计算机网络技术和分布式数据库技术的发展促进了数据的分布式存储,从而促进了分布式数据挖掘这一新技术的产生。分布式数据挖掘使用分布式计算技术,从分布式数据库中发现用户需要的知识,具有很大的应用前景。自20世纪90年代以来,M-Agent系统逐渐成为人们研究的热点,对许多科学技术的发展产生了深远的影响。M-Agent技术比较适合于对复杂的分布式问题进行求解。在基于M-Agent的数据挖掘系统中,数据挖掘Agent分布在网络中不同地点的数据库上,按用户的要求进行数据挖掘,并将结果传送给用户,避免了数据库中数据的移动。因此,将M-Agent技术应用于分布式数据挖掘系统中,具有很大的技术优势,必将促进分布式数据挖掘技术的巨大进步。本文旨在研究M-Agent技术在数据挖掘中的应用机理。论文首先总结了Agent技术和数据挖掘技术的发展状况,并分析了M-Agent和分布式数据挖掘相结合的优势,然后设计了一个基于M-Agent技术的分布式数据挖掘模型,并研究了该模型在分布式数据库中对关联规则的挖掘方法。本文分三个部分,第一部分研究了Agent和数据挖掘技术的基础理论;第二部分以M-Agent技术为基础,设计了一个基于M-Agent技术的分布式数据挖掘系统模型,并研究了该系统中多个Agent之间的协作关系。第三部分将分布式数据库分成按事务分布和按项目分布两种情况,分析了该系统在这两种情况下对数据库中关联规则的挖掘方法。