Web数据中包含了大量的用户浏览信息，如何有效地从其中挖掘出用户浏览兴趣模式是一个重要的研究课题。本文针对网络截获数据进行Web挖掘，并使用社交网络分析的方法分析用户的访问兴趣。首先将Web数据进行预处理，提取出有效反应用户兴趣的Web数据。然后通过聚类的方式根据用户兴趣划分类别。在Newman的基于局部搜索的快速复杂网络聚类算法FN的基础上加入了边的权重的概念。最后依据社交网络分析中中心点的概念，用顶点的度数和顶点的聚类系数来判别每个类别中的关键节点，使用关键节点来代表每个类别的用户兴趣特点。

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