主要作者林鹤，二十多年来一直从事科技情报工作,现任上海图书馆(上海科学技术情报研究所)信息咨询与研究中心副主任,对情报学管理工作有丰富的经验;

作者曹磊在情报学和大数据技术方面任重要工作并有多本著作,在2018年4月成立的上海大数据中心担任工作；

作者夏翠娟在图书馆系统网络方面有深入研究并从2015年起有多篇论文。

第１章图情大数据概述1

●1.1图情领域的大数据发展2

1.1.1图书情报学的历史和发展2

1.1.2图书馆对信息资源的管理4

1.1.3图书情报学与数据科学的渊源6

1.1.4图情与大数据的融合发展9

●1.2图情大数据的范畴、特征和价值11

1.2.1图情大数据的范畴和特征11

1.2.2图情大数据的价值与意义14

●1.3图情大数据相关研究与实践14

1.3.1图情科学中的大数据研究14

1.3.2图情机构的大数据实践15

参考文献18

第２章图情大数据的数据资源21

●2.1数字文献22

2.1.1数字期刊23

2.1.2电子图书26

2.1.3数字报纸28

2.1.4专利与标准29

2.1.5数字科技报告30

2.1.6数字会议与学位论文31

●2.2数据库32

2.2.1源数据库32

2.2.2书目数据库34

2.2.3指南数据库35

●2.3网络数据36

2.3.1搜索引擎36

2.3.2门户网站37

2.3.3社交媒体37

●2.4其他数据38

2.4.1用户行为数据38

2.4.2开放政府数据38

参考文献39

第３章图情大数据的技术运用41

●3.1大数据采集与预处理42

3.1.1数据库数据采集42

3.1.2网络数据采集43

3.1.3系统日志采集43

3.1.4大数据预处理43

3.1.5大数据的采集工具44

●3.2文本数据的分析方法44

3.2.1文本分词45

3.2.2词频分析48

3.2.3语义分析48

●3.3文本数据挖掘的方法50

3.3.1文本分类50

3.3.2文本聚类52

3.3.3文本关联分析55

●3.4大数据的存储57

3.4.1大数据的存储方式57

3.4.2大数据的存储技术路线58

3.4.3分布式文件系统59

●3.5图情大数据的标准与规范59

3.5.1数字化标准规范60

3.5.2元数据标准规范61

3.5.3数据互操作规范62

3.5.4数据开放应用协议63

3.5.5数据长期保存规范64

参考文献65

第４章图情大数据的数据实践69

●4.1从数字化到数据化70

4.1.1资源的数据化71

4.1.2数据的结构化和半结构化71

●4.2从人工到智能化72

4.2.1数据加工的智能化72

4.2.2知识服务的智能化73

●4.3从大数据到智慧数据74

4.3.1从大数据到小数据75

4.3.2从被描述到自描述75

4.3.3从可计算到可对话76

●4.4创新实践： 基于互联网的人名规范控制76

4.4.1方法创新76

4.4.2技术创新77

4.4.3流程创新77

4.4.4创新过程——“人名规范库”的建设77

●4.5应用案例： 书目数据的语义化和开放获取87

4.5.1背景87

4.5.2国际关联书目数据发布项目概述87

4.5.3中文关联书目数据发布方案研究89

参考文献96

第５章图情大数据应用——公共服务99

●5.1阅读推广100

5.1.1个人阅读账单100

5.1.2阅读分析报告101

5.1.3个性化推荐102

●5.2文化精准扶贫103

5.2.1大数据环境下公共文化服务面临挑战103

5.2.2公共文化服务大数据应用104

5.2.3基于大数据的文化精准扶贫全过程管理105

参考文献107

第６章图情大数据应用——专业研究109

●6.1数字人文110

6.1.1数字人文与人文大数据110

6.1.2人文大数据的知识生产、知识重组与知识服务111

6.1.3人文大数据基础设施建设与开放数据服务113

6.1.4大数据驱动的人文研究的典型案例114

●6.2科技创新服务117

6.2.1知识发现与服务118

6.2.2科技查新129

6.2.3专利分析134

●6.3学术评价140

6.3.1期刊评价140

6.3.2图书评价142

6.3.3人才评价143

6.3.4机构评价143

6.3.5学科评价144

参考文献147

第７章图情大数据应用——决策咨询149

●7.1政府决策咨询150

7.1.1美国纽约开放数据政策151

7.1.2兰德公司大数据建设152

7.1.3谷歌全球事件、语言和语气数据库154

7.1.4中国智库建立图情大数据平台154

●7.2企业竞争情报咨询158

7.2.1商业智能分析中的大数据应用158

7.2.2乔治华盛顿大学竞争对手分析方法159

7.2.3益博睿Hitwise竞争情报产品160

7.2.4宝钢情报服务平台162

●7.3前沿科技的识别与预见咨询163

7.3.1面向研发的实践164

7.3.2面向企业的实践165

7.3.3面向政府的实践166

参考文献176

第８章图情大数据应用的法律政策与风险管理179

●8.1图情大数据安全风险180

8.1.1图情大数据风险问题180

8.1.2图情大数据风险机理和特点182

8.1.3重点风险领域183

●8.2主要国家和地区的相关政策与实践186

8.2.1美国186

8.2.2欧盟187

8.2.3亚太部分国家188

8.2.4中国189

●8.3法律政策体系建设与风险防控对策190

8.3.1顶层设计191

8.3.2安全技术保障191

8.3.3有效治理192

参考文献193

第９章图情大数据应用的未来展望195

●9.1新技术的融合发展196

9.1.1人工智能与图情大数据196

9.1.2虚拟现实与图情大数据197

9.1.3区块链与图情大数据198

●9.2多源大数据的融合发展199

9.2.1多源大数据的融合199

9.2.2跨领域的大数据融合202

参考文献203