随着Internet的快速发展，互联网上的信息越来越丰富，面对爆炸性增长的信息，我们需要采取新的技术手段来管理和挖掘互联网信息。一个好的系统平台是提供优良的信息挖掘服务的基础，为此我们的研究集中在以下几个方面：（1）Web信息挖掘服务平台的架构设计；（2）信息挖掘服务的功能点设计；（3）平台关键数据的容灾功能。基于上述3点，本文所做的工作描述如下：（1）提出了应用于Web信息挖掘服务平台的架构设计。本文基于J2EE轻量级框架设计的思想，使用软件工程中的MVC分层模型，对系统的各个模块进行划分，实现了以Solr为基础的高效Web信息挖掘系统。该系统为信息挖掘服务提供了一个良好的运行环境，在服务稳定性、响应速度和吞吐率方面都能很好地满足实际应用需求。同时，在二次开发中系统具有很高的可扩展性。（2）针对Web信息挖掘的实际需要，研究了基于元信息判别的网页自动分类方法，该算法充分利用网页的元信息，结合传统的分类算法，快速准确的对网页进行分类；提出了一种基于元信息加权的相似度计算方法，实现精确的相关网页推荐服务；采用基于相关词典的查询扩展技术，达到向用户进行信息推送的效果。有关实验表明，本文提出的方法在实现Web信息挖掘服务方面均达到了实际可用的效果。（3）研究典型的数据备份及恢复技术，针对实际需求，为了保证整个系统数据的完整性和可用性，本文使用了冗余备份技术来实现数据容灾，其中，采用基于增量异步复制技术实现全文索引库备份；采用基于日志回放技术实现热点数据备份和恢复。在Web信息挖掘服务平台上的实际运行，达到了不错的效果。（4）研究了基于JQuery组件实现信息的可视化功能，初步完成了前端分类效果的树状图展示、信息自动聚类的饼形图展示以及热点信息的折线图展示功能。