旅游业的兴起和人们对旅游度假日益增长的需求，迫切需要从网络中搜集到符合要求的信息并进行智能分析。因此研究基于信息推送和检索系统的智能导游系统具有重要意义。本论文以国家自然科学基金项目：基于Agent和数据挖掘的假日旅游状态和安全事故预测预警研究、北京市教育委员会科技发展计划重点项目：基于数据挖掘和Agent的假日旅游信息方法研究为课题来源，建立了基于Agent技术的个性化查询系统和基于智能信息推拉技术的智能导游系统。 论文完成的主要工作如下： (1)旅游用户个人模型的建立。通过分析用户某段时间上网浏览网页的历史记录和操作行为，建立兴趣模型；通过获取网页的Rank值，建立网页的可信模型。在这两个模型的基础上建立了旅游用户个人模型。 (2)基于Agent的个性化旅游查询系统的建立。设计并实现了管理Agent、兴趣Agent、查询Agent和过滤Agent。将用户提交查询的工作分解由各类Agent执行，使用旅游用户个人模型的计算结果来建立具有个性化的信息查询系统。 (3)基于智能信息推拉的智能导游系统的实现。实现了基于兴趣模型的公共频道推荐功能，将Ajax与IIPP技术结合实现了频道信息的主动更新和推送。开发了用户管理频道和设定阅读选项的功能。 本论文在兴趣模型的基础上建立了基于Agent技术的信息查询系统和基于智能信息推拉(IIPP)的智能导游系统。用户可以通过智能导游系统查询到符合用户个性化的、有一定可信度的信息；同时可以订阅自己喜爱的频道，实时关注重要信息。本文建立的智能导游系统可以满足用户的个性化需求，节省用户时间和精力，缩小检索范围。论文的研究成果对建立高质量的旅游信息源，加速旅游信息的实时传播与发布，促进旅游行业的信息化具有重要意义。