目前国内的互联网市场拥有诸多以内容为主导的网站，且这些内容类网站占据了整个互联网流量的8成以上，大型网站如sina,sohu，中小型网站、社区、垂直门户则更多。在解决了访问量和推广问题后，这些网站面临的普遍挑战首先是如何提高自身的内容黏性和用户停留时间。其次，由于内容类网站的先天缺陷，以目录、频道层级的内容结构不易被用户查找，很多内容因为无法被检索到，而不能体现出其价值所在，从而成为了网站发展的瓶颈和负担。
词网内容关联及信息挖掘系统正是提供了上述问题的解决方案，基于特定算法及大量样本数据分析，参考用户行为习惯，识别出与特定内容相关并具一定延展性且符合用户阅读倾向的其它内容的技术。通过这一技术，可以通过内容之间的联系和智能推荐，帮助用户对网站内容进行挖掘，并让用户以零成本获得与此相关的更多内容进行深度阅读，从而提升用户在特定网站的停留时间和浏览量。通过结构化和模块化的设计，可以让我们的产品无缝的嵌入到客户的内容系统、网站中去，在用户浏览内容的同时，为其提供与当前文章相关并具延展性的相关内容，让用户改变长期以来养成的进来看、看完走的浏览习惯，而能够留下来、在自动指引下逛一逛找到更多有价值的内容。
经过我们的数据分析，词网系统仅在智能内容关联一个功能项上，即可为内容量在一万至五万条的中小型网站提高了用户平均停留时间达3分钟。提高了用户体验、让用户在网站内能找到更具价值的内容，即提高了网站本身的价值。