基于beego框架。
- 数据采集：要求从定期自动从网络中爬取信息领域的相关热词；
- 数据清洗：对热词信息进行数据清洗，并采用自动分类技术生成信息领域热词目录；
- 热词解释：针对每个热词名词自动添加中文解释（参照百度百科或维基百科）；
- 热词引用：并对近期引用热词的文章或新闻进行标记，生成超链接目录，用户可以点击访问；
- 数据可视化展示： 用字符云或热词图进行可视化展示； 用关系图标识热词之间的紧密程度。
- 数据报告：可将所有热词目录和名词解释生成 WORD 版报告。
（1）自动分词技术
以词典为基础，规则与统计相结合的分词技术，有效解决切分歧义。综合运用基于概率统计的语言模型方法，分词准确性达到 99%。
（2）自动关键词和自动摘要技术
对采集到的网络信息，自动摘取相关关键字，并生成摘要，并与快速浏览与检索。
（3）全文检索技术
全文检索将传统的全文检索技术与最新的 WEB 搜索技术相结合，大大提升检索引擎的性能指标。还融合多种技术，提供丰富的检索手段以及同义词等智能检索方式。
（4）自动分类技术
基于内容对经过双重过滤处理后的重要舆情自动分类，无需人工干预，准确率达到 95%以上。先设置分类关键词，每一个关键词都设置一个相应的优先级分值。对收集到的文章内容进行分析，分别对标题和内容进行匹配，统计匹配的次数，然后根据设定好的关键字匹配模型对每个关键字进行分值计算。分值超过一定分值的都将自动处理所对应的处理，匹配分值最高的关键字就自动分类。
（5）自动聚类技术
基于相似性算法的自动聚类技术，自动对海量的无规则文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为其生成主题词，为确定类目名称提供方便。
（6）相似性排重技术
采用“文章相似性技术”根据文档内容的匹配程度确定是否重复，比利用网页标题和大小等规则判断具有更强的准确性、实用性以及运行效率。采用中文分词技术对文章关键比较计算，得出文章相似度，相似度高于 0.75 以上的文章系统默认处理为“已处理”，无需再进行任何操作，相似度位于 0.5-0.75 之间的相似转载文章需要用户在页面进行再次确认，确保文章无漏处理。
