随着Internet的迅速发展,World Wide Web已深入到人类生活的方方面面。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、有应用价值的模式和知识,已成为当前数据挖掘领域一个重要的研究课题。Web使用挖掘的目的是使用已建立的数据挖掘技术来分析网站的使用情况,这就意味着企业可以利用Web使用挖掘技术,基于用户以前对电子商务网站广告横幅的积极和消极行为,预测该在线用户将会点击什么广告,并发现未来的客户以促成更大规模的购买活动。因此,本论文利用信息熵、概念格、D-S证据、模糊集合、F-树和代数格,详细研究了分类、聚类、关联规则和序列模式与Web使用挖掘有关的理论和技术。阐明了从Web页面分类分析、Web页面聚类、Web使用关联规则挖掘和Web使用序列模式发现开展对面向电子商务Web使用挖掘的研究思路,为面向电子商务Web使用挖掘的进一步发展提供了更为广阔的空间。