●第1章 相關工作
1.1 文獻調研
1.2 信息資源集成
1.3 信息資源服務
1.4 雲計算環境下的信息資源集成
1.5 雲計算環境下的信息資源服務
1.6 主要挑戰
第2章 頂層設計
2.1 設計基礎
2.1.1 MapReduce 1.0及其局限性
2.1.2 MapReduce 2.0的優化
2.1.3 NoSQL與關繫雲的出現
2.1.4 發展趨勢
2.2 設計目的
2.2.1 碎片化閱讀與傳播
2.2.2 人機協同
2.2.3 分層實現
2.2.4 資源與碎片的統一管理
2.2.5 彈性集成與服務
2.2.6 較強的容錯能力
2.3 基本流程
2.3.1 資源加載
2.3.2 資源語義標注
2.3.3 碎片化處理
2.3.4 碎片生命期管理
2.3.5 碎片集成及新資源的定義
2.3.6 資源的序列化
2.3.7 資源的檢索和洞見
2.3.8 資源的可視化利用
2.4 總體框架
2.4.1 存儲層
2.4.2 資源管理與調度層
2.4.3 集成層
2.4.4 服務層
2.5 關鍵技術
2.5.1 數據流與控制流
2.5.2 數據模型
2.5.3 語義模型
2.5.4 人機協同
2.5.5 性能提升
2.5.6 容錯機制
2.5.7 其他技術
第3章 集成方法
3.1 集成特征
3.1.1 惰性集成
3.1.2 分層實現
3.1.3 人機協同
3.1.4 彈性集成
3.1.5 個性化集成
3.1.6 數據驅動
3.2 集成模式
3.2.1 碎片層的集成
3.2.2 標簽層的集成
3.2.3 資源層的集成
3.3 集成活動
3.4 集成算法
3.4.1 碎片的集成過程
3.4.2 選擇很好目標信息資源的個數
3.4.3 同一個中的碎片的遍歷方法
3.5 數據驅動
3.6 可視化表示
3.7 故事化描述
第4章 集成技術
4.1 相關技術
4.1.1 Hadoop MapReduce及其局限性
4.1.2 Spark的興起
4.1.3 發展趨勢
4.2 形式化表示
4.2.1 結構定義
4.2.2 標簽選擇
4.2.3 屬性設置
4.3 參考模型
4.3.1 流程層
4.3.2 計算層
4.3.3 存儲層
4.3.4 服務層
4.4 故障/慢節點的處理
4.5 存儲級別的選擇
第5章 服務模式
5.1 理論基礎
5.1.1 用戶信息行為理論
5.1.2 信息技術采納理論
5.1.3 創新擴散理論
5.1.4 可信計算
5.2 政務網絡信息生態的服務管理模式
5.2.1 分析框架
5.2.2 業務質量
5.2.3 數據管理
5.2.4 權益保障
5.3 商業數據分析的服務實踐模式
5.3.1 數據存儲
5.3.2 數據處理
5.3.3 數據組織與管理
5.4 大數據信息分析的服務保障模式
5.4.1 大數據信息分析的研究現狀
5.4.2 大數據信息分析面臨的關鍵問題
5.4.3 大數據信息分析的四大挑戰
5.4.4 大數據信息分析的服務保障模式建議
5.5 科研知識挖掘的服務應用模式
5.5.1 要素分析
5.5.2 模型構建
第6章 服務采納
6.1 個人用戶的服務采納理論
6.1.1 信念一態度一行為理論
6.1.2 技術接受模型
6.1.3 網絡外部性理論
6.1.4 信任理論
6.1.5 創新擴散理論
6.2 個人用戶的服務采納模型構建
6.2.1 影響因素
6.2.2 模型構建
6.3 企業用戶的采納現狀及理論
6.3.1 企業資源觀
6.3.2 企業信息化階段理論
6.3.3 組織技術采納理論
6.4 企業用戶的采納模式構建
6.4.1 雲服務采納背景下企業信息化階段發展特征
6.4.2 采納主體分析
6.4.3 采納客體分析
6.4.4 環境分析
6.4.5 中介分析
6.4.6 企業雲服務采納模式
第7章 典型繫統
7.1 主要技術
7.1.1 信息資源集成技術
7.1.2 信息資源服務技術
7.1.3 雲計算環境下的信息資源集成與服務平臺
7.2 新聞熱點事件發現與跟蹤繫統
7.2.1 熱點事件與話題
7.2.2 繫統框架與關鍵技術
7.2.3 繫統功能與服務
7.3 法學學科資源服務平臺
7.3.1 學科資源
7.3.2 關鍵技術與繫統框架設計
7.3.3 繫統功能與服務
第8章 示範應用
8.1 應用場景
8.1.1 圖書館信息資源特征
8.1.2 需求分析
8.1.3 資源的集成融彙
8.2 繫統部署
8.2.1 建設需求與特征
8.2.2 環境部署與數據準備
8.2.3 繫統構建
8.3 對比分析
8.3.1 與本地檢索繫統對比
8.3.2 與其他圖書館雲平臺對比
8.4 運行現狀
8.4.1 繫統使用與訪問情況
8.4.2 存在的問題
8.5 應用評價
8.5.1 評價指標
8.5.2 讀者評價
8.5.3 館員評價
參考文獻
索引
