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PaperMaster - 学术论文管理与分析系统

Java 21 Spring Boot 3.5.6 Python 3.x MIT License

📖 项目概述

PaperMaster 是一个基于 Spring Boot 的学术论文管理与分析系统，集成了论文检索、用户管理、多维度数据分析和 AI 辅助功能。系统支持 WoS（Web of Science）数据导入与分析，提供关键词翻译、颠覆性指数计算、新颖性分析、跨学科分析、主题分析等多种学术分析功能。

✨ 功能特性

🔐 用户认证

  • 用户注册（支持邮箱验证）
  • 用户登录（BCrypt 加密）
  • 个人信息管理
  • 密码安全修改

📚 论文检索

  • 关键词智能搜索
  • 多字段匹配查询
  • 搜索结果分析展示

📊 数据分析

  • 关键词分析: 关键词提取与翻译
  • 颠覆性指数计算: 评估论文的颠覆性影响
  • 新颖性分析: 分析论文的创新程度
  • 跨学科分析: 评估研究的跨学科程度
  • 主题分析: 主题建模与分类
  • Topic分析: 深度主题挖掘

📖 期刊管理

  • 期刊信息浏览与对比
  • 期刊详情 AI 智能分析
  • 期刊指标数据管理

🤖 AI 辅助

  • 集成 DeepSeek/OpenAI 兼容 API
  • 期刊详情智能解读
  • 论文推荐匹配

🛠️ 技术栈

类别 技术
后端框架 Java 21 + Spring Boot 3.5.6
数据库 MySQL 8.x / SQLite（开发测试）
ORM Spring Data JPA + Hibernate
前端 HTML5 + CSS3 + JavaScript + Thymeleaf
数据分析 Python 3.x + Pandas + NumPy
密码加密 BCrypt
构建工具 Gradle 8.x
HTTP客户端 Apache HttpClient

📁 项目结构

paper-master/
├── src/main/
│   ├── java/com/paper/
│   │   ├── PaperApplication.java        # 应用入口
│   │   ├── config/                      # 配置类
│   │   ├── controller/                  # 控制器层
│   │   │   ├── AuthController.java      # 认证控制器
│   │   │   ├── UserController.java      # 用户管理
│   │   │   ├── SearchController.java    # 论文搜索
│   │   │   └── AnalysisController.java  # 数据分析
│   │   ├── service/                     # 服务层
│   │   │   ├── UserService.java         # 用户业务逻辑
│   │   │   ├── AIService.java           # AI 对话服务
│   │   │   └── PythonCaller.java        # Python 脚本调用
│   │   ├── dao/                         # 数据访问层
│   │   ├── model/                       # 数据模型
│   │   ├── repository/                  # JPA 仓库
│   │   └── utils/                       # 工具类
│   └── resources/
│       ├── application.properties       # 应用配置
│       ├── prompts/                     # AI 提示词
│       ├── static/                      # 前端静态资源
│       │   ├── index.html               # 首页
│       │   ├── analysis.html            # 分析页面
│       │   ├── auth/                    # 认证页面
│       │   ├── user/                    # 用户页面
│       │   ├── css/                     # 样式文件
│       │   └── js/                      # JavaScript
│       ├── templates/                   # Thymeleaf 模板
│       │   └── journal/                 # 期刊相关模板
│       ├── python/                      # Python 分析脚本
│       │   ├── main.py                  # 主入口
│       │   ├── preprocess_wos_data_030.py   # WoS 数据预处理
│       │   ├── disrupt_calculator_031.py    # 颠覆性指数计算
│       │   ├── interdisciplinary_032.py     # 跨学科分析
│       │   ├── novelty_analyzer_033.py      # 新颖性分析
│       │   ├── theme_034.py                 # 主题分析
│       │   ├── topic_analyzer_036.py        # Topic 分析
│       │   └── translate_keywords_02.py     # 关键词翻译
│       └── sql/                         # 数据库脚本
│           ├── init_sqlite.sql          # SQLite 初始化
│           └── init_journal_metrics_sqlite.sql
├── uploads/                             # 上传文件目录
├── .env.example                         # 环境变量示例
├── build.gradle                         # Gradle 构建配置
└── README.md                            # 项目说明

