具体描述
《信息管理基础》内容简介：在当今信息技术迅速发展和市场环境日益复杂多变的背景下，信息管理已成为组织和个人发展的基本能力。《信息管理基础》针对经管类非信息管理与信息系统专业学生设计了专门的内容体系和编写风格，主要内容包括信息管理基本知识、信息管理过程、信息系统管理、企业信息管理、商务信息管理、政府信息管理、信息产业管理和信息管理环境。《信息管理基础》注重理论与应用相结合，提供了大量帮助读者理解的现实案例和阅读材料，力求做到通俗易懂，突出实用性，强调信息意识与信息能力的培养。
《信息管理基础》可作为高等学校工商管理、企业管理等相关专业的信息管理课程教材或教学参考书，也可作为各行业从事信息管理的管理人员和业务人员的在职培训教材和自学参考书。
《数字时代的知识组织与信息服务》 一本深刻剖析现代信息管理核心理念与前沿实践的权威著作 内容简介： 在信息爆炸与技术迭代的浪潮中，信息的有效组织、管理与传播已成为驱动社会进步与组织效率的核心动力。《数字时代的知识组织与信息服务》并非一本停留在传统“信息管理基础”概念上的教材，而是着眼于未来十年信息生态变局的深度研究与实战指南。本书旨在为信息专业人士、数据科学家、以及渴望驾驭信息资产的企业管理者提供一套系统、前沿且具有高度操作性的理论框架和技术路径。 本书将信息管理提升至“知识工程”的高度，系统探讨了从数据采集到知识变现的全生命周期管理，尤其侧重于当前信息环境的复杂性、多样性和动态性。全书结构严谨，逻辑清晰，深入浅出地剖析了数字时代信息环境的本质特征，并围绕“组织、架构、服务、治理”四大支柱展开深入论述。 第一篇：数字信息环境的重塑与认知基础 本篇聚焦于理解我们所处的数字信息新范式。我们不再仅仅管理“文件”或“记录”，而是要应对海量、异构、流动的“信息流”与“知识图谱”。 信息生态系统的演化路径： 分析了从Web 1.0到Web 3.0，从集中式架构到分布式账本对信息组织范式的根本性冲击。重点剖析了物联网（IoT）、边缘计算如何改变信息采集的源头和实时性要求。 数据语义化与本体论构建： 详述了如何从结构化、半结构化数据中提炼出高价值的知识元数据。本书详细介绍了本体论（Ontology）的设计原则、构建方法（如OWL、RDF的应用），以及如何利用本体论实现跨系统、跨领域的信息互操作性。 非结构化信息的高效挖掘： 针对文本、图像、音视频等非结构化数据的挑战，本书深入讲解了自然语言处理（NLP）的高级技术在信息抽取、情感分析和主题建模中的应用，使信息管理者能够“读懂”海量非结构化数据背后的深层含义。 第二篇：面向智能化的知识组织与架构设计 本篇是本书的核心技术章节，详细阐述了如何构建能够支撑人工智能应用的信息架构。 下一代信息架构模型： 介绍了超越传统数据库范式的现代信息架构，包括数据湖（Data Lake）、数据中台（Data Middle Platform）的设计哲学与实施要点。重点分析了如何将数据治理、数据标准内嵌于架构设计之初。 知识图谱（Knowledge Graph）的构建与应用： 提供了从概念建模、实体抽取、关系链接到图谱存储与查询的完整技术链条。本书通过多个行业案例，展示了知识图谱在智能推荐、风险预警和复杂问题推理中的实际效能。 信息检索与发现技术的创新： 探讨了基于向量空间模型、深度学习模型的语义检索技术，如何超越传统的关键词匹配，实现更精准、更符合用户意图的信息发现。详细介绍了混合检索（Hybrid Search）的实践策略。 第三篇：信息服务的智能化转型与用户体验 信息管理的目标是服务于决策与创新。本篇关注如何将组织起来的知识转化为高效、个性化的信息服务。 主动式信息推送与预见性服务： 探讨了如何利用机器学习模型预测用户的信息需求，实现从“被动查询”到“主动推荐”的服务模式转变。涵盖了推荐系统算法的评估与优化。 交互式数据可视化与叙事： 强调数据可视化不仅仅是图表的展示，而是一种“信息叙事”的艺术。本书提供了高级数据可视化工具的应用指南，以及如何通过数据故事线（Data Storytelling）将复杂分析结果转化为高层决策语言。 信息服务的设计思维（Design Thinking）： 运用设计思维方法论，指导信息服务人员如何从用户（内部员工或外部客户）的痛点出发，迭代优化信息门户、内容管理系统和知识库的交互体验。 第四篇：信息治理、安全与伦理责任 在数据驱动的时代，信息的价值与风险并存。本篇聚焦于构建稳健、合规、负责任的信息管理体系。 全生命周期数据治理体系的构建： 详细阐述了包括数据质量管理（DQM）、数据血缘追踪（Data Lineage）和元数据管理在内的综合治理框架。强调将治理嵌入到DevOps流程中。 信息安全与隐私保护前沿实践： 深入分析了数据泄露的风险点，并介绍了差分隐私（Differential Privacy）、联邦学习（Federated Learning）等新兴技术在保护数据资产同时实现数据价值挖掘的应用。 人工智能时代的伦理与合规挑战： 探讨了信息系统决策过程中的“黑箱”问题、算法偏见（Algorithmic Bias）的识别与修正。为信息管理者提供了建立负责任AI（Responsible AI）框架的指导原则。 本书特色： 1. 理论与实践的深度融合： 每章节均配有来自金融、医疗、制造等不同行业的深度案例分析，展示先进理念如何转化为可量化的业务成果。 2. 面向未来的技术栈： 紧密追踪大语言模型（LLM）、知识图谱、可信赖AI等前沿技术在信息组织中的最新突破与应用前景。 3. 管理者的战略视角： 本书超越了基础的操作技能要求，侧重于信息战略规划、投资回报分析（ROI）以及如何构建适应快速变化的敏捷信息组织。 《数字时代的知识组织与信息服务》是信息领域专业人士的必备工具书，它将引领读者穿越信息管理的迷雾，构建面向未来的、具有强大竞争力的知识基础设施。
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