目录

●第一章 情报学理论体系及其发展
1.1 引言
1.2 学科初创期的基础理论
1.2.1 学科基础理论
1.2.2 学科基本概念
1.3 学科发展期的核心理论
1.3.1 科学交流理论
1.3.2 情报检索理论
1.3.3 知识理论
1.3.4 信息需求与信息行为理论
1.4 学科转型期的理论
1.4.1 信息（资源）管理理论
1.4.2 信息计量学
1.4.3 国家安全情报理论
第二章 智能情报理论研究进展
2.1 智能信息技术概述
2.1.1 智能信息技术的概念
2.1.2 智能信息技术的发展现状与趋势
2.1.3 人工智能与决策
2.2 智能信息技术与情报学
2.2.1 智能信息技术与情报学的关系渊源
2.2.2 新时代智能信息技术与情报学的关系定位
2.2.3 迷雾中智能信息技术加持下的情报线索发现
2.3 新一代智能信息技术对情报学的影响展望
2.3.1 新一代智能信息技术对情报学基础理论的影响
2.3.2 新一代智能信息技术对情报学应用实践的影响
2.3.3 新一代智能信息技术对情报学专业教育的影响
2.4 结束语
第三章 数据治理——数据科学的焦点议题
3.1 理解数据治理
3.1.1 治理的概念
3.1.2 数据治理的概念
3.1.3 相关概念
3.2 数据治理框架标准
3.2.1 DGI数据治理框架
3.2.2 IBM数据治理框架
3.2.3 ISO数据治理标准
3.3 情报关切下的数据治理相关研究进展
3.3.1 国内研究进展
3.3.2 国外研究进展
3.3.3 国内外研究进展比较
3.4 情报数据生态治理
3.4.1 新形势下的情报任务关切于数据生态治理
3.4.2 情报数据生态治理的目标是营造数据基础生长空间
3.4.3 情报数据生态治理的关键环节
3.4.4 情报数据生态治理的现实任务
3.5 结束语
第四章 数据科学与情报学
4.1 数据科学的产生、内涵与理论基础
4.1.1 数据科学的产生与发展
4.1.2 数据科学的内涵
4.1.3 数据科学的理论基础
4.2 数据科学的基础理论、基本流程和关键技术
4.2.1 数据科学基础理论
4.2.2 数据科学基本流程
4.2.3 数据科学关键技术
4.3 数据科学与情报学的关系及情报学的发展
4.3.1 数据科学与情报学的关系
4.3.2 数据科学对情报学的影响
4.3.3 数据+智能是情报学发展的重要方向
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