本文从理论、算法和应用三个层次研究了关联规则算法在Web日志挖掘中的应用。首先系统、全面地分析和论述了数据挖掘技术以及Web挖掘技术,着重研究了Web日志挖掘过程中各环节的关键技术,特别是Web日志挖掘的数据预处理过程。其次,对关联规则挖掘的定义、性质、挖掘过程、挖掘算法以及研究现状进行了综述,对关联规则经典算法中的Apriori算法进行了深入研究与分析,针对其需要反复扫描事务数据库,造成大量I/O开销,影响关联规则挖掘效率这一不足之处,提出了新的改进算法Imp_Apriori算法,主要思想为:基于在实际关联规则挖掘中,项的数目远小于事务数目这一事实,提出将事务数据库转换成项数据库,项数据库以项为索引,其记录是涉及该项的事务的集合,之后挖掘就直接在项数据库上进行。针对Apriori算法和Imp_Apriori算法,开发出两个测试程序,对同样的数据集在相同支持度和置信度条件下,两种算法各自挖掘的时间进行比较,从而验证了算法改进的可行性。最后,在对Web日志挖掘理论和算法研究的基础上,设计和实现了Web访问日志挖掘系统,并将该挖掘系统应用于学院网络中心的“招生信息网”上,对Web服务器的日志记录进行了挖掘实验,找出用户的频繁访问路径,得到较为理想的结果。