随着互联网的普及程度的变高,网络经济竞争日益激烈,用户对网站的服务质量要求越来越高,网络服务提供商的管理工作也逐渐从盲目走向科学,为此,网站用户行为分析研究显得越来越重要。通过用户行为分析,掌握用户访问网站的规律性特点,将挖掘出的用户访问模式应用于网站上,在发现顾客的兴趣和偏好,对顾客进行聚类、分类,为顾客提供个性化服务以及改善网站的建设等方面都有很重要意义。识别用户的点击行为是分析用户网站访问行为的先决条件。而近年来,网络成为了广告炙手可热的载体。在用户访问网站过程中,浏览器会自动产生大量的网络广告请求,这对我们识别出用户点击行为造成了极大的干扰。因此,如何有效地去除这些广告干扰已经成为重要的研究课题。同时,网页浏览是网络用户最主要的网络行为,在准确识别用户点击行为的基础上,研究用户网站访问行为同样具有很重要的现实意义。本文首先设计一个网站链接树分析软件,通过对10个主流领域中的100家媒体网站进行爬虫分析,发现了两种网络广告联盟结构：二层结构和三层结构。同时也对这10个领域网站的广告流量进行了分析,得到了网络广告在不同领域网站的分布现状。其次,针对目前用户点击点识别率不高的问题,研究了一种访问树裁剪算法。根据访问树中用户点击节点、网络广告节点以及非用户点击的其他节点的特点,对访问树进行了逐步的裁剪,最终形成了用户点击访问树。最后,以企业网用户作为分析对象,研究了企业网用户在不同类别网站上的访问树特点,分析了访问树的平均深度,主页平均访问次数等一系列访问树指标。同时,还得到了网站点击量排名等统计分析结果。