据驱动的智慧未来。 第一部分:数据治理的基石——理念、挑战与框架构建 本书开篇深入探讨了数据治理在当代企业管理中的战略定位。我们首先厘清了数据治理与数据管理的区别与联系,强调数据治理是关于“人、流程与技术”的系统性变革,而非单纯的技术部署。 数据治理的战略价值重估: 分析了数据治理如何直接影响企业的风险控制、合规性(如GDPR、CCPA等全球数据保护法规)以及商业创新能力。我们探讨了数据质量危机对决策准确性的隐性成本,并阐述了将数据视为企业核心资产的必要性。 挑战与痛点剖析: 详细梳理了当前组织在数据治理中普遍面临的九大痛点,包括数据孤岛化、数据标准不统一、责任主体模糊、安全与隐私的内在矛盾等。通过引入“数据成熟度模型”,帮助读者客观评估自身现状。 构建统一的数据治理框架(DGF): 本部分的核心是介绍一个可操作的、分层的治理框架。这包括定义数据治理的组织架构(如设立数据治理委员会、数据所有者、数据管家等角色)、制定政策与标准的流程规范,以及如何通过技术工具实现治理的自动化落地。我们特别强调了“自上而下的承诺”与“自下而上的执行”如何协同作用。 第二部分:核心实践——数据质量、元数据管理与主数据 数据治理的成功最终取决于其实施的深度和广度。本部分聚焦于数据治理中最关键的技术与流程实践领域。 数据质量管理(DQM)的精细化操作: 数据质量不再是简单的“清洗”工作,而是一个持续的、嵌入业务流程的生命周期管理。本书详细介绍了数据质量维度(准确性、完整性、一致性、时效性等)的度量指标体系(KPIs),并提供了从源头捕获、实时监控到异常处理的完整流程设计。特别展示了如何利用机器学习模型辅助识别和修复低质量数据。 元数据管理——数据资产的“地图”: 元数据被视为数据治理的神经中枢。我们不仅讲解了技术元数据、业务元数据和操作元数据的集成,更阐述了如何构建一个动态的、可被业务人员理解和查询的“数据词典”和“数据血缘”追踪系统。理解数据从何而来、经过了谁的手、最终流向何处的“血缘关系”,是实现审计和溯源的关键。 主数据管理(MDM)的战略部署: 探讨了主数据(如客户、产品、供应商)在跨系统集成中的核心地位。本书提供了一套从数据建模、冲突解决策略(如合并、匹配算法)到系统集成架构的MDM实施路线图,确保组织对核心业务实体拥有“黄金记录”。 第三部分:战略规划与技术演进——数据驱动的未来蓝图 数据治理的终极目标是支撑业务战略的实现。本部分将视角从战术落地提升到企业级战略规划层面。 制定数据战略路线图: 如何将宏观的业务目标(如提升客户体验、开拓新市场)转化为具体的数据能力需求?本书提供了一套“目标导向型”数据战略规划方法,包括差距分析、能力成熟度对标、投资回报率(ROI)评估以及分阶段的实施蓝图设计。重点讨论了如何平衡短期可见成果与长期架构建设。 数据安全与隐私保护的治理集成: 在零信任安全模型下,数据治理必须内建安全与合规机制。本章深入剖析了数据分类分级(Classification and Tagging)技术在自动化安全策略执行中的应用,如何平衡数据共享的便利性与严格的访问控制,尤其关注于敏感数据(PII)的脱敏、加密与使用授权流程。 利用新兴技术赋能治理: 探讨了人工智能、区块链等前沿技术在数据治理领域的前景。例如,如何利用AI进行异常数据模式的自动发现、利用自动化工具进行数据沿袭文档的自动生成;以及区块链技术在数据溯源和建立可信赖的跨组织数据交换机制中的潜力。 构建数据文化与组织变革: 强调技术和流程的成功依赖于“人”。本书最后一部分着重于如何通过培训、激励机制和清晰的沟通策略,在组织内部培养起“数据责任感”,将数据治理思维融入日常工作流程,真正实现从“管数据”到“用数据”的文化转变。 读者对象: 本书面向企业高管(CEO、CDO、CIO)、数据治理办公室(DGO)负责人、数据架构师、数据质量专家、风险与合规部门的专业人士,以及所有致力于将数据资产最大化价值的IT与业务战略规划人员。 《数字时代的数据治理与战略规划》不仅是一本理论参考书,更是一份实用的行动指南,它将指引组织穿越复杂的数据迷雾,构建起一个面向未来、坚实可靠的数据智能生态系统。

