随着网络技术的高速发展，Internet上的信息呈指数增长，Web成为存储、发布及获取信息最重要的载体。Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用，是从Web上的数据中发现用户的浏览模式或寻找相关的Web页面等。其中，Web使用挖掘的研究目的在于发现用户浏览网站的行为规律，改善网站结构和页面的超连接结构，提高网站服务质量以及在电子商务中的客户关系管理方面的决策支持。本文着重对Web使用挖掘算法进行了研究，所做的主要工作和新见解如下：首先，概述了数据挖掘和Web挖掘的理论知识，分析了数据挖掘的研究焦点；其次，在讨论Web访问日志预处理的基础上，设计出由用户会话求最大向前指引路径的算法；同时给出了一种新的会话构造方法——基于时间和引用的启发式方法，该方法不仅利用了用户会话的时间特性，而且考虑了用户的浏览特性，在一定程度上方便了用户频繁访问模式的挖掘；提出一种发现用户频繁访问模式的算法(FAP-Mining)，该算法可以用于发现不同类型的网站用户的访问模式，并且可以根据专家设定的支持度阈值发现用户的频繁访问模式。最后，设计开发了WEB使用挖掘实验系统，在会话识别模块实现了基于时间和引用的会话构造方法，并将其与其他流行方法进行了比较；在访问模式模块实现了本文提出的FAP-Mining算法。