根据互联网实验室的流量监测数据表明:我国目前的电子商务网站的结构类型由门户型转向服务和咨询类型,网站正朝着内容和服务的多元化发展。随着internet的应用业务的不断发展,使得www上的web站点的结构改进,页面内容的更新和维护等工作变的更为复杂。网站管理者不仅仅需要功能完善的自动设计工具,来设计网站的结构;而且需要掌握网站浏览者浏览网站与页面的信息,根据这些信息,分析站点的结构与布局,从而能够动态地调整页面的布局,修改站点的结构,充实页面的内容,从而更好地吸引浏览者,进一步增强电子商务网站的服务能力。所以根据浏览者的浏览行为信息,研究网站结构与维护是很有必要的。本文研究在阐述了网站结构研究的概念、研究内容、关键技术和技术中的难点,和目前的国内外研究现状的基础上,针对山西省的某一个服务型站点的访问日志,采用数据预处理和聚类技术进行数据分析,从而找出浏览者访问规律和内容喜好,为改进web站点结构和内容提供了决策支持,本论文所做的主要工作是:(1)在流量分析的基础上对web服务器日志的预处理进行了研究,给出了预处理的流程并分析了其中的难点,实现了日志预处理中的数据净化、用户识别、会话识别、路径补充等功能。(2)介绍了聚类分析,以及聚类分析在网站结构中的应用。然后,通过分析web服务器日志文件中的用户行为数据,构建用户访问的行为矩阵模型,对其进行聚类分析,获取了动态修改网站结构的支持信息。(3)对用户聚类的结果进行分析,给出网站结构调整的建议。改善web站点的结构以及页面间的超链接结构,以提高站点的服务质量。最后对网站结构调整后的结果进行对比分析,证明了研究的合理性。