随着信息时代的到来,人们对数据交互和通信的需求越来越大。大多数的数据和信息可以通过传统的路由-交换互联网有效传输,但在一些网络设备难以架设的偏远山区以及在河流湖泊之中,数据传输就必须引入便携的移动收发终端。为了让这些设备有效组网,并按照一定机制工作,机会网络以及相关的路由算法等机制便应运而生。从野生动物追踪、汽车网络到目前手持无线设备,各种形式的机会网络发展极为迅速。由于工作环境的多样性,并且处理信息种类也不相同,所以机会转发机制的也应具备有不同特性来应对复杂多变的环境及移动模型。与其它网络应用相比,手持终端移动网络PSN(Pocket Switched Network)具有较高的研究价值和实践空间。为了研究PSN的移动模型,首先研究了节点的移动规律的研究入手。对于移动节点来说,移动依据的主要来源于节点移动的历史信息,这些信息主要由节点观测记录获得。PSN的一个特征是,移动节点主要由人组成,这样移动历史信息相对于其他机会网络应用场景具有更多的价值。为了掌握节点移动的历史信息,本文提出的MDIR(Mass-group Detected by Interest-value)算法引入了社团的概念,将节点的移动规律与其它节点的关系进行关联。理论上,在社会网络中节点的移动可以归结为在不同社团中移动的过程。因此本算法中,消息更倾向于向包含目标节点的社团转发。此外,考虑到社会关系的动态性,算法还引入兴趣值概念来更新网络拓扑中的社团结构。本文同时还提出MTBR(Mobile-Tendency Based Routing)算法,用于在社会网络中,针对强移动性节点检测节点移动的倾向。然后,本文还提出了M-T(Mass or Tendency)决策,基于前两个算法的特点,采取MDIR算法从社会网络拓扑结构中节点的社会社团属性的优势,同时考虑到社会网络节点的多样性和复杂性,在MDIR与MTBR算法的切换中做出决策。实验测试数据表明,在不同的节点密集度和网络资源有限的情况下,相较于其它现有算法,MDIR算法通过计算效用值进行路由转发,该过程产生了较低的转发能耗以及较稳定的送达率。MTBR算法检测出的节点移动倾向可以准确反映强移动性节点的运动习惯,可以适用于PSN环境的转发效用计算。