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- cjournal-analyzer
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C刊论文全面分析工具
Phase 1: 确定期刊与CNKI代码
- 从用户输入中提取期刊名称
- 查询
references/journal_codes.md获取CNKI代码（如"管理世界"→GLSJ） - 若未收录，用WebSearch搜索
site:navi.cnki.net/knavi/journals "{期刊名}"从URL提取代码 - 向用户确认期刊后继续
Phase 2: 浏览器数据整理
使用Chrome DevTools MCP工具从知网来源资料。
Step 2.1: 打开期刊页
navigate_page → https://navi.cnki.net/knavi/journals/{CODE}/detail验证码处理：若页面出现"请完成安全验证"或"拖动下方拼图"，立即提示用户：
"知网需要安全验证，请在浏览器中完成滑块验证，完成后告诉我。"
等用户确认后，用 navigate_page 重新加载页面。
Step 2.2: 提取期刊基本信息
() => {
const title = document.querySelector('h3')?.textContent?.trim() || '';
const info = {};
document.querySelectorAll('.detailInfo p, .s-info p').forEach(p => {
const text = p.textContent;
if (text.includes('主办单位')) info.sponsor = text.split('：')[1]?.trim();
if (text.includes('ISSN')) info.issn = text.split('：')[1]?.trim();
if (text.includes('CN')) info.cn = text.split('：')[1]?.trim();
if (text.includes('出版周期')) info.frequency = text.split('：')[1]?.trim();
if (text.includes('复合影响因子')) info.cif = text.split('：')[1]?.trim();
if (text.includes('综合影响因子')) info.aif = text.split('：')[1]?.trim();
});
return { title, ...info };
}也可直接从snapshot中读取基本信息（StaticText节点）。
Step 2.3: 点击"论文"标签并提取年份期次
点击 uid 对应"论文"的链接，等待加载，然后提取：
() => {
const results = [];
document.querySelectorAll('dl[id$="_Year_Issue"]').forEach(dl => {
const year = dl.querySelector('dt em')?.textContent?.trim();
if (!year) return;
const issues = [];
dl.querySelectorAll('dd a').forEach(a => {
issues.push({ id: a.id, issue: a.textContent.trim(), value: a.getAttribute('value') });
});
results.push({ year: parseInt(year), issues });
});
return results;
}筛选最近5年数据（当前年份 - 4 至当前年份）。若知网分页显示年份（每页显示部分年份），需翻页加载更多。
Step 2.4: 逐期整理文章列表
对每个期次，点击对应的期次链接（通过 click uid 或 evaluate_script 模拟点击），等待文章列表加载（wait_for 等待标题出现或等1-2秒），然后提取：
() => {
const articles = [];
document.querySelectorAll('#CatalogList dd.row').forEach(dd => {
const titleEl = dd.querySelector('span.name a');
const authorEl = dd.querySelector('span.author');
const pageEl = dd.querySelector('span.company');
const sectionEl = dd.closest('div')?.querySelector('dt.tit');
if (titleEl) {
articles.push({
title: titleEl.textContent.trim(),
url: titleEl.href,
authors: authorEl?.getAttribute('title')?.replace(/;$/,'') || '',
pages: pageEl?.getAttribute('title') || '',
section: sectionEl?.textContent?.trim() || ''
});
}
});
return articles;
}关键：
- 每个期次整理间隔1-2秒，避免触发反爬
- 持续向用户报告进度（如"正在整理2024年第6期，已完成32/60期..."）
- 所有数据暂存到一个JSON数组中
Step 2.5: 摘要整理（抽样策略）
全量摘要整理耗时极长，采用抽样：每年选取2期（如第1期和第7期），每期取前3篇文章访问摘要页。
访问文章详情页后提取摘要：
() => {
const abs = document.querySelector('#ChDivSummary, .abstract-text, [name="abstracts"]');
const kw = document.querySelector('#ChDivKeyWord, .keywords');
return {
abstract: abs?.textContent?.trim() || '',
keywords: kw?.textContent?.replace('关键词：','').trim() || ''
};
}若浏览器方式受阻，用WebSearch搜索 "{文章标题}" site:cnki.net 补充摘要和关键词。
Phase 3: 数据分析
整理完成后，将所有数据保存为JSON，然后运行 scripts/analyze_journal.py 进行分析。
该脚本依赖：pip3 install jieba wordcloud python-docx matplotlib numpy
脚本接收JSON数据文件路径，输出分析结果和可视化图表：
- 发文量趋势：按年度统计发文数量折线图
- 高频关键词Top30：jieba分词 → 去停用词 → 词频统计 → 柱状图+词云
- 主题聚类：基于高频词共现进行粗粒度主题归类
- 栏目分析：各栏目发文占比饼图及趋势变化
- 核心作者Top20：发文频次柱状图
- 研究方法识别：从标题中匹配方法关键词（实证/案例/实验/模型/仿真/调查/访谈/文献计量/元分析/回归/面板数据/DID/RDD/PSM/机器学习/深度学习/SEM/扎根理论等）
- 热点演变：前3年 vs 近2年的关键词对比，识别新兴/衰退主题
- 研究空白与投稿建议：基于以上分析综合给出
Phase 4: 生成Word报告
使用python-docx生成格式化报告，结构：
封面：《{期刊名}》近五年（{起始年}-{结束年}）发文分析报告
一、期刊概况
二、发文量与趋势分析（含图表）
三、选题热点分析（含词云图、高频词柱状图）
四、热点演变与新兴主题
五、核心作者群分析
六、研究方法偏好分析
七、栏目主题分析
八、研究空白与投稿建议
附录：完整文章目录（按年份-期次排列）报告保存至 ~/Downloads/{期刊名}_近五年发文分析报告.docx。
注意事项
- 知网有反爬机制，每次请求间隔≥1秒
- 验证码出现时必须请用户手动完成
- 安装依赖：
pip3 install jieba wordcloud python-docx matplotlib numpy - 期刊代码优先查
references/journal_codes.md - 整理全程保持进度播报