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LetPub 期刊数据爬取 - 查询期刊详情、分析评论、推荐期刊

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LetPub Skills

LetPub 期刊数据爬取工具，提供三大核心能力：

查询期刊详情 —— 输入期刊名称，返回完整详情（影响因子、分区、审稿速度等）
分析期刊评论 —— 输入期刊名称，遍历多页评论，综合评判该期刊
推荐投稿期刊 —— 根据论文摘要，由 AI 智能调用搜索接口推荐合适期刊

功能 1：查询期刊详情

流程：期刊名称 → 自动补全搜索拿到 journal_id → 请求详情页 → 解析返回。

from letpub_skills.scripts.search_journal import search_journal
from letpub_skills.scripts.get_details import parse_journal_detail
import requests

# 第1步：搜索拿到 journal_id
results = search_journal("CHEMICAL ENGINEERING SCIENCE")
journal_id = results[0]['id']  # 例如 "1642"

# 第2步：请求详情页并解析
url = f"https://letpub.com.cn/index.php?journalid={journal_id}&page=journalapp&view=detail"
response = requests.get(url)
journal = parse_journal_detail(response.text)

print(journal['impact_factor'])         # 影响因子
print(journal['ch_sci_2025']['分区'])    # 中科院分区
print(journal['speed'])                 # 审稿速度
print(journal['similar_journals'])      # 同类著名期刊

字段详解见 references/get_journal_detail.md

功能 2：分析期刊评论

流程：期刊名称 → （复用功能1拿到的 journal_id，否则重新搜索）→ 遍历至少 3 页评论（每页约 10 楼，可根据实际评论数量动态增减）→ 综合分析。

from letpub_skills.scripts.search_journal import search_journal
from letpub_skills.scripts.get_comments import get_journal_comments, parse_comments_response

# 如果已通过功能1拿到 journal_id，直接复用；否则：
results = search_journal("CHEMICAL ENGINEERING SCIENCE")
journal_id = results[0]['id']

# 遍历至少3页评论（每页约10楼，可根据实际需要增减页数）
all_comments = []
for page in range(1, 4):  # 默认3页起，按需扩展
    response = get_journal_comments(journal_id=journal_id, page=page)
    comments = parse_comments_response(response)
    if not comments:
        break
    all_comments.extend(comments)

print(f"共获取 {len(all_comments)} 条评论")
# 然后由 AI 对 all_comments 进行综合分析（审稿速度、录用难度、用户口碑、常见反馈等）

Cookies 配置（必需）

获取评论需登录。在 letpub_skills/assets/cookies.json 填入浏览器 cookies：

{ "cookies": "PHPSESSID=xxx; ..." }

评论字段（每条评论）

floor、author、score(0-10)、research_fields、experience(投稿经验)、replies(回复数组)、good_count、bad_count 等。

详见 references/get_journal_comments.md

评论中常见缩写

用户在 experience 中常使用以下缩写描述投稿流程，分析时需理解其含义：

缩写	全称	中文释义	数字解读
STJ	Submit to Journal	提交至期刊	刚投递，待初审
WE	With Editor	编辑处理中	编辑分配稿件、筛选审稿人
UR	Under Review	外审审稿中	X-Y-Z：邀约数-接受数-返稿数
RRC	Required Reviews Completed	审稿意见收齐	已集齐评审意见，等待编辑终审

AI 分析提示词建议

你是期刊投稿顾问。基于以下 N 条用户投稿评论，请综合分析：

审稿速度：从 experience 中提取投稿到接收的时间跨度，给出平均/范围。

录用难度：统计 score 分布，提取拒稿/小修/大修比例。

用户口碑：高频正/负面关键词。

常见问题：编辑响应、审稿人专业度、流程透明度等。

投稿建议：给出"推荐 / 谨慎 / 不推荐"的明确结论。

功能 3：推荐投稿期刊（AI 主导）

流程：用户提供论文摘要和需求 → 由 AI 分析摘要主题 → AI 阅读 references/search_journal.md 中的 CATEGORY_CN / SUBCATEGORY_CN → AI 选择合适学科分类和筛选条件 → 调用 search_journals_advanced → 解析返回。

可用的搜索参数

参数	说明	可选值
`searchcategory1`	大类学科（中文）	21个，见 `references/search_journal.md`
`searchcategory2`	小类学科（中文）	见 `references/search_journal.md`
`searchscitype`	SCI 收录类型	`SCIE`, `SSCI`, `ESCI`, `AHCI`, `SCOPUS`, `DOAJ`
`searchjcrkind`	新锐期刊分区	`1`, `2`, `3`, `4`
`searchopenaccess`	是否 OA	`YES`, `Hybrid`, `NO`
`searchimpactlow`	影响因子下限	数字字符串
`searchimpacthigh`	影响因子上限	数字字符串
`searchsort`	排序方式	`relevance`, `impactor`, `rankscore`, `jciscore`, `clickcount`

