本文讨论了开放存取文献挖掘平台的设计与实现。首先论述了开放存取运动的发展、意义以及对科学研究的影响，讨论了文本挖掘研究的意义、应用以及发展现状。然后详细介绍了文本挖掘中的聚类分析等相关技术，包括：相似性度量、典型算法以及结果评价。在上述知识基础上，设计和实现了开放存取文献挖掘平台，该平台包含以下四个模块：(1)数据收集模块。该模块的功能是实现对开放存取文献资源的收集与上传，数据的收集方式为Ftp以及网络爬行，采用批量上传方式。(2)文本预处理模块。对文本的预处理操作，实现对文本集合的分词、统计词频、生成向量空间等。(3)相似性度量模块。该模块定义文本对象之间的相似度并生成相似度矩阵。(4)文本聚类模块。该模块是开放存取文献挖掘平台的核心模块，实现对文本集合的聚类划分,划分算法为K-means和吸引子传播算法。