通过对Web网站的日志进行聚类分析，目的是获取用户兴趣访问模式，进而为不同用户群体提供定制的个性化服务。针对原始CURE算法在代表点选择的随机性、不能充分体现用户兴趣偏好方面存在的问题，提出了改进的用户聚类算法，根据用户兴趣的显著特征提取元素的主要属性进行预聚类，为小类合并提供合理的初始类集，实验结果证明了该方法有较好的聚类结果。