随着中国互联网新一轮的技术浪潮的到来，大数据已然从云端深入到社会的方方面面，并通过对数据的动态分析及洞察预测，发挥着为企业决策提供权威依据的积极作用。大数据不仅变革了互联网行业本身，同时也引发了互联网相关产业链的重构。随着数字化技术的创新与应用，行业运作模式也被大数据悄然改写。
互联网进入Web2. 0时代以来，社交媒体成为传播主流，着重内容的分享、互动。传播内容经历了文字、图文、音频、短视频、直播等方式的转变，以内容驱动传播的方式正在变窄，10W+阅读不再是衡量传播效果优质与否的唯一标准。
得益于云计算、大数据等新兴技术的发展，传播数量背后的数据如投入产出比、传播效果等开始变得有迹可循。如有效点击量、转发率、转化率等，通过快速的诊断传播效果，发现问题及时处理;基于海量互联网数据对传播内容进行分析、挖掘，对社会热点、公关事件等进行追踪分析、精准还原传播路径，勾画传播脉络图等，形成以数据为依托的公平、公正的传播效果评估标准。
数据挖掘是一门交叉学科，它汇聚了数据库、人工智能、统计学、可视化、并行计算等不同学科和领域。数据挖掘包括许多步骤：从大规模数据库中(或从其他来源)取得数据;选择合适的特征属性;挑选合适的样本策略;剔除数据中不正常的数据并补足不够的部分;用恰当的降维、变换使数据挖掘过程与数据模型相适合或相匹配;辨别所得到的是否是知识则需将得到的结果信息化或可视化，然后与现有的知识相结合比较。这些步骤是从数据到知识的必由之路。每一步骤都可能是成功的关键或失败的开始。
NLPIR文本搜索与挖掘系统针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开发的基础工具集。开发平台由多个中间件组成，各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中。
NLPIR文本搜索与挖掘系统充分融合了自然语言理解、信息检索等方面多年的技术积累，具有智能、高效、自学习三大特点：
智能主要体现在专家启发式知识与机器学习的有机融合;
高效体现在本系统在保证准确率的情况下，可以单机每秒处理10MB的文本数据;
自学习是指通过机器学习，自动抽取新的语言知识，以适应新的网络语言变化，做到因时而变。
在互联网、移动化和大数据快速发展的推动下，人们不仅可以看到云计算的迅猛普及，还可享受到云计算带给这个时代的变革和福利。不仅如此，基于云计算、大数据和人工智能的组合，能够在更大程度上让大数据挖掘实现商业新场景与新模式创新，最终促进社会商业生态不断升级!
