随着WWW上信息的爆炸性增长,在如此海量的数据中发现有用的信息变得越来越困难。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容,解决数据的应用质量问题。本文首先论述了WWW发展的基本现状以及当前存在的一些问题。随后,简要介绍了数据挖掘技术的基本概念、原理,接着对Web使用模式挖掘的数据采集、用户浏览兴趣的度量和表达两个方面进行了研究,主要的工作有: 1.分析了现有Web使用模式挖掘的数据采集方式,指出了当前数据采集方式的不足,如由于HTTP协议的无状态连接而难以在Web日志中得到准确的用户浏览信息。提出了一种综合利用服务器日志文件和客户端数据获取用户浏览信息的方法。2.本文针对Web使用模式挖掘领域,首先分析了已有的度量用户浏览兴趣方式的不足之处,如度量方式过于简单而导致不能更好地区分用户感兴趣类与不感兴趣类; 没有考虑页面信息量对用户浏览时长的影响等。在此基础上,提出了一种基于用户浏览行为度量用户浏览兴趣的方法。3.如何有效地表达用户浏览兴趣是Web使用模式挖掘研究的方向之一。本文在分析了现有的表达用户浏览兴趣方式的基础上,提出了一种基于树形结构表达用户浏览兴趣的方式。本文提出的基于用户浏览行为度量和表达用户浏览兴趣的方法改进了原有的度量和表达方式在数据采集、兴趣度量、兴趣表达几个方面的不足,以便更好地为进一步的挖掘做准备。