作者简介

目录信息

第一章 信息资源检索基础知识
第一节 信息、信息资源概念
第二节 信息资源类型
第三节 信息资源检索
第四节 信息资源的开发
第二章 计算机检索概况
第一节 计算机检索定义及特点
第二节 联机检索
第三节 光盘检索
第四节 网络检索
第三章 网络信息资源的检索与应用
……
第四章 常用中文数据库
……
第五章 常用英文检索系统
……
第六章 信息资源的综合利用
……
第七章 参考工具书及其应用
……
检索练习
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的装帧设计给我留下了极其深刻的印象,那种素雅的色调与精致的排版,让人在捧起它的时候,就感受到一股沉静而专业的学术气息。封面选用的材质手感极佳,既有质感又不失典雅,即便只是把它放在书架上,也能成为一道亮丽的风景线。内页的纸张选择也颇为考究,墨色清晰,字迹锐利,长时间阅读下来眼睛也不会感到明显的疲劳。更值得称道的是,作者在章节的逻辑编排上展现出的非凡功力。整体脉络如同精心编织的锦缎,层层递进,从宏观的理论基础到微观的操作细节,过渡得自然而流畅,丝毫没有生硬的割裂感。我尤其欣赏其中对图表和案例的运用,那些复杂概念往往通过一张清晰的示意图或一个贴近现实的商业案例瞬间被点亮,极大地降低了理解门槛。这不仅仅是一本工具书,更像是一份精心准备的饕餮盛宴,每一页都蕴含着作者对知识体系的深刻洞察和对读者体验的极致关怀。从拿到书的那一刻起,我就确信,这是一本值得反复翻阅和珍藏的精品之作。

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这本书的语言风格有一种独特的魅力,它既保持了学术作品应有的严谨性,又在不经意间流露出一丝幽默和亲切感,完全没有传统专业书籍那种拒人于千里之外的冰冷感。阅读的过程更像是一场与一位知识渊博、表达能力极佳的导师进行的深度对话。作者擅长使用形象化的比喻来解释抽象的原理,比如他用“信息海洋中的灯塔”来形容某种检索策略的指导意义,一下子就把那种复杂性具象化了。文字的节奏感把握得非常好,长短句交错有致,使得阅读体验非常流畅,绝无那种拖沓冗长或生硬跳跃的感觉。更让我感到惊喜的是,很多关键概念的解释后面,都附带着作者个人的“心得体会”或“注意事项”,这些看似旁枝末节的批注,往往是实践中最为宝贵的经验总结,是任何标准教材都难以提供的“内参”信息。这种坦诚的分享态度,极大地拉近了作者与读者的距离,让人由衷地感到被尊重和被引导。

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说实话,初翻这本书时,我原本是抱着一种略带审视的态度,毕竟这个领域的新书层出不穷,真正能给人带来“豁然开朗”感觉的少之又少。然而,这本书很快就颠覆了我的固有印象。它最吸引我的地方在于其论述的深度与广度达到了一个惊人的平衡点。在理论阐释部分,作者没有满足于停留在教科书式的简单罗列,而是深入挖掘了背后的哲学思辨与技术演进的驱动力,使得那些原本枯燥的定义变得鲜活起来,充满了历史的厚重感。当谈及具体的实践应用时,那种细致入微的指导,简直像是手把手带着读者走过每一步。我特别留意了其中关于某种特定数据结构优化的章节,作者提出的那种非常规的解决方案,完全跳出了传统教材的窠臼,充满了创新思维的火花。这种将顶层设计与底层实现紧密结合的能力,才是真正体现作者深厚功力的试金石。读完这部分,我感觉自己不仅仅是学会了“怎么做”,更明白了“为什么这么做”的根本逻辑,受益匪浅。

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总的来说,这本书给我的整体感受是“系统性”与“前瞻性”的完美结合。它在构建知识体系时,展现出极强的整体观,无论是历史沿革、核心范式还是未来趋势,都被巧妙地纳入了一个统一的框架内进行阐释,使得读者在学习过程中能够建立起稳固的知识坐标系。更难能可贵的是,作者并未沉湎于既有的成就,而是对未来的挑战和潜在的技术方向进行了富有洞察力的展望。书中对于新兴技术如何颠覆传统信息处理范式的分析,观点犀利且论据充分,让人在合上书本后,仍能对这个领域的发展抱有清晰的战略思考。这种既能扎根当下、又能眺望未来的能力,是区分一本优秀书籍和一本卓越书籍的关键所在。这本书无疑属于后者,它不仅解答了我们目前面临的疑惑,更启发了我们对未来十年的探索方向,是一份极具投资价值的学习资料。

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我是一个偏爱动手实践的学习者,对于那种纯粹的理论堆砌是敬而远之的。因此,这本书中大量融入的、与当前行业前沿接轨的实战案例和工具介绍,对我来说简直是如获至宝。书中提供的那些软件环境配置指南和代码示例,其详尽程度令人赞叹。它们不仅仅是简单的粘贴复制,而是针对不同应用场景进行了深度的优化和解读,让人能清晰地看到理论是如何转化为实际生产力的。尤其是关于效率评估指标的论述部分,作者没有采用虚无缥缈的描述,而是直接引用了业界公认的几个核心指标,并清晰地阐释了如何利用这些指标来量化和改进系统性能,这对于正在进行项目优化的我来说,具有极强的指导价值。读完这一块,我立刻就针对手头的一个检索模块进行了小范围的改进测试,结果立竿见影,这种即时反馈的价值是无可估量的。这本书真正做到了“学以致用”,而非“学而无用”。

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