随着网络的普及,网络用户的日益增多,在服务器端和客户端都产生了大量的网络日志,这些海量数据如果不加以利用,就是死海。所以,应运而生地,有了数据挖掘这一学科。而Web日志挖掘正是数据挖掘针对Web产生的分枝。通过对网络日志的分析和处理,可以找出用户的行为模式,比如兴趣爱好,这样大量的数据就得到了应用,让沉寂的大海有了生命。Web日志挖掘的应用有利于电子商务系统的建立、发掘潜在的客户分析、提高网站的建设性能等方面。网络的发展延续到了手机时代,目前用手机上网的客户群不占少数,所以WEB日志挖掘有必要延伸到WAP日志的挖掘方向。目前在这一方面的研究成果还不是很多,但从用户群的数量可以看出,这一方面的学术研究会越来越被重视。WAP日志跟WEB日志稍有不同,预处理的时候可以不用考虑用户识别的问题,可以简单的把同一手机号码认为是同一用户,而挖掘的过程大相径庭,基本上都是实现对url的数据分析,WEB挖掘的方法同样适用于WAP日志数据。本文系统地介绍了数据挖掘产生和发展的状况,同时讨论了数据挖掘的流程及各流程的技术方法。尤其对Web日志的挖掘,进行了深入的探讨。首先,对预处理的各步骤及方法进行了详细的介绍,还配合了对WAP日志的处理,同时对真实数据进行处理,为后面挖掘工作做好准备。其次,对关联规则的两大算法进行了详细的介绍,APRIORI算法和FP-GROWTH算法,还针对FP-growth算法的不足,提出了新的HFP-growth算法,最后对这三个算法进行了比较,和举例说明,最后我们选择用]HFP-GROWTH算法来完成这次系统的挖掘工作。最后,我们对挖掘系统在VS2010上实现了挖掘,系统包括了数据预处理和数据挖掘两大模块,并应用到了真实的WAP日志数据上,得到了较为满意的答案。