调用示例

from letpub_skills.scripts.search_journal import search_journals_advanced, parse_search_results

# AI 根据摘要分析后填入参数
html = search_journals_advanced(
    searchcategory1="计算机科学",
    searchcategory2="计算机：人工智能",
    searchimpactlow="5",
    searchscitype="SCIE",
    searchsort="impactor"
)
result = parse_search_results(html)
print(f"共 {result['total_records']} 条记录")
for j in result['journals']:
    print(f"{j['name']} - IF:{j['impact_factor']} - {j['partition']}")

AI 推荐期刊提示词

你是期刊推荐助手。请按以下步骤处理用户的论文摘要：

1. 分析摘要主题 阅读用户提供的摘要，识别：

主要研究领域（如 deep learning、cancer treatment、catalysis 等）

研究方法（实验/理论/计算/综述）

应用方向（医学/工程/基础科学）

2. 查阅学科分类 阅读 references/search_journal.md 中的 CATEGORY_CN（21个大类）和 SUBCATEGORY_CN（每个大类下的小类），从中选出最匹配的 1-3 个组合：

主分类：最贴合的 searchcategory1

子分类：进一步精确定位的 searchcategory2

3. 综合用户需求决定筛选条件 根据用户的额外要求（如"想投高影响因子"、"必须 OA"、"中科院 1 区"等），合理设置：

searchimpactlow / searchimpacthigh：影响因子范围

searchscitype：SCI 收录类型

searchopenaccess：是否 OA

searchjcrkind：分区要求

searchsort：排序方式（默认按影响因子降序 impactor）

4. 调用 search_journals_advanced 并解析结果 必要时尝试不同的分类组合，提供 5-10 个候选期刊，附上选择理由（学科匹配度、IF、分区、审稿速度等）。

5. 候选期刊质量审核（必做，基于功能 2 的评论数据） 对每个候选期刊调用功能 2 抓取评论，按以下硬性门槛筛掉不合格期刊，只把通过审核的期刊推荐给用户：

评论数量 ≥ 10 条（指顶层独立评论 / floor 计数 ≥ 10，不包含 replies 中的层级回复；不足 10 条则继续翻页直至满足或无新数据）

综合评分 ≥ 7.0 / 10（所有评论 score 的算术平均值）

「慢/拖/with editor」负面比例 < 30%（在 experience 字段中命中关键词：慢、拖、太慢、迟迟、WE、with editor、卡在编辑、压稿 等的评论占比）

无学术诚信负评（任一评论命中以下关键词即整体淘汰，一票否决）：学术道德、学术不端、抄袭、剽窃、政治原因、分赃、黑幕、要求引用、强制引用

去重与 Cookie 失效检测：翻页累积评论时必须基于 floor（或 author + experience 哈希）去重。若反复翻页拿到的都是同一批评论（即新页评论与已有集合完全重合，或多页返回内容完全一致），说明 cookie 很可能已失效，立即停止抓取并提醒用户更新 letpub_skills/assets/cookies.json 中的 cookies，不要在未通过审核的情况下推荐期刊。

在最终输出中，对每个推荐期刊附上审核结果摘要：评论条数、平均分、慢审比例、是否存在诚信负评。

完整学科分类数据详见 references/search_journal.md

目录结构

letpub_skills/
├── SKILL.md                    # 操作手册（本文件）
├── assets/
│   └── cookies.json            # LetPub 登录 cookies（用户填写）
├── scripts/
│   ├── search_journal.py       # 期刊搜索（自动补全 + 高级搜索）
│   ├── get_details.py          # 期刊详情解析
│   └── get_comments.py         # 评论获取与解析
└── references/
    ├── search_journal.md       # 搜索参数与学科分类完整数据
    ├── get_journal_detail.md   # 详情字段说明
    └── get_journal_comments.md # 评论字段说明

主要函数

模块	函数	说明
`search_journal`	`search_journal(name)`	自动补全搜索，返回 `journal_id`
`search_journal`	`search_journals_advanced(**params)`	高级多条件搜索
`search_journal`	`parse_search_results(html)`	解析搜索结果
`search_journal`	`CATEGORY_CN`, `SUBCATEGORY_CN`	学科分类数据
`get_details`	`parse_journal_detail(html)`	解析期刊详情页
`get_comments`	`get_journal_comments(journal_id, page)`	获取评论原始响应
`get_comments`	`parse_comments_response(data)`	解析评论列表