随着WWW网上可利用信息呈现爆炸性的增长,人们发现快速有效地访问相关信息正变得越来越困难。对于网站的设计者来说,如何适应用户的访问需求来调整网站的内容与结构,也是一个非常有挑战性的任务。正是在这种情况下,Web数据挖掘技术应运而生。Web日志挖掘是目前Web数据挖掘中非常重要的一个研究领域和研究方向。Web站点的服务器日志数据记录了浏览用户对此Web站点访问时的大量路径。通过分析和发现Web日志记录中的规律,我们可以挖掘出Web用户潜在的使用规律和模式。这方面的研究成果可被广泛应用于发现电子商务中的潜在客户、提高Web服务的质量和效率以及优化企业信息门户性能等领域。本文从分析数据挖掘技术入手,着重研究如何利用Web日志挖掘技术分析日志得到用户对网站的访问模式。首先系统地介绍了数据挖掘和Web数据挖掘的基本概念和方法。然后针对Web日志挖掘,重点研究了Web日志数据预处理技术。关联规则挖掘是数据挖掘研究的一项重要内容。本文分析了Web日志中关联规则的经典挖掘算法Apriori算法及其不足之处,提出了基于矩阵约简技术的关联规则挖掘改进算法Apriori_BMR。新算法采用布尔矩阵来存储事务数据库,利用一定的约简规则来逐步约简事务数据矩阵,有效地解决了Apriori算法迭代产生频繁项集的瓶颈问题。实验表明,新算法比Apriori算法具有更高的效率和性能。