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近几年Web系统数量和网民数量都快速增长，据瑞士互联网研究公司RoyalPingdom的数据2012年全球网站数量已经达到6.34亿个，网站之间的竞争越来越激烈。同时网民数量也在快速增长，据我国工业信息化部的数据2012年我国网民数量已经突破5亿，网民的使用习惯也更加多样化。可用性领域著名学者Jacob Nielsen强调网站运营商应当将网站开发预算的十分之一用于系统的可用性设计，以有效增加网站的流量和盈利。在这样的背景下，提高Web系统良好的可用性就显得十分重要。
当前的Web可用性评估方法可以分为基于可用性标准的评估方法和基于用户行为可用性评估方法。基于标准的评估方法通过参照可用性标准例如ISO9126对Web系统逐项进行检查做出改进。其问题在于评估结果无法反映用户的使用习惯和场景。为了能够反映用户的使用习惯和场景，研究人员提出了基于用户行为的评估方法通过采集少数典型用户的行为并进行分析来进行评估。现有的研究工作着重在采集典型用户行为数据上，例如在网页中植入脚本、在浏览器中装入插件或者通过用户日志来获取行为数据。但是在当前网民使用习惯多样化的背景下有限的几个用户无法保证可用性评估的客观性。为了提高专家的评估效率，当前也有一些自动化的可用性评估工具可以发现网页无法正常跳转、用户异常中断使用系统的问题，评估人员可以基于这些问题再进行分析，然而，对于Web系统可用性的其它问题当前的研究工作还无法识别，仍然需要依靠专家进行人工分析。
基于以上情况，本文提出了一种基于用户日志和用例的Web系统可用性自动评估方法。当前的Web系统中，大量的用户日志存在服务器上。日志中记录着大量的用户行为数据，这些数据为评估系统可用性提供了有价值的参考依据。本文基于系统日志，分析用户的真实行为，并与需求文档中记录的用户期望行为模式进行对比分析，挖掘频繁出现的异常行为模式，例如网站设计失误造成的误点操作，没有预期的用户行为序列等现象，提供给可用性分析人员进行进一步的分析，从而提高系统可用性评估的效率。本文方法在真实项目中进行了应用，实验证明本方法找到的异常行为模式对可用性分析人员定位可用性问题有指导意义，可以提高评估人员的评估效率。