本文通过研究现有的Web挖掘中聚类和分类技术的基础上，将一种基于蚁群优化的分类算法应用于Web内容挖掘的页面分类中：并引入一种基于改进的蚁群算法应用于Web使用挖掘的用户事务聚类中。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。 本文首先在对Web挖掘过程进行分析的基础上，详细地分析了Web挖掘中聚类和分类的现有技术的优缺点。深入讨论了几种改进的蚁群算法，在分析了现有算法应用于Web挖掘技术上的不足之后，本文将一种基于蚁群优化的分类算法Ant＿Miner3应用到Web内容挖掘中的页面分类上，并进行了非结构化数据集的处理。通过实验分析，得出了分类规则的准确率和简洁性同传统分类算法C5.0进行了对比：Ant＿Miner3算法的分类规则在准确率和简洁性方面更优。 最后，引入了一种改进的蚁群算法(Ireproved Ant Colony Algorithm，IACA)，并给出了基于IACA的聚类分析模型，继而对相应的算法进行实现，并应用到Web使用挖掘的聚类模型上。通过实验仿真，该聚类算法在聚类过程中，能够很好地避免算法出现停滞，并且较好地解决了全局优化的问题，使聚类的整体性能达到最优。