网络的飞速发展吸引了越来越多的用户使用互联网,这些互联网使用群体通过互联网来获取信息、帮助决策,甚至解决自己生活所需。根据受教育程度的不同,不同用户群体对网络的操作特征也各不相同,部分用户可以及时改进自己的检索策略来获取自己所需要的信息,但是大部分的用户并不能实现自我改善,他们不知道如何从大量的数据中获取到自己需要的东西,因此需要网站本身提供一些技术支持。如何了解用户使用行为模式来更好的吸引用户以及让用户具有较好的人机交互体验是现阶段网络研究者最需要解决的问题,而日志挖掘作为其中一种研究用户群体特征的方法,具有操作可行性高以及结果准确性高的特点,成为网络环境下用户行为分析的一个重要方法。本研究拟面向大数据应用环境,研究基于日志挖掘的经典算法——FP树挖掘算法,提出一种基于关联规则算法的改进算法——双数组FP树挖掘算法,本文主要分为以下几个部分：论文第一章讲述了研究背景,基于“大数据”以及“互联网+”的背景中,日志挖掘的应用越来越广泛,因此日志挖掘具有很高的研究价值。第二章着重关注了日志挖掘的相关理论以及基于关联规则的日志挖掘算法研究现状,通过将国内外的研究进行整理,了解目前日志挖掘的研究现状,从中找出具有创新性的优化方法。第三章是算法描述,对改进算法进行详细描述,并结合实际示例进行进一步阐述。第四章是算法性能比较分析,利用用户访问日志,通过单组对比实验,将优化算法同原始算法的时间效率进行比较,来进一步验证算法的优势。最后一章是总结与展望,总结目前优化算法的不足以及未来进一步改进的展望。本研究在原有的算法上实现部分改进,减少FP算法的时间复杂度与空间复杂度,提高算法效率,提升算法性能。