在分布式信息系统中,Agent作为一个先进的技术有着其特殊的吸引力。利用Agent的特性能够为网络移动计算提供简单的、适应性的、统一的解决方案。电子商务是建立在互联网的基础上的,随着它的不断发展,企业为了提高自身的竞争力需要更加先进有效的解决方案,这就使Agent技术成为了电子商务应用中主流技术。本文以2004年国家旅游局金旅工程中的中国旅游目的地营销系统、2004年北京市自然基金项目(4042012)为科研任务,在分布式人工智能和Agent技术的基础上,以国家旅游局金旅工程为应用对象,对Agent技术在分布式中国旅游目的地营销系统中的应用进行了研究。本文对基于Agent的中国旅游目的地营销系统电子商务中介平台进行了研究,设计出了一个基于Agent的电子商务交易模型,并提出了改进型的关联规则聚类算法,用以解决旅游商品信息中数据挖掘和规则提炼,同时将智能信息推拉技术运用在该模型中。本文主要工作和创新点如下:(1)建立了基于Agent的中国旅游目的地营销系统电子商务中介平台。在中国旅游目的地营销系统(DMS)电子商务中介平台上,建立了电子商务交易模型,定义了各种不同类型的Agent,给出了目的地营销系统中电子商务交易的工作流程。(2)提出并实现了在电子商务交易模型中的改进型的关联规则聚类挖掘算法,并对算法的准确性和产生规则数目以及算法的效率进行了分析。(3)建立并实现了电子商务交易平台中基于Agent的分布式智能信息推拉模型,定义了用于实现智能信息推拉的不同类型的Agent,并对分布式信息推拉进行了研究。本论文的研究成果以及在金旅工程中的成功应用,促进了信息技术和旅游业的成功结合,为金旅工程的进展以及旅游业实现信息化做出了贡献。本论文的研究成果获2005年北京市科技进步二等奖。