随着互联网的迅猛的发展态势,网络信息急速膨胀,专利论文和期刊文献的数量每时每刻都在增长。面对如此庞大的知识网络,科研工作者常常会陷入难以准确获取科技信息的境地。如何设计一个系统,能够科学有效地整理信息,对数量繁多的信息进行分类并根据不同条件进行聚合,以节省用户的时间和精力,成为时下技术研究和应用的一个热点。本论文主要设计与研究科技信息分类聚合系统,为用户提供便利的信息服务,用户可以通过本系统方便地获取所需的科技信息,按照自身需要对科技信息进行分类聚合。本系统利用文本分类、文本聚合、网络信息抓取等技术,根据用户输入的关键字,自动从互联网中采集相关的科技信息,通过分类器对信息进行分类,接着根据用户指定的条件进行聚合,最终以web形式展示给用户。本系统中文本分类主要是基于朴素贝叶斯多项式分类模型实现训练器和分类器,文本聚合是通过Elasticsearch搜索引擎的多种过滤器实现不同条件下的聚合功能,网络信息抓取主要采用python的requests和beautiful soup库完成网络爬虫程序。本论文的主要工作包括:1、设计科技信息分类聚合系统的功能需求、模块架构;2、实现系统的各个模块的功能;3、对系统进行测试与评估。