随着因特网的快速发展,Web已经成为人类社会的公共信息资源,信息量成几何级数激增。如何充分利用Web信息资源,快速有效的进行分析加工以获取所需知识,对Web信息系统提出了挑战,成为研究人员关注的焦点。本文提出一种基于本体的Web挖掘分类方法,本文工作主要包括以下四个方面:通过对Web数据挖掘和语义网中本体概念的分析,对本文提出的基于本体的Web挖掘分类方法进行了整体设计。该分类方法由用户会话层次和领域层次构成,在用户会话层次的使用挖掘基础之上,充分利用领域本体的潜在语义,通过使用领域本体为一个结构化Web对象集合创建带有语义的聚合轮廓图。在用户会话层次,设计并实现了模糊C-均值(FCM)算法,对算法进行改进,包括算法输入的处理,算法聚类数c的确定,算法权指数m的选择以及算法流程的处理等。创建会话层次的使用轮廓图,表示会话层次的数据挖掘效果。在领域层次,研究本体在分类中的应用,结合Web使用挖掘的结果和领域本体实现了领域本体实例的对象化,进而实现分类结果语义化。通过实例说明了如何为不同类型的对象属性创建联合函数,实现了领域层次数据挖掘,显示用户访问相同页面的原因。创建领域层次的聚合轮廓图来表示这个分类集合代表的用户的共同兴趣。作为应用的参考框架,建立了一个实例模型说明本文提出的方法的应用。通过这些工作,本文实现了一个新型的基于本体的Web挖掘分类方法,建立了一个基于此方法的使用流程和模型,理论上进行了验证,并用实例进行了说明。该方法为实现Web环境下的数据挖掘,Web资源的充分利用以及使Web更个性化的为用户服务提供了有力的工具。