# 资源包相关接口API

注意事项

所有API接口的域名前缀：http://gateway--cnki--net--https.cnki.mdjsf.utuvpn.utuedu.com:9000/openx/

所有接口未显性指明申请JWT的方式，统一为用户名+密码的方式

所有接口统一认证方式：Header请求头中添加Authorization字段，值为"Bearer " +JWT

# 获取资源包推荐列表

接口地址:/xmrd/package/recommends

请求方式:GET

请求数据类型:

响应数据类型:*/*

接口描述: 获取资源包推荐列表

请求参数:

参数名称	参数说明	请求类型	是否必须	数据类型
position	位置标识，默认值："psmc"	query	true	string
pageIndex	分页页码	query	true	int
pageSize	分页条数	query	true	int
module	模块标识，默认值："Xmrd"	query	true	string

响应状态:

状态码	说明
200	OK
400212	认证失败
400200	无效的令牌
400500	系统异常

响应参数:

参数名称	参数说明	类型	schema
code	接口返回状态码	integer(int32)	integer(int32)
content	接口返回数据
Count	数量	integer(int32)
Result	专题列表	array	专题列表
Status	状态	integer
CoverImgMiddleUrl	图片地址	string
Title	标题	string
AuthorInfo	作者	ArrayList[]
AuthorID	作者ID	string
Rank	职级	string
RealName	真实姓名	string
Unit	学校	string
ProductId	商品id	string
existVideo	标题是否存在视频	boolean
Heat	Heat	integer
PackExtension	PackExtension	integer
NoteCount	NoteCount	integer
BrowerResourceCount	BrowerResourceCount	integer
Price	价格	double
PackName	资源包名称	string
DiscountPrice	DiscountPrice	double
Author	作者	string
Summary	主题	string
IsDiscount	IsDiscount	integer
IsOwner	IsOwner	integer
SubTitle	子标题	string
count	接口返回数据条数，用于分页查询	integer(int32)	integer(int32)
message	接口返回信息	string
success	接口返回是否成功	boolean
total	接口返回数据条数，用于分页查询	integer(int32)	integer(int32)

响应示例:

