C刊论文全面分析工具

Phase 1: 确定期刊与CNKI代码

1. 从用户输入中提取期刊名称
2. 查询 references/journal_codes.md 获取CNKI代码（如"管理世界"→ GLSJ）
3. 若未收录，用WebSearch搜索 site:navi.cnki.net/knavi/journals "{期刊名}" 从URL提取代码
4. 向用户确认期刊后继续

Phase 2: 浏览器数据采集

使用Chrome DevTools MCP工具从知网采集数据。

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: 逐期采集文章列表

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：

• 每个期次采集间隔1-2秒，避免触发反爬
• 持续向用户报告进度（如"正在采集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: 摘要采集（抽样策略）

全量摘要采集耗时极长，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

采集完成后，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：

1. 发文量趋势：按年度统计发文数量折线图
2. 高频关键词Top30：jieba分词 → 去停用词 → 词频统计 → 柱状图+词云
3. 主题聚类：基于高频词共现进行粗粒度主题归类
4. 栏目分析：各栏目发文占比饼图及趋势变化
5. 核心作者Top20：发文频次柱状图
6. 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）
7. 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
8. 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
• 采集全程保持进度播报