[1]隆征帆,杨 柳,张 星.基于爬虫和统计技术的智能科研辅助系统[J].南京师范大学学报(工程技术版),2022,22(01):039-45.[doi:10.3969/j.issn.1672-1292.2022.01.006]
　Long Zhengfan,Yang Liu,Zhang Xing.Intelligent Research Support System Based onCrawler and Statistical Technology[J].Journal of Nanjing Normal University(Engineering and Technology),2022,22(01):039-45.[doi:10.3969/j.issn.1672-1292.2022.01.006]
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基于爬虫和统计技术的智能科研辅助系统
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南京师范大学学报（工程技术版）[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
22卷
期数:
2022年01期
页码:
039-45
栏目:
机器学习
出版日期:
2022-03-15

文章信息/Info

Title:
Intelligent Research Support System Based onCrawler and Statistical Technology
文章编号:
1672-1292(2022)01-0039-07
作者:
隆征帆1; 杨 柳1; 2; 张 星1
(1.湘潭大学数学与计算科学学院,湖南 湘潭 411105)(2.湘潭大学科学工程计算与数值仿真湖南省重点实验室,湖南 湘潭 411105)
Author(s):
Long Zhengfan1; Yang Liu1; 2; Zhang Xing1
(1.School of Mathematics and Computational Science,Xiangtan University,Xiangtan 411105,China)(2.Hunan Key Laboratory for Computation and Simulation in Science and Engineering,Xiangtan University,Xiangtan 411105,China)
关键词:
科研辅助系统; Python; 爬虫; 文献收集和分析; 指标评价体系
Keywords:
research support system; Python; crawler; literature collection and analysis; index evaluation system
分类号:
TP274; TP391
DOI:
10.3969/j.issn.1672-1292.2022.01.006
文献标志码:
A
摘要:
设计了一种宏观与微观相结合的文献分析基本框架. 首先,基于统计学的平均思想提出了一种文献质量指标评价体系. 然后,基于爬虫和统计技术并借助于 Python 编程语言丰富而强大的标准库和第三方库,构建并编程实现了一个能完成文献自动收集和分析的智能科研辅助系统. 实验结果表明,用户输入检索条件后,系统能自动收集中国知网上相关文献信息并快速有效地向用户呈现一份图文并茂的文献分析报告.
Abstract:
This paper designs a basic framework of literature analysis which combines macro-analysis and micro-analysis. Firstly,it puts forward a literature quality index evaluation system based on the average idea of statistics. Based on crawler and statistical technology and with the help of rich and powerful standard library and third party library of Python programming language,an intelligent research support system which can automatically collect and analyze documents is constructed and programmed. After the user enters the search conditions in the graphical user interface provided by the system,the system will automatically collect the relevant literature information on CNKI,and quickly and effectively present a literature analysis report with both pictures and texts to the user.

参考文献/References:

[1] 王曰芬,颜端武,路菲. 文献计量与内容分析综合应用软件的开发与实验[J]. 图书情报工作,2005,49(6):24-28.
[2]张满年,曾建勋. 基于网络的科技期刊评价分析系统的构建[J]. 中国科技期刊研究,2008,19(5):729-732.
[3]姜春林,杜维滨,李江波. CSSCI文献数据共现矩阵的软件实现[J]. 情报理论与实践,2008,31(6):937-940.
[4]谭淑琴. 基于自建数据库的文献自动计量分析系统研究[J]. 现代情报,2009,29(8):164-165.
[5]龙海燕. 基于RIA的科技文献分析与可视化系统的研究与实现[D]. 北京:北京邮电大学,2010.
[6]赵斌. 基于GraphOLAP的文献分析与可视化系统的研究与实现[D]. 北京:北京邮电大学,2011.
[7]邢美凤,许德山. 可视化的共词聚类系统分析及实现[J]. 现代图书情报技术,2011(Z1):62-67.
[8]李国俊,刘恩涛,肖明. 文献计量可视化软件的分析与实现[J]. 图书馆杂志,2011,30(10):72-78.
[9]满俊麟. 文献信息分析系统的设计与实现[D]. 大连:大连理工大学,2013.
[10]佘玉轩,熊赟. Medas:一个基于Medline的生物医学文献分析系统[J]. 计算机研究与发展,2015,52(Suppl 1):102-106.
[11]周超峰. 文献计量常用软件比较研究[D]. 武汉:华中师范大学,2017.
[12]李信,程齐凯,刘兴帮. 基于词汇功能识别的科研文献分析系统设计与实现[J]. 图书情报工作,2017,61(1):109-116.
[13]祝文君. 基于科研文档的主题分析与推荐系统[D]. 武汉:华中科技大学,2019.
[14]夏文广,安长青,郑婵娟,等. 中西医结合治疗新型冠状病毒肺炎34例临床研究[J]. 中医杂志,2020,61(5):375-382.
[15]陈嘉源,施劲松,丘栋安,等. 2019新型冠状病毒基因组的生物信息学分析[J]. 生物信息学,2020,18(2):96-102.
[16]CONSOLO U,BELLINI P,BENCIVENNI D,et al. Epidemiological aspects and psychological reactions to COVID-19 of dental practitioners in the northern Italy districts of modena and reggio emilia[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health,2020,17(10):3459.
[17]李柳颍,武佳藤. 新冠肺炎疫情对居民消费行为的影响及形成机制分析[J]. 消费经济,2020,36(3):19-26.
[18]徐瑾劼. 新冠肺炎疫情下全球教育体系的应对与在线教育的挑战——基于OECD全球调研结果的发现与反思[J]. 比较教育研究,2020,42(6):3-10.
[19]ZHANG X,MA R,WANG L. Predicting turning point,duration and attack rate of COVID-19 outbreaks in major Western countries[J]. Chaos,Solitons and Fractals,2020,135:109829.

相似文献/References:

[1]邱 菊,叶志锋,赵永平.基于Python语言的余度特性分析与应用[J].南京师范大学学报(工程技术版),2018,18(04):080.[doi:10.3969/j.issn.1672-1292.2018.04.012]
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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2021-08-31.
基金项目:国家自然科学基金面上项目(12071399); 国家社科基金年度项目(20BTQ105); 湖南省教育厅重点项目(18A048); 湖南省学位与研究生教育改革研究项目(2019JGYB109).
通讯作者:杨柳,博士,教授,研究方向:大数据与优化. E-mail:yangl410@xtu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2022-03-15