वेब उपयोग खनन का उपयोग वेबलॉग डेटा से उपयोगी डेटा, सूचना, ज्ञान प्राप्त करने के लिए किया जाता है, और वेब पेजों के लिए उपयोगकर्ता एक्सेस डिज़ाइन की पहचान करने में मदद करता है।
खनन में, वेब संसाधनों का प्रबंधन, व्यक्ति एक वेबसाइट के आगंतुकों के अनुरोधों के डेटा के बारे में सोच रहा है जो वेब सर्वर लॉग के रूप में बना है। जबकि वेब पेजों के सेट की सामग्री और तंत्र पृष्ठों के लेखकों के इरादों का पालन करते हैं, एकल अनुरोध दिखाता है कि उपयोगकर्ता इन पृष्ठों को कैसे देखते हैं। वेब उपयोग खनन उन संबंधों का खुलासा कर सकता है जो पृष्ठों के डिजाइनर द्वारा सुझाए गए नहीं थे।
एक वेब सर्वर आम तौर पर एक वेब पेज की प्रत्येक पहुंच के लिए एक (वेब) लॉग प्रविष्टि, या वेबलॉग प्रविष्टि पंजीकृत करता है। इसमें अनुरोध किया गया URL, IP पता जिससे अनुरोध प्रस्तुत किया गया है, और एक टाइमस्टैम्प शामिल है।
वेब-आधारित ई-कॉमर्स सर्वरों के लिए, बड़ी संख्या में वेब एक्सेस लॉग डेटा एकत्र किया जा रहा है। ऐसी प्रसिद्ध वेबसाइटें हैं जो हर दिन हजारों मेगाबाइट के क्रम में वेबलॉग रिकॉर्ड दर्ज कर सकती हैं। वेबलॉग डेटाबेस वेब गतिकी के बारे में समृद्ध डेटा का समर्थन करता है। इसलिए परिष्कृत वेबलॉग खनन दृष्टिकोण तैयार करना आवश्यक है।
वेब उपयोग खनन के लिए विकासशील विधियों में, यह निम्नलिखित पर विचार कर सकता है। पहला, हालांकि यह वेबलॉग फ़ाइल विश्लेषण के कई अनुप्रयोगों की कल्पना करने के लिए उत्साहजनक और उत्तेजक है। यह समझना आवश्यक है कि बड़े कच्चे लॉग रिकॉर्ड से क्या और कितना सही और विश्वसनीय ज्ञान के आधार पर ऐसे अनुप्रयोगों की सफलता प्राप्त की जा सकती है।
दूसरा, उपलब्ध यूआरएल, समय, आईपी पता और वेब पेज सामग्री डेटा के साथ, वेबलॉग डेटाबेस पर एक बहुआयामी दृश्य बनाया जा सकता है, और शीर्ष एन उपयोगकर्ताओं, शीर्ष एन एक्सेस किए गए वेब पेजों को खोजने के लिए बहुआयामी ओएलएपी विश्लेषण लागू किया जा सकता है। आम तौर पर उपयोग की जाने वाली समयावधि, आदि, जो संभावित ग्राहकों, उपयोगकर्ताओं, बाजारों आदि को खोजने में मदद करेगी।
तीसरा, डेटा माइनिंग को वेबलॉग रिकॉर्ड पर लागू किया जा सकता है ताकि एसोसिएशन पैटर्न, अनुक्रमिक पैटर्न और वेब एक्सेसिंग के रुझानों की खोज की जा सके। वेब एक्सेस पैटर्न माइनिंग के लिए, सटीक वेबलॉग विश्लेषण को सरल बनाने के लिए उपयोगकर्ता ट्रैवर्सल के अधिक डेटा प्राप्त करने के लिए और उपाय करना आवश्यक है।
इस तरह के अधिक डेटा में इंटरनेट सर्वर बफर में वेब पेजों के उपयोगकर्ता-ब्राउज़िंग अनुक्रम शामिल हो सकते हैं। ऐसे वेबलॉग दस्तावेज़ों की आवश्यकता के साथ, सिस्टम कार्यान्वयन का विश्लेषण करने, वेब कैशिंग द्वारा सिस्टम डिज़ाइन को बढ़ाने, वेब पेज प्रीफ़ेचिंग और वेब पेज स्वैपिंग पर अध्ययन निर्देशित किया गया है; वेब ट्रैफ़िक की विशेषता को समझना; और ग्राहक प्रतिक्रिया और प्रेरणा को समझना।
उदाहरण के लिए, कुछ अध्ययनों ने अनुकूली साइटों का प्रस्ताव दिया है - ऐसी वेबसाइटें जो उपयोगकर्ता पहुंच पैटर्न से समझकर खुद को बढ़ाती हैं। वेबलॉग विश्लेषण एकल उपयोगकर्ताओं के लिए अनुकूलित वेब सेवाओं के निर्माण में भी मदद कर सकता है।