{
    "content": {
        "Count": 20,
        "Result": [
            {
                "Status": 5,
                "PurchaseCount": 199,
                "CoverImgMiddleUrl": "http://x--cnki--net--https.cnki.mdjsf.utuvpn.utuedu.com:9000/xmrdcache/8f6c72e2-0af7-422b-8e46-84cc628361c3.png",
                "Title": "人工智能学科研究热点及趋势分析",
                "AuthorInfo": [],
                "ProductId": "XMRD_9e81f5a25e364e40a2b00c3a92a1588c",
                "existVideo": false,
                "Heat": 1,
                "PackExtension": {
                    "NoteCount": 42,
                    "BrowerResourceCount": 3
                },
                "Price": 0.0,
                "PackName": "XMRD202405130001",
                "DiscountPrice": null,
                "Author": "研学编辑",
                "Summary": "&emsp;&emsp;本资源包以**中国学术期刊网络出版总库**中的文献为数据源，检索主题是**人工智能**的所有文献。为保证文献质量，通过选取**SCI**或者**CSSCI**收录的**基金文献**，最终确定了**14456**篇文献，以这些文献数据为基础进行**人工智能学科研究热点及趋势分析**。\n\n&emsp;&emsp;人工智能学科研究热点及趋势分析是本资源包的重点和核心内容，主要包括**年度发文量分析**、**发表期刊分析**、**作者分析**、**关键词分析**和**学科融合分析**5大部分。其中**作者分析**又包括**作者分布分析**、**第一作者H指数分析**、**合著趋势分析**和**作者合作分析**；**关键词分析**主要包括**关键词共现分析**、**关键词聚类分析**、**关键词聚类时间线分析**、**关键词时区分析**和**关键词突现分析**。通过这5大部分的分析，不仅可以深入了解人工智能学科各方面的发展情况，尤其是该学科发展过程中的重要研究人员及研究热点，同时还可以进一步了解人工智能学科与其它学科的交叉融合情况。上述这些深入而又详细的分析呈现了一个较完整的人工智能学科发展全景。\n\n&emsp;&emsp;“学习目录”共选编了**82**篇文献，其中近5年发表的重要文献**15**篇、重要期刊发表的文献**9**篇、重点作者所涉及的文献**16**篇、重点关键词所涉及的文献**33**篇以及学科融合的文献**9**篇。学习目录综合考虑了**被引频次**、**下载频次**、**期刊影响因子**、**发表时间**等各项指标，全面展示了人工智能学科发展过程中的各类重要文献。\n\n说明：\n\n&emsp;&emsp;1.所有指标统计均截止于该资源包汇编时。\n\n&emsp;&emsp;2.图文内容如有侵权请联系删除。\n",
                "IsDiscount": 0,
                "IsOwner": 0,
                "SubTitle": ""
            },
            {
                "Status": 5,
                "PurchaseCount": 1465,
                "CoverImgMiddleUrl": "http://x--cnki--net--https.cnki.mdjsf.utuvpn.utuedu.com:9000/xmrdcache/c4de6ced-cc2a-48e9-aa0a-2fd30babbfa5.png",
                "Title": "人工智能在金融经济领域的应用",
                "AuthorInfo": [
                    {
                        "AuthorID": "0202020102",
                        "Rank": "副教授",
                        "RealName": "吴锴",
                        "Unit": "中央财经大学"
                    }
                ],
                "ProductId": "XMRD_a076731564864b72879915fdaf618713",
                "existVideo": false,
                "Heat": 1,
                "PackExtension": {
                    "NoteCount": 29,
                    "BrowerResourceCount": 3
                },
                "Price": 0.0,
                "PackName": "XMRD202311290001",
                "DiscountPrice": null,
                "Author": "吴锴",
                "Summary": "　　人工智能（AI）是通过模拟和扩展人的智能来让计算机和系统能够理解和学习新知识的科学。人工智能技术包括深度学习、机器学习、自然语言处理技术等。它可以通过上述技术实现一系列复杂的功能。首先，AI 系统通过机器学习和深度学习技术实现学习和适应，能够从海量数据集中学习合理的行为模式并不断自我优化。其次，它在数据分析方面表现卓越，能够迅速、准确地处理和分析大量信息，并且能够自主撰写数据分析方面的代码。此外，AI 的自然语言处理能力使其能够理解和生成人类语言，从而与人类进行有效交流。在决策支持方面，AI 提供了基于数据和信息的决策建议，帮助人类做出更明智的选择。最后，AI 在自动化各种复杂任务方面也显示出巨大潜力，这些任务范围从简单的数据输入到复杂的分析和决策过程。以上强大的功能使得不同种类的人工智能已经广泛应用于图像识别、智能驾驶、语音助手等许多方面。\n\n　　在金融领域，人工智能的应用正变得日益广泛和深入。我们将从以下四个模块介绍：金融投资领域，风险管理领域，金融研究领域和金融服务与知识传输领域。\n\n　　在金融投资领域中，人工智能所具有的强大的文本和数据分析能力，使得其能够通过分析市场情绪自定交易策略，并且其交易策略的多样性方面显著优于随机策略。在算法交易中，人工智能能够快速分析市场数据，并做出交易决策，大大超越了人类交易员的处理速度。\n\n　　AI 在风险管理方面发挥着关键作用，通过分析大量历史数据，帮助金融机构评估和管理贷款、投资等业务的风险，例如通过客户的交易历史预测客户潜在的违约风险，另外，人工智能技术还可以对公司当前的风险管理能力进行评估。在信用风险这些较为复杂的领域，人工智能也能够通过机器学习的渠道给出合理的对冲策略。\n\n　　在金融研究领域，由于人工智能强大的代码撰写能力和分析能力，其能够给金融研究者巨大的帮助，比如解决困扰研究者的编程问题，即使是在新兴的金融研究领域，人工智能也能够给出有效的意见，并且，人工智能还能给予研究者较为专业的启发，拓宽其研究视野。\n\n　　在金融服务与知识传输领域，AI 使金融服务更加个性化，通过高金融素养的人工智能顾问，客户能够依照他们的财务状况和偏好得到定制化的投资建议。通过聊天机器人等工具，AI 在客户服务方面提供了全天候的支持，极大地提高了客户满意度和服务效率。在金融教育领域的应用不仅提高了教学质量，帮助学生理解复杂的金融概念之外，还可能颠覆许多课程的结构和教学方法。\n\n　　总的来说，人工智能目前可以大幅度提高工作效率,发现更多投资机会,降低风险,并创新金融服务模式。人工智能的应用将推动金融业的深度智能化和综合创新.对金融业产生深远影响。未来人工智能在金融领域还将有更多新兴应用被开发和应用,继续推动金融业的发展，随着技术的不断进步，我们可以预见，人工智能将在金融领域扮演更加重要的角色。\n",
                "IsDiscount": 0,
                "IsOwner": 0,
                "SubTitle": ""
            }
        ]
    },
    "message": null,
    "code": 200,
    "success": true,
    "count": null,
    "total": null
}

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