在线社交网络凭借其结合用户线上与线下、融合用户现实与虚拟的优势已取得巨大的成功。随着移动互联技术的进步,移动互联网进入高速发展的时代,利用智能移动设备来访问互联网已经成为主流网络访问方式,从根本上改变了人们的生活。随时随地的接入方式和移动用户之间愈发紧密的社会联系,预示着未来移动互联网的发展趋势将是融合用户移动属性和社会属性、结合移动社交网络服务和资源分发服务的移动社交网络,未来移动互联网络中智能移动终端社交用户对资源请求将会越发频繁。然而,当前的移动社交网络研究刚刚起步,仍然存在着非常多的不足。有鉴于此,本文探讨基于移动社交网络的资源分发策略,融合用户亲密度模型构建方法、移动社区发现方法,研究基于移动社区的节点资源分发策略。本文的主要工作如下所叙：第一,介绍了社交网络的发展历程,分析了移动社交网络和在线社交网络、移动瓦联网之间的联系与区别,介绍了传统基于社会联系的社区划分算法和资源分发策略适用场景和优缺点,为提出基于移动社交网络的资源分发策略做铺垫。第二,提出一种多因素决策的移动社交网络用户亲密度模型。针对移动社交网络中用户身份与移动终端相互映射、智能终端运动轨迹表征终端移动属性、用户行为反映个体行为属性等特点,根据移动社交用户好友关系、用户资源请求相似度和联系频率等用户社会属性因素,综合用户相对位置稳定性的用户移动属性因素,构建一种多因素决策的移动社交网络用户亲密度模型。第三,基于用户亲密度评判准则和聚类算法进行移动社区发现,建立面向用户亲密度的移动社区发现方法。与此同时,提出了一种基于Python的移动社交用户好友关系模拟生成方法和一种基于真实场景的移动社交用户资源请求模拟生成方法,可用于模拟移动社交网络用户之间的资源请求相似度。在此基础上进行了多种移动社区发现方法的性能对比和分析。第四,针对城市移动社交场景,提出一种面向移动社区的MP2P节点资源分发策略。并根据移动社交网络应用环境,搭建基于NS-2仿真平台的移动社交网络仿真,对所提出的资源分发策略进行了详细具体的仿真实验测试,并进行了性能分析和性能对比,以验证资源分发的有效性。实验证明,基于移动社区的资源分发策略在城市移动社交场景中性能较优。