随着互联网的迅猛发展,以信息获取、交流沟通类为主的基础网络服务正逐渐发展为以休闲娱乐、电子服务、电子商务三大类服务为主的扩展网络服务。随着科学技术的飞速发展和计算机网络的日益普及,网络用户的规模在逐渐扩大,网络用户的行为也越来越复杂。与此同时,商业网站等赢利性站点需要分析用户的行为及爱好来提供更满意的服务使得利润最大化,这也与提高网站服务的效率和个性化程度极为相关；政府、科研机构等非赢利性的网站也需要通过分析用户构成与其网络行为上的特点来构建科学的决策支持系统。为此,网络用户行为的分类以及在此基础上的分析研究越来越亟待提到日程上来。Web日志挖掘的方法通过挖掘Web日志记录,来发现用户访问Web页面的模式,通过分析和探究Web日志记录中的规律,可以识别网站的潜在客户,提高对最终用户的信息服务质量,并改进Web服务器系统的性能。本文重点研究用户行为分析中的数据挖掘及兴趣分类技术,提出了网络用户和网络用户行为的概念,并在此基础上对网络用户行为进行了分类,通过研究现有的网络用户行为分析方法,提出了基于兴趣分类的用户行为分析的系统,实现了其中的数据获取模块,数据预处理模块及兴趣挖掘模块,对系统运行了测试,并提出了系统的应用方案。