随着社会网络服务的普及和移动终端的不断发展,作为二者结合的产物,移动社会网络服务也逐渐盛行起来,并呈现出良好的发展趋势。移动社会网络服务较之传统的社会网络服务具有了可移动、轻量化、更贴近用户的特性。它能够提供用户位置信息和用户社会关系信息,这些信息具有较大的信息挖掘空间,如果将其与用户行为分析结合起来,能够更好的为精确服务和精准营销提供依据。目前对移动社会网络环境下的用户行为分析的研究相对较少,而其提供的多元数据又能够为行为分析提供有力的支撑,所以本文提出一套适合应用于该网络环境的用户行为分析系统,该系统主要包括用户行为模型、推荐服务算法和反馈调节算法三部分。其中用户行为模型对用户行为阶段做出了定义、将网络内事物的多种类、多维度描述相结合,使模型具有了一定的灵活性和扩展性。在此基础上,提出用于推荐服务的算法和对用户反馈进行学习的调节算法以完成对用户行为的分析过程,表达分析结果。最后本文提出了一种移动社会网络仿真平台的搭建方法,并在一种应用情境下对系统进行了仿真,验证了其可行性。