电子商务随着Internet的热潮逐渐流行起来，成为了商业的新模式。电子商务系统在运行的过程中积累了大量的数据，这对数据挖掘产生了需求。对供应商来说，这些数据是十分宝贵的决策资源，对其进行分析和挖掘，可以充分了解客户的喜好、购买模式及潜在的消费趋势，设计出满足不同客户群体需要的个性化服务，进而吸引客户，增强自己的竞争能力。因此，将Web挖掘技术应用于电子商务已经成为当前数据挖掘中一个倍受关注的重要领域。 从Web挖掘技术出发，着眼于在电子商务中的应用研究，对这一应用的理论和具体实现技术进行了较为深入的探讨。围绕Web挖掘及其在电子商务中的应用问题，给出了Web挖掘技术应用到电子商务中的应用框架。结合该框架和Web使用记录挖掘的一般框架，以理解客户意图为目标，设计了电子商务中Web使用记录挖掘的一种简化框架图，并把整个挖掘工作分为数据清理、模式挖掘和模式分析三个部分，便于实际操作实施。 Web日志挖掘是Web挖掘的重要内容。因而，以简化框图为指导进行了具体的应用研究。采用了两种新的XML应用一XGMML和LOGML，大大简化了预处理工作；在此基础上，利用最大前向引用算法和完全扫描算法挖掘客户访问模式，包括客户的个人访问模式和客户群体所体现出来的群体访问模式。这不仅实现了客户“一对一”的个性化服务要求，同时也利用分类对客户群体进行了划分，照顾了商家的利益。 根据上述用户访问模式的挖掘技术，探讨了Web挖掘模式对电子商务环境下的客户分类支持框架和思路，以及商务环境下的客户关系管理问题，以正确制订企业的营销策略，帮助企业吸引客户、保留客户，提高效益，并从Web挖掘算法和商业应用两方面给出了定性评价指标。