1、Internet的迅猛發(fā)展，尤其是Web的全球普及，使得Web上信息量無比豐富。通過對Web的挖掘，可從Web頁面中提取所需的知識：對總的用戶訪問行為、頻度、內(nèi)容的分析，可得到關(guān)于群體用戶訪問行為和方式的普遍知識，用以改進Web服務(wù)設(shè)計。更重要的是，通過對這些用戶特征的理解和分析，有助于開展有針對性的電子商務(wù)活動。 Web日志挖掘是從Web日志中挖掘用戶訪問模式和知識。分析和探索日志中的規(guī)律能夠確認電子商務(wù)中的潛在用戶、提高信息

2、服務(wù)的質(zhì)量和提高Web服務(wù)系統(tǒng)的性能。Web日志挖掘，尤其是在Web事務(wù)聚類方面，有著明顯的模糊特征，所以模糊聚類有時比傳統(tǒng)聚類方法更適合Web聚類。 論文系統(tǒng)地分析和論述了數(shù)據(jù)挖掘和Web日志挖掘及相關(guān)概念，并通過對Web站點日志數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，為下一步模式發(fā)掘打好基礎(chǔ)； 接著，介紹了聚類分析的方法以及模糊聚類的相關(guān)概念和方法： 最后，將基于模糊等價關(guān)系的聚類方法應(yīng)用到Web事務(wù)聚類中，分析現(xiàn)有的求模糊相似矩陣