| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外相关领域研究综述 | 第11-16页 |
| 1.3.1 超网络理论研究 | 第11-12页 |
| 1.3.2 政府大数据分类组织研究 | 第12-13页 |
| 1.3.3 政府信息资源协同共享研究 | 第13-14页 |
| 1.3.4 政府大数据服务研究 | 第14-15页 |
| 1.3.5 政府治理与区块链研究 | 第15页 |
| 1.3.6 国内外研究述评 | 第15-16页 |
| 1.4 研究框架、研究方法与研究内容 | 第16-19页 |
| 1.4.1 研究框架 | 第16-17页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第17页 |
| 1.4.3 研究内容 | 第17-19页 |
| 2 政府大数据超网络及其特征分析 | 第19-31页 |
| 2.1 超网络理论 | 第19-21页 |
| 2.1.1 超网络的定义 | 第19-20页 |
| 2.1.2 超网络的特征 | 第20-21页 |
| 2.2 政府大数据超网络 | 第21-25页 |
| 2.2.1 政府大数据超网络的构成要素 | 第21-23页 |
| 2.2.2 政府大数据超网络的界定 | 第23-25页 |
| 2.3 政府大数据超网络的特征 | 第25-30页 |
| 2.3.1 复杂性与演化性 | 第25-26页 |
| 2.3.2 他组织性与自组织性 | 第26-27页 |
| 2.3.3 中心化与去中心化 | 第27-28页 |
| 2.3.4 小世界性与无标度性 | 第28-29页 |
| 2.3.5 鲁棒性与脆弱性 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 超网络视角下的政府大数据分类组织 | 第31-41页 |
| 3.1 政府大数据分类组织 | 第31-32页 |
| 3.1.1 政府大数据的定义与分类 | 第31页 |
| 3.1.2 政府大数据分类的结构与特征 | 第31-32页 |
| 3.1.3 政府大数据分类组织的涵义与结构 | 第32页 |
| 3.2 政府大数据分类组织类型 | 第32-34页 |
| 3.2.1 他组织类型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 自组织类型 | 第33页 |
| 3.2.3 自组织和他组织融合类型 | 第33-34页 |
| 3.3 政府大数据的分类组织治理 | 第34-35页 |
| 3.3.1 政府大数据分类组织治理的内涵 | 第34页 |
| 3.3.2 基于超网络视角的政府大数据分类组织治理模式 | 第34-35页 |
| 3.4 基于超网络视角的政府开放数据资源分类组织体系 | 第35-40页 |
| 3.4.1 政府开放数据资源分类存在的问题 | 第35-36页 |
| 3.4.2 政府开放数据资源分类的特征与原则 | 第36-37页 |
| 3.4.3 政府开放数据资源分类的运行机制 | 第37-38页 |
| 3.4.4 政府开放数据资源分类框架 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 超网络视角下的政府大数据管理 | 第41-53页 |
| 4.1 传统政府大数据管理关键问题 | 第41-45页 |
| 4.1.1 政府信息协同共享与管理中心问题 | 第41-43页 |
| 4.1.2 政府大数据安全与灾备中心问题 | 第43-45页 |
| 4.2 基于超网络视角的政府大数据管理的内涵与功能 | 第45-47页 |
| 4.2.1 政府大数据超网络管理的内涵 | 第45-46页 |
| 4.2.2 政府大数据超网络管理的主要功能 | 第46-47页 |
| 4.3 基于区块链的政府大数据超网络管理 | 第47-52页 |
| 4.3.1 区块链技术与政府大数据超网络管理的匹配 | 第47-48页 |
| 4.3.2 基于区块链的政府信息协同共享和数据灾备模型 | 第48-49页 |
| 4.3.3 基于区块链的政府信息协同共享和数据灾备的流程 | 第49-50页 |
| 4.3.4 基于区块链的政府信息协同共享和数据灾备的特征 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 超网络视角下的政府大数据服务 | 第53-63页 |
| 5.1 政府大数据服务 | 第53-56页 |
| 5.1.1 政府数据服务方式演化 | 第53-54页 |
| 5.1.2 政府大数据服务内涵 | 第54页 |
| 5.1.3 政府大数据服务需求 | 第54-55页 |
| 5.1.4 政府大数据服务价值 | 第55-56页 |
| 5.2 基于超网络视角的政府大数据即服务方式 | 第56-58页 |
| 5.2.1 政府大数据即服务方式的内涵 | 第56-57页 |
| 5.2.2 政府大数据即服务的特征 | 第57-58页 |
| 5.3 政府大数据即服务支撑体系 | 第58-60页 |
| 5.3.1 技术的平台化 | 第58-59页 |
| 5.3.2 服务的平台化 | 第59-60页 |
| 5.4 面向公共服务的政府大数据即服务保障体系 | 第60-62页 |
| 5.4.1 服务能力提升 | 第60-61页 |
| 5.4.2 全网络化组织 | 第61页 |
| 5.4.3 服务平台和渠道的优化 | 第61页 |
| 5.4.4 公共服务用户关系管理 | 第61-62页 |
| 5.4.5 政府大数据服务生态系统平衡 | 第62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 6 某省省情动态大数据服务项目案例分析 | 第63-69页 |
| 6.1 建设背景 | 第63页 |
| 6.2 建设目标 | 第63页 |
| 6.3 建设原则 | 第63-64页 |
| 6.4 体系架构 | 第64-66页 |
| 6.5 建设内容 | 第66-67页 |
| 6.6 效果评价 | 第67-68页 |
| 6.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 7 结论与展望 | 第69-70页 |
| 7.1 研究结论 | 第69页 |
| 7.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间参与科研项目情况 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
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