容迟网络(Delay Tolerant Networks,DTNs)是一种节点间间歇连接的新型网络体系,而移动社交网络(MSNets,mobile social networks)是它的一种重要应用。在校园移动社交网络中,人们通过随身携带的无线设备在近距离范围内相互通信的间歇性连接而传播消息。随着智能移动终端的普及,移动社交网络将覆盖越来越多的人群。在如今的信息社会,人们的日常生活不能离开信息,如何有效地收集有用的信息成为每个人必备技能。因此,在移动社交网络中,数据转发算法是研究移动社交网络的重点之一。本文首先研究了移动社交网络的发展过程、移动社交网络用户的基本特点和移动社交网络中典型的数据转发算法。接着,介绍了马尔科夫链的预备知识、马尔科夫决策过程的预测方法和马尔科夫过程的应用。最后为了研究如何利用节点间间歇性连接传输数据,提出了校园移动社交网络中基于种子的数据分发算法(SDD,seed-based data dissemination),其主要思想是为每一个社区选择一个种子节点来扩散数据包。在社区内,当前社区种子节点复制数据包给遇到的且对该包感兴趣节点以及为每个下时段社区选择一个未来种子节点。另外为了增加社区间数据包传播几率,课间携带包的节点或者种子节点课间休息时在教室所在楼层公共区域复制包给感兴趣节点并且为每个下时段社区选择一个未来种子节点,并且建立相关马尔科夫决策过程模型。最后,仿真实验表明,与著名的epidemic、publish/subscribe system和social groups based routing算法相比,该算法可以明显地降低网络开销,同时接近epidemic算法达到的最大传递率。同时将我们提出的模型与节点实际移动情况进行比较,以皮尔逊相关分析作为标准,结果显示马尔科夫模型可以很好地预测数据分发。