超星发现以近十亿海量元数据为基础，利用数据仓储、资源整合、知识挖掘、数据分析、文献计量学模型等相关技术，较好地解决了复杂异构数据库群的集成整合、完成高效、精准、统一的学术资源搜索，进而通过分面聚类、引文分析、知识关联分析等实现高价值学术文献发现、纵横结合的深度知识挖掘、可视化的全方位知识关联。
超星发现系统除了具有一般搜索引擎的信息检索功能外，其最大的功能是提供了深达知识内在关系的强大知识挖掘和情报分析功能。为此，发现的检索字段大大增加，更具备大到默认支持全库数据集范围的空检索，细到可以通过勾选获取非常专指主题的分面组合检索，从而实现了对学术宏观走向、跨学科知识交叉及影响和知识再生方向的判断，具备了对任何特定年代，或特定领域，或特定人及机构的学术成果态势进行大尺度、多维度的对比性分析和研究。超星发现系统是学者准确而专业地进行学术探索和激发创新灵感的研究工具。
多维分面聚类：搜索结果按各类文献的时间维度、文献类型维度、主题维度、学科维度、作者维度、机构维度、权威工具收录维度等进行任意维度的聚类。
智能辅助检索：借助内置规范知识库与用户的历史检索发现行为习惯，自动判别并切换到与用户近期行为最贴切的领域，帮助实时把握所检索主题的内涵。
立体引文分析：实现图书与图书之间、期刊与期刊之间、图书与期刊之间、以及其他各类文献之间的相互参考、相互引证关系分析。
考镜学术源流：通过单向或双向线性知识关联构成的链状、网状结构，形成主题、学科、作者、机构、地区等关联图，从而反映出学术思想之间的相互影响和源流。
展示知识关联：集知识挖掘、知识关联分析与可视化技术于一体，能够将发现数据及分析结果以表格、图形等方式直观展示出来。
揭示学术趋势：揭示出任一主题学术研究的时序变化趋势图，在大时间尺度和全面数据分析的高度洞察该领域研究的起点、成长、起伏与兴衰，从整体把握事物发展的完整过程和走向。
