随着互联网的快速发展，搜索引擎、门户网站等网络产品后台产生了大量的Web日志。然而，原始的Web日志都是些一维的记录式数据，其格式大致上都是“[某人][某时][用搜索引擎查询了某个关键词或者浏览了某个门户网站的网页]”，从大量这样的日志中获取用户信息是很困难的。 本文以Web挖掘理论为基础，以Web日志分析发展现状为背景，提出将多个网络产品的Web日志结合起来进行分析，从中提取网络用户的群体特征，服务于Web广告商和广大网络用户。并完成了一个Web日志用户群体分析系统的设计与实现。 Web日志用户群体分析系统把关注点放在用户群体特征上，对大量的Web日志数据进行整理和统计，生成多维的关于用户群体特征的信息。比如网络用户中的男女比例、年龄分布、婚姻状况、职业分布、国家地区分布和所使用的语言特征等等，并且把这些信息用直观的柱状图、饼状图或曲线图展示给广告商或者其他感兴趣的用户看。 系统还生成一些关于搜索引擎热门查询关键词的统计报告，显示在一段时间内哪些关键词被查询的次数最多，并且用曲线图描绘出这些热门关键词在一段时间内的变化趋势。 另外，系统对网址的访问情况进行全方位统计，对于网址管理者改善用户体验有着很重要的参考价值。 本文的整个思想就是从大量Web日志数据中提取有意义的信息。为广告商提供用户群体特征，提高广告投放的效益。网络访问统计信息可以用于网站管理员了解Web用户的情况，改善用户体验。 Web日志用户群体分析系统进一步丰富了Web日志分析的内容，并且使服务对象更加广泛。