随着因特网的普及和迅速发展,电子商务的快速发展也得到研究者们更多的关注,期望能够在这种崭新的商务形式下,利用它的诸多优点,取得更多的经济效益。Web服务器以日志的方式记录下人们的诸多浏览动作,这就可以以此为根据改善网站的拓扑结构,从而改进网站的性能,也允许让我们来更深的探讨用户浏览站点的特有方式,为客户提供更多的人性化服务。由于商业上有如此强烈的需求,由此产生了对Web日志进行挖掘。因此,开展本研究方向有很大的实用意义和价值。本论文针对Web使用挖掘进行了较深入的研究。首先对Web挖掘、Web日志挖掘的基本理论知识和分类进行了总体研究。具体说明了数据来源及日志记录的内容与格式。接着,具体研究了日志挖掘的预先处理日志的过程,包含清理数据,辨别用户,辨别会话,过滤框架,补充路径,辨别事务。然后,详尽介绍了关联原理的一些基本概念,讲述了基于关联原理的经典算法-Apriori算法。重点是提出了在算法Apriori的基础上把事务集放进事务矩阵的思想,对原算法进行了一定的改进。改进算法首先去掉首页,这样会明显的减少矩阵的维数,然后不再需要搜索候选项集,提高了计算的效率。理论分析和实验证明了改进的算法是有效且可行的。接着利用频繁项求出关联规则,这样通过Web日志得到了有联系的规则。最后根据Web日志挖掘的流程设计并实现了一个基本的挖掘系统进行实验,此系统设计为三大部分：数据预先处理模块,频繁模式挖掘模块,关联规则挖掘模块。