文献的收集、整理和分析是许多科学研究工作的先导步骤,文献数量的激增以及庞大的科研群体带来了文献分析的迫切需求。为了适应新时代海量文献分析需求,本文以中国知网收录的中外文文献为对象构建了一个全自动文献分析系统Hello Paper。用户输入检索条件后,Hello Paper将自动完成文献收集、整理和分析工作,并向用户呈现一份图文并茂的文献分析报告。本文首先探究了文献分析系统领域的研究现状,我们发现国内外虽已有不少文献分析系统方面的研究,但暂时还找不到一个集合文献收集、整理和分析全流程的全自动文献分析系统。为此,我们从系统的核心功能即文献分析出发,设计了一种宏观分析与微观分析相结合的文献分析框架。其中文献宏观分析帮助用户了解研究概貌,文献微观分析帮助用户探究研究内容。在这一框架基础上,我们针对文献微观分析的需求设计了一种定量与随机相结合的文献推荐机制,即在进行文献推荐时不仅做基于定量指标的推荐,而且做随机的推荐。在这一推荐机制基础上,针对基于定量指标的推荐,我们又设计了一种综合考虑文献自身、文献作者、文献刊物、文献参考文献和文献引证文献影响力的文献质量评价指标体系,并基于指标体系的设计原则和皮尔逊相关系数对评价指标体系的合理性作了阐述。基于上述这些设计,我们给出了Hello Paper的架构。Hello Paper由爬虫模块、预处理模块、分析模块、图形化界面模块和日志模块构成并由Python实现。其中:爬虫模块负责文献数据的获取;预处理模块负责文献数据的预处理;分析模块负责预处理后文献数据的分析;图形化界面模块负责与用户进行交互,接收用户输入的检索条件,并告知用户系统运行结果;日志模块负责记录爬虫模块、预处理模块、分析模块和图形化界面模块的运行过程,用以监测程序的运行状况和发现程序的问题。在分析模块,我们将指标评价、统计图形和聚类等统计方法应用于文献的宏观与微观分析。最后,本文借助Hello Paper提供的文献分析报告和文献数据对作为重要数据获取技术的爬虫在国内的研究与应用现状作了阐述。