随着科学技术的飞速发展和计算机网络的日益普及，网络用户的规模在逐渐扩大，网络用户的行为也越来越复杂。一方面商业网站需要分析用户的行为及爱好提供更满意的服务来追求利润最大化；政府、科研机构等非赢利性的网站也需要通过分析用户构成与其网络行为上的特点来构建科学的决策支持系统。另一方面需要有效控制网络入侵、网络欺骗和网络破坏等网络违规行为。因此网络用户行为的研究与分析越来越重要。本论文确立了网络用户及网络用户行为概念，并在此基础上进行了分类；分析比较了网络用户行为分析系统的数据源；通过研究现有的网络用户行为分析方法，提出了网络用户行为分析系统的框架原型；利用最大向前路径识别出用户事务集，并从中提取用户行为特征；将蚁群算法(ACRSA)引入系统实现，完成了用户行为聚类分析；最后以学校教务处服务器日志为数据源，对原型系统进行运行，并对应用结果做了分析。