随着信息技术的快速发展,互联网已经成为我们日常生活中的一部分,是用户获取信息的重要手段,也为用户提供了一个快捷方便的资源共享的资源平台。互联网上蕴涵了极为丰富的、最新的各种信息,但同时互联网的信息量过大,各种信息泛滥。我们在进行信息检索时,往往得到的结果与自己的兴趣不一致。面对海量信息,如何帮助用户快速、准确地检索符合自己感兴趣的信息是本文研究的重点。移动Agent技术结合了人工智能技术和分布式计算技术,它是可以自主运行的计算实体,具有移动性、自主性、响应性、异步性、智能性等特点。它可以被派遣到网络上自主的执行信息检索任务,达到高效信息检索的目的。移动Agent非常适合在目前的网络环境中帮助用户完成信息检索的任务。针对信息资源分布的现状以及传统的信息检索方式存在的不足,论文在吸收当前智能信息检索、数据挖掘等方面的最新技术的基础上,应用移动Agent技术理论,提出了一种基于移动Agent的网络信息检索方法,构建了一个基于移动Agent的网络信息检索系统模型,对网络信息检索系统的基本结构、相关技术以及实现方法进行了研究。基于移动Agent的网络信息检索系统模型主要包括四个功能模块:系统交互模块、兴趣学习模块、信息搜索模块和信息过滤模块。兴趣学习模块的主要功能是获取与用户有关的信息,确定和表示用户的兴趣和爱好,并预测用户潜在兴趣,调整用户兴趣库。信息搜索模块的主要功能是根据用户特定的兴趣,调用各种信息搜索引擎或启动自主搜索,从互联网中采集和搜索信息。信息过滤模块的主要功能是将检索结果实时反馈给用户,或者按照某种策略定时推送给用户,同时从用户操作行为预测用户兴趣。基于移动Agent的网络信息检索系统模型能够帮助用户快速、准确地获取自己感兴趣的信息,从而实现网络信息服务的个性化和智能化,因此具有广泛的应用背景和一定的实用价值。