（待续，未完...）
经历了很多版本的迭代升级，期间采用过机器学习、深度学习、tensorflow 和 PaddlePaddle，经历大量的开发测试与项目实战经验。
(开源技术清单)
（这是最早期系统架构图）
通过SmarterAPI与Elasticsearch对接，将内部整套数据处理流程完成后对外输出。
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URL去重 采用了redis集群
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内容去重 采用Elasticsearch内部的查询将文章标题一样的内容检索过滤掉。
自动提取字段，标题、正文、时间、作者、来源 等。
- 在HaNLP的基础上进行训练和二次开发，在实战的过程中收集数据样本以及对数据样本标注是最痛苦的事情，为此，我们还开发了一款可以辅助人工标记的工具。
百度飞桨
- 自研算法
- 由清华大学自然语言处理实验室推出的 THUCTC(THU Chinese Text Classification)
将文章通过“海明距离”算法生成加密串码存储在clickhouse集群中，通过clickhouse距离查询方法实现，文章相似度聚类。
- 自研算法
- 自研算法
为了储存海量的数据，同时还能保证系统的性能和运行效率，我们将一条数据储存了多份，用储存空间换取查询时间。
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MySQL
在系统中储存两部分相关的信息内容，系统配置和临时脏数据储存。
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redis
在系统中除了作为系统缓存，还作为站点数据采集的index索引库。
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kafak
由于数据处理的过程比较多，而且数据量很大，因此采用分布式以及异步的方式对海量数据加工处理。
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Elasticsearch
储存加工好的数据，以及打上各种标签的数据，储存在分布式搜索中，这样便于用户对数据的检索。
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MongoDB
带样式的文章正文原始网页储存在MongoDB中。
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Clickhouse
将每篇文章指纹及海明距离储存在clickhouse中，以便于对相似度和文章主题聚类的计算。
需要定期对 Elasticsearch、Mongodb 中存储的数据删除，同时还要将Mongodb中的表删除，否则磁盘空间容量不会减少。