在科技经济高速发展的数字时代,人们的工作生活已经离不开各种各样的信息。及时有效的信息不仅能帮助人们提高知识技能,还能帮助他们解决生活工作的问题。为获取信息,人们每天浏览大量的网站,阅读感兴趣的文章所花费的时间仅次于花在社交网络的时间。聚合阅读应用创建的初衷就是让人们高效方便及时地阅读他们感兴趣的信息。聚合阅读应用自动收集各大网站的信息,通过提取和分析,按照用户的阅读偏好和设置,把热门信息和用户感兴趣的信息推送给用户。聚合阅读应用(并非基于RSS协议的阅读器)强大的“整合”能力和优秀的阅读体验,不仅提高用户的阅读效率,还提高用户的阅读质量。聚合阅读应用虽然是一个新概念,但是聚合阅读应用有着广泛的市场,而且涉及的技术也用在相关的阅读应用中。然而目前并没有系统性的论文和文章讨论聚合阅读应用的实现,而聚合阅读应用所涉及到大量的算法和技术是普通互联网应用很少涉及的。本文较全面地阐述了聚合阅读应用的所涉及的主要算法,并且说明这些算法在应用中的作用和影响。在这些算法的基础上,本文提出了聚合阅读应用的设计与实现方案。应用主要包括3个模块——爬虫模块、分析模块和应用模块。针对爬虫模块,本文介绍聚合阅读应用的爬虫如何在算法上优化更新效率,设计和实现单机可扩展的高性能定向爬虫,理论上完全能满足聚合阅读应用的负载。针对分析模块,本文介绍了有效的网页信息提取算法和初步的个性化推荐算法,并且设计了完整的提取和分析架构,实现了主要算法。针对应用模块,本文介绍了兼容多个客户端平台的MVVM模式,并且基于Nodejs的Express框架设计了MVVM模式的应用模块架构。针对应用的数据存储基于NOSQL的Key-Value数据库解决方案,本文也为这种数据库设计了合适的数据结构。本文设计的各模块可以单独用于不同的场景,也可以整体上稍作修改以适合不同类型的阅读应用。