当今的人类社会是信息化的社会。在科学技术尤其是网络技术的推动下,万维网不管是在深度还是广度方面都在高速发展。互联网在前所未有地改变我们生活的同时,带来的还有几何级数的数据。在这些海量的、异构的信息资源中,蕴含着具有巨大潜在价值的知识,怎样从这些数据源中提取出可信的、有效的、对人们有用的信息成为当今社会的一大研究热点,数据挖掘技术正是在这种背景下产生并发展起来的。本文主要研究蚁群聚类算法在Web聚类挖掘分析中的应用,通过对现有的蚁群聚类算法的改进,使得算法有更好的性能,从而更适用于Web挖掘聚类分析中,主要内容包括:首先是数据挖掘和Web挖掘概述,对数据挖掘和Web挖掘的一些基本概念、数据挖掘系统等数据挖掘的一些基础知识进行介绍,然后对数据挖掘中的聚类分析技术进行了阐述,介绍聚类的基本概念,聚类技术的研究现状,并比较分析了当前比较重要的几类聚类方法。其次介绍蚁群聚类算法的基本模型和建立在基本模型基础上的LF蚁群聚类算法,深入分析了LF算法的优缺点并在其基础上加以改进,提出一种改进的蚁群聚类算法,通过仿真实验证明了改进算法比LF算法有更好的性能,解决了LF算法收敛比较慢、迭代周期长的缺点,并且使得改进后的聚类算法更适用于Web挖掘聚类分析上。最后在改进后的聚类:算法的基础上建立一个小型的Web挖掘聚类系统。