Internet的快速发展使得信息资源急剧增长，越来越多的信息通过互联网被传送到世界各地。互联网中也积聚了越来越多的信息，网络成了人们获取信息的主要来源。但是由于它数据的半结构化和无索引特点，使我们充分利用这些丰富的信息变得越来越困难。以人工智能为基础的数据挖掘技术迅速发展，为解决这一问题带来了希望，web文本挖掘的概念应运而生。本文主要研究web文本挖掘技术。 本文首先介绍了web文本挖掘技术的研究背景、研究目的、研究意义以及国内外研究现状，接着介绍了web文本挖掘的一般过程，进一步介绍了web文本挖掘过程中的几个关键技术。针对web文本分类中的中文分词算法问题，设计了一个三层存储格式的词典并采用对字符串正向先取两字，随后逐一增一字的方法进行分词。针对经典挖掘频繁项集算法—Apriori算法所存在的问题，采用修剪频繁集策略，减少了候选项目的数量；采用优化连接策略，减少了执行次数，提高了Apriori算法的运行效率；采用库优化策略，减少了数据库中事务的个数，并且避免了事务的大量重复扫描，实验证明这一策略可以提高算法的效率。 本文最后设计并实现了一个中文web文本分类系统。把每个文本文档看作是一个具体的事务，把该文本文档中的频繁出现的词语看作是项，通过文档的词条集推出文档所属的类别。采用向量空间模型来表示文本，采用词和类别的互信息量作为特征项抽取的判断标准，采用CBA算法来构造分类器。经过分词实验，测试表明采用三层存储格式的词典及改进的分词算法改善了分词的速度和分词的精度。经过文本分类实验，表明应用改进的Apriori算法进行分类测试，能有效提高数据的分类查准率和查全率。