本文比较系统、完整地分析和论述了Web挖掘中的各项技术，总结了现有的Web挖掘中的聚类技术和分类的研究成果。结合蚁群优化算法，将一种基于蚂蚁“相容理论(colonial closure)”原理的聚类算法应用于Web使用挖掘的页面聚类中；并引入一种基于“蚂蚁觅食”原理的分类算法应用于Web内容挖掘的页面分类中。实验结果表明：与传统算法相比较，基于蚂蚁的聚类和分类算法在Web挖掘中具有一定的优势。 论文首先对Web使用挖掘的四个过程：数据预处理、模式发现、模式分析和模式应用进行了详细地论述、并对在Web挖掘中进行聚类和分类的现有技术的优缺点做了综述性的评价。介绍了蚁群算法的起源、蚁群算法的原型以及为了借鉴蚂蚁行为而建立的人工蚂蚁概念与真实蚂蚁的异同，且给出了蚁群聚类算法的基本思想。在给出了必要的背景知识之后，本文将一种基于蚂蚁“相容理论”原理的聚类算法应用于Web使用挖掘的页面聚类中，对Web日志进行了根据目的而需的预处理工作。实验结果表明：较传统算法，该聚类算法对Web页面进行聚类时，无需先验知识的支撑，并能够聚出各种大小的簇、且聚类结果能够很好地被解释。 然后，论文提出一种蚂蚁分类算法Ant Miner3应用到Web