随着Internet的迅速发展，World Wide Web已深入到人类社会生活的方方面面。面对Web上的海量信息，如何充分利用这些宝贵的数据资源, 从具有动态、异质、半结构化等特性的Web数据中提取人们感兴趣的、隐含的、有应用价值的知识，已成为当前数据挖掘领域的重要研究课题。互联网和电子商务的发展促使Web数据挖掘的产生和应用，Web数据挖掘将传统的数据挖掘方法与Web有机地结合起来，从Web资源中发现有效的、潜在有用的、并且最终可理解的知识和模式。Web数据挖掘包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三部分，从电子商务的角度考虑，Web数据挖掘中最有意义的部分是Web使用挖掘，因为它同用户行为密切相关。.本项目结合电子商务的特点，在Web使用挖掘理论的基础上，从网上用户行为的视角，探索了Web使用挖掘模式发现机制，重点从Web数据预处理、Web用户访问路径模式、Web聚类、Web关联规则和Web特征规则几方面系统地研究了基于网上用户行为的Web使用挖掘模式发现关键技术，目标是从Web用户访问信息中挖掘用户的访问模式，分析用户的访问行为，完善对用户的个性化服务，为电子商务的发展提供支持。三年中结合研究内容，在国内外主要学术期刊和国际会议上发表了学术论文，设计实现了Web关联规则挖掘等原型，验证了理论和方法的正确性和有效性。目前项目已按计划完成，达到了预期目标。本课题的研究成果将进一步丰富Web使用挖掘的理论和方法，促进电子商务的发展，具有一定的前瞻性、研究价值和广阔的应用前景。