第１章圖情大數據概述1

●1.1圖情領域的大數據發展2
1.1.1圖書情報學的歷史和發展2
1.1.2圖書館對信息資源的管理4
1.1.3圖書情報學與數據科學的淵源6
1.1.4圖情與大數據的融合發展9

●1.2圖情大數據的範疇、特征和價值11
1.2.1圖情大數據的範疇和特征11
1.2.2圖情大數據的價值與意義14

●1.3圖情大數據相關研究與實踐14
1.3.1圖情科學中的大數據研究14
1.3.2圖情機構的大數據實踐15
參考文獻18

第２章圖情大數據的數據資源21

●2.1數字文獻22
2.1.1數字期刊23
2.1.2電子圖書26
2.1.3數字報紙28
2.1.4專利與標準29
2.1.5數字科技報告30
2.1.6數字會議與學位論文31

●2.2數據庫32
2.2.1源數據庫32
2.2.2書目數據庫34
2.2.3指南數據庫35

●2.3網絡數據36
2.3.1搜索引擎36
2.3.2門戶網站37
2.3.3社交媒體37

●2.4其他數據38
2.4.1用戶行為數據38
2.4.2開放政府數據38
參考文獻39

第３章圖情大數據的技術運用41

●3.1大數據采集與預處理42
3.1.1數據庫數據采集42
3.1.2網絡數據采集43
3.1.3繫統日志采集43
3.1.4大數據預處理43
3.1.5大數據的采集工具44

●3.2文本數據的分析方法44
3.2.1文本分詞45
3.2.2詞頻分析48
3.2.3語義分析48

●3.3文本數據挖掘的方法50
3.3.1文本分類50
3.3.2文本聚類52
3.3.3文本關聯分析55

●3.4大數據的存儲57
3.4.1大數據的存儲方式57
3.4.2大數據的存儲技術路線58
3.4.3分布式文件繫統59

●3.5圖情大數據的標準與規範59
3.5.1數字化標準規範60
3.數據標準規範61
3.5.3數據互操作規範62
3.5.4數據開放應用協議63
3.5.5數據長期保存規範64
參考文獻65

第４章圖情大數據的數據實踐69

●4.1從數字化到數據化70
4.1.1資源的數據化71
4.1.2數據的結構化和半結構化71

●4.2從人工到智能化72
4.2.1數據加工的智能化72
4.2.2知識服務的智能化73

●4.3從大數據到智慧數據74
4.3.1從大數據到小數據75
4.3.2從被描述到自描述75
4.3.3從可計算到可對話76

●4.4創新實踐： 基於互聯網的人名規範控制76
4.4.1方法創新76
4.4.2技術創新77
4.4.3流程創新77
4.4.4創新過程——“人名規範庫”的建設77

●4.5應用案例： 書目數據的語義化和開放獲取87
4.5.1背景87
4.5.2國際關聯書目數據發布項目概述87
4.5.3中文關聯書目數據發布方案研究89
參考文獻96

第５章圖情大數據應用——公共服務99

●5.1閱讀推廣100
5.1.1個人閱讀賬單100
5.1.2閱讀分析報告101
5.1.3個性化推薦102

●5.2文化精準扶貧103
5.2.1大數據環境下公共文化服務面臨挑戰103
5.2.2公共文化服務大數據應用104
5.2.3基於大數據的文化精準扶貧全過程管理105
參考文獻107

第６章圖情大數據應用——專業研究109

●6.1數字人文110
6.1.1數字人文與人文大數據110
6.1.2人文大數據的知識生產、知識重組與知識服務111
6.1.3人文大數據基礎設施建設與開放數據服務113
6.1.4大數據驅動的人文研究的典型案例114

●6.2科技創新服務117
6.2.1知識發現與服務118
6.2.2科技查新129
6.2.3專利分析134

●6.3學術評價140
6.3.1期刊評價140
6.3.2圖書評價142
6.3.3人纔評價143
6.3.4機構評價143
6.3.5學科評價144
參考文獻147

第７章圖情大數據應用——決策咨詢149

●7.1政府決策咨詢150
7.1.1美國紐約開放數據政策151
7.1.2蘭德公司大數據建設152
7.1.3谷歌全球事件、語言和語氣數據庫154
7.1.4中國智庫建立圖情大數據平臺154

●7.2企業競爭情報咨詢158
7.2.1商業智能分析中的大數據應用158
7.2.2喬治華盛頓大學競爭對手分析方法159
7.2.3益博睿Hitwise競爭情報產品160
7.2.4寶鋼情報服務平臺162

●7.3前沿科技的識別與預見咨詢163
7.3.1面向研發的實踐164
7.3.2面向企業的實踐165
7.3.3面向政府的實踐166
參考文獻176

第８章圖情大數據應用的法律政策與風險管理179

●8.1圖情大數據安全風險180
8.1.1圖情大數據風險問題180
8.1.2圖情大數據風險機理和特點182
8.1.3重點風險領域183

●8.2主要國家和地區的相關政策與實踐186
8.2.1美國186
8.2.2歐盟187
8.2.3亞太部分國家188
8.2.4中國189

●8.3法律政策體繫建設與風險防控對策190
8.3.1頂層設計191
8.3.2安全技術保障191
8.3.3有效治理192
參考文獻193

第９章圖情大數據應用的未來展望195

●9.1新技術的融合發展196
9.1.1人工智能與圖情大數據196
9.1.2虛擬現實與圖情大數據197
9.1.3區塊鏈與圖情大數據198

●9.2多源大數據的融合發展199
9.2.1多源大數據的融合199
9.2.2跨領域的大數據融合202
參考文獻203

圖書館與情報科學（library and information science， LIS），簡稱“圖情科學”，是一門研究信息（廣義上包括數據、文獻、情報、知識等）收集、傳送、存儲、加工和使用的學科。該學科被視為一個交叉學科，包括文學、心理學、社會學、管理學、計算機科學等多個學科領域。該學科的應用與圖書館工作、信息/情報服務、決策咨詢等社會活動密切相關。由於學科本身就關注信息（主要是數據）資源的管理，因此近年來興起的大數據與該學科亦呈融合發展之勢。一方面，大數據的起源與圖書館有關。《福布斯》雜志曾報道，早的大數據研究很可能就來源於對圖書館大規模文獻資料的處理。另一方面，圖書情報領域的發展又深受大數據的影響。據統計，近十年國內社會科學領域核心期刊發表的以大數據為主題的論文中，約有1/3來自圖書情報領域。雖然國內外圖情大數據的研究成果繁多，但其中的理論研究多偏學術，而應用研究多缺乏具體案例支撐，使得圖情大數據研究較為碎片化，且推進的影響力僅限於本學科領域，很少為其他領域研究者和公眾所知。
對此，本書意在整理並提出圖情大數據的理論及應用體繫，以利於圖書情報領域專業人員對圖情大數據有一個較為繫統性的認識，並能夠從圖情大數據中獲得相關啟發，也方便普通公眾了解圖書館及信息/情報服務機構的創新趨勢。
目前，國內外出版的圖書情報領域著作較少，關於圖情大數據的著作更幾乎為零。本書將通過淺顯易懂的語言、豐富生動的案例和可視化的圖譜來展現圖情大數據的方方面面，或將成為該學科領域的首次嘗試。

作者
2020年8月