🚀 快速开始

环境要求

  • JDK: 21+
  • Gradle: 8.x
  • Python: 3.10+
  • 数据库: MySQL 8.x 或 SQLite

安装步骤

1. 克隆项目

git clone <repository-url>
cd paper-master

2. 配置环境变量

# 复制环境变量示例文件
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件，填入实际配置

3. 安装 Python 依赖

cd src/main/resources/python
pip install -r requirements.txt

4. 配置应用

编辑 src/main/resources/application.properties：

# 数据库配置（SQLite - 开发环境）
spring.datasource.url=jdbc:sqlite:paper.db

# 或使用 MySQL（生产环境）
# spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/paper
# spring.datasource.username=your_username
# spring.datasource.password=your_password

# AI API 配置（可选）
ai.api.base-url=https://api.deepseek.com/v3
ai.api.key=your_api_key
ai.api.model=deepseek-chat

5. 构建项目

# Windows
gradlew.bat build

# Linux/macOS
./gradlew build

6. 运行项目

# Windows
gradlew.bat bootRun

# Linux/macOS
./gradlew bootRun

7. 访问应用

打开浏览器访问: http://localhost:5000

📡 API 接口

认证接口

方法 路径 描述
POST /api/auth/register 用户注册
POST /api/auth/login 用户登录

用户接口

方法 路径 描述
GET /api/user/profile 获取用户信息
PUT /api/user/profile 更新用户信息
PUT /api/user/password 修改密码

分析接口

方法 路径 描述
POST /api/analysis/upload 上传分析文件
POST /api/analysis/run 执行分析任务
GET /api/analysis/result 获取分析结果

期刊接口

方法 路径 描述
GET /journal/list 期刊列表
GET /journal/detail/{id} 期刊详情
GET /journal/compare 期刊对比

🔒 安全特性

  • ✅ 密码 BCrypt 加密存储
  • ✅ 输入验证防止 SQL 注入
  • ✅ 文件上传类型和大小限制（最大 1GB）
  • ✅ 路径遍历攻击防护
  • ✅ XSS 防护（输入清理）
  • ✅ UTF-8 编码统一处理

🔧 配置说明

数据库配置

系统支持 SQLite 和 MySQL 两种数据库：

SQLite（开发环境推荐）

spring.datasource.url=jdbc:sqlite:paper.db
spring.datasource.driver-class-name=org.sqlite.JDBC

MySQL（生产环境推荐）

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/paper?useSSL=false&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=your_password
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

AI 服务配置

支持 DeepSeek 及 OpenAI 兼容的 API：

ai.api.base-url=https://api.deepseek.com/v3
ai.api.key=sk-xxxxx
ai.api.model=deepseek-chat
ai.api.timeout=60

📊 Python 分析模块

脚本 功能
preprocess_wos_data_030.py WoS 数据预处理
disrupt_calculator_031.py 颠覆性指数计算
interdisciplinary_032.py 跨学科分析
novelty_analyzer_033.py 新颖性分析
theme_034.py 主题分析
topic_analyzer_036.py Topic 分析
translate_keywords_02.py 关键词翻译
baidu_translator_021.py 百度翻译 API

🤝 贡献指南

  1. Fork 本项目
  2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 发起 Pull Request

📝 开发规范

  • 遵循 Java 命名规范
  • 添加完整的 JavaDoc 注释
  • 使用工具类减少重复代码
  • 使用 ResponseUtils 统一响应格式
  • 使用 ValidationUtils 验证输入

📄 许可证

本项目采用 MIT License 许可证。

📧 联系方式

如有问题或建议，请提交 Issue 或联系项目维护者。

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