Information Science 101 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Debons, Anthony

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 62.15

装帧:

isbn号码:9780810852891

丛书系列:

图书标签:

信息科学
信息检索
数据科学
知识管理
图书馆学
信息技术
数据分析
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信息系统

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具体描述

In the present generation, the attention paid to information continues to grow in importance. Much of this attention has been the result of an explosion in data-processing technology, with computers serving as the primary catalyst. However, other national events, such as hurricanes, floods, crime, and terror, are clearly tied to the importance of obtaining and processing information in our daily lives as well. For the last several decades, educational systems have responded to these technological advances by introducing, at an early age, the important role data-processing technology presents and will continue to represent. Many schools now include courses in computer science as part of their curriculum. Information Science 101 helps high school and college freshman identify and understand careers in information science. With this text, author Anthony Debons, one of the early founders of the discipline of Information Science, gives attention to the role of various disciplines in the field: library/documentation, tele-transmission, computer science and practice, decision making/problem solving, knowledge organization, and management. With examples, illustrations, chapter summaries, and exercises to help marry the human with the technological aspects of the field, this text gives a complete overview of Information Science, from its origins to the future of the field.

《数据驱动的未来：信息科学的广阔图景》内容提要：本书旨在为渴望理解现代信息世界复杂性与无限可能性的读者提供一份全面而深入的指南。我们不再生活在一个单纯的知识时代，而是身处一个由海量数据、复杂系统和快速演化技术塑造的全新信息纪元。本书将信息科学的边界从传统的图书馆学和文档管理，拓展到信息检索的算法核心、数据伦理的深刻考量、人机交互的未来形态，以及信息系统在社会、商业和科学研究中的颠覆性作用。本书的叙事结构围绕信息从产生、组织、存储、检索到最终被人类理解和应用的全生命周期展开。我们不仅探讨信息论的数学基础，更深入剖析了大数据时代下，如何通过先进的分析技术（如机器学习和自然语言处理）从“数据噪音”中提炼出“商业智能”和“科学洞察”。第一部分：信息哲思与基础架构第一章：信息范式的转换与信息学的核心命题本章首先追溯信息概念的哲学根源，从古代的符号系统到香农的信息论。我们探讨信息不再仅仅是“知识的载体”，而是转变为一种可量化、可传输、可计算的资源。我们将详细阐述信息学的三个核心支柱：信息内容（What）、信息载体（How）和信息影响（Why）。特别地，本章将深入分析“不确定性”与“熵”在现代信息系统设计中的决定性作用，并引入信息生态系统的概念，强调信息流的动态平衡。第二章：数据结构与组织原理的演进信息存储的效率和可访问性是信息科学的基石。本章将细致解析从层次化文件系统到关系型数据库（RDBMS）的经典范式。随后，我们将把焦点转向面向海量非结构化数据的NoSQL数据库家族（如文档型、键值对和图数据库），分析它们如何应对Web 2.0及以后社交网络和传感器数据带来的结构性挑战。图论在表示复杂关系网络（如知识图谱和社交链接）中的应用将被作为重点案例进行剖析。第三章：信息的编码、传输与安全本章深入信息工程层面，探讨数据如何在不同媒介中被高效、无损或以可控损耗的方式进行编码和传输。我们不仅回顾经典的信道编码和压缩算法（如哈夫曼编码和JPEG），更侧重于现代网络协议栈中信息包的路由、错误检测与纠正机制。信息安全被提升到与信息可用性同等重要的地位，本章将涵盖加密学基础、访问控制模型，以及应对日益复杂的网络威胁的策略。第二部分：获取与智能：信息检索与挖掘第四章：信息检索系统的理论与实践本书将信息检索（IR）视为连接用户需求与信息集合的桥梁。我们将详细介绍布尔模型、向量空间模型，特别是概率模型（如BM25算法）在搜索引擎中的核心地位。用户查询的建模、文档相关性的评估函数，以及排名的艺术将是本章的核心讨论点。此外，我们将探讨学术信息检索系统（如引文索引）与商业搜索引擎在设计目标上的本质区别。第五章：人机交互与信息架构设计信息只有在被有效感知和理解时才具有价值。本章聚焦于信息架构（IA）和用户体验（UX）设计。我们分析信息如何在界面上被组织、导航和呈现，以最小化用户的认知负荷。从卡片分类法到信息可视化，本章强调“用户中心设计”的原则，并探讨如何利用认知心理学原理来优化信息展示的有效性。第六章：大数据时代的挖掘与学习：从模式识别到预测信息科学已与人工智能深度融合。本章将系统介绍用于从大规模数据集中发现隐藏模式的技术。内容涵盖监督学习（分类与回归）、无监督学习（聚类与降维）以及强化学习的基础概念。特别关注自然语言处理（NLP）在文本挖掘中的应用，例如情感分析、主题建模（如LDA）以及知识图谱的自动构建。我们将讨论算法的“黑箱”问题及其对信息解释性的挑战。第三部分：信息在社会中的角色与伦理挑战第七章：信息系统与知识管理在企业和组织层面，信息需要转化为可操作的知识。本章阐述知识管理（KM）的战略框架，包括知识的获取、存储、共享和应用。我们区分显性知识与隐性知识，并分析组织知识网络的构建，讨论如何利用企业信息门户和协作平台来促进组织学习和创新。第八章：信息传播、媒体生态与数字鸿沟信息流动的社会学维度至关重要。本章考察信息如何在社交网络、传统媒体和新兴数字平台上被构建、放大和扭曲。我们将分析信息过滤气泡、回音室效应的形成机制，以及它们对社会共识和民主决策的影响。同时，本书也探讨“数字鸿沟”的当代表现形式，即获取信息能力和信息素养的不平等。第九章：信息伦理、隐私与治理的未来随着信息系统的权力日益增大，伦理责任变得不可回避。本章集中讨论数据隐私的法律框架（如GDPR的全球影响）、算法偏见（Algorithmic Bias）的来源及其社会后果。我们将探讨信息科学在应对虚假信息（Misinformation）和深度伪造（Deepfake）技术方面所承担的责任，并展望未来信息治理所需的跨学科解决方案。结论：信息科学的下一前沿本书的结尾展望了信息科学的未来方向，包括量子信息学的影响、跨模态信息融合的挑战，以及通用人工智能对信息处理范式的潜在重塑。它提醒读者，信息科学不仅仅是一门技术学科，更是一种理解和塑造人类未来社会结构的核心思维方式。目标读者：本书适合计算机科学、图书馆信息学、数据分析、媒体研究、以及管理学等领域的学生、专业人士以及对信息时代底层逻辑充满好奇的严肃读者。它提供了一种平衡的视角——既有坚实的理论基础，又不乏对现实世界应用的深刻洞察。