近年来,由于智能移动终端得到快速的发展,进而促进了移动应用的发展。然而,在移动应用快速发展同时并没有太多重视移动应用的友好性,从而导致了大量现有的移动应用使用友好性差,具体表现为用户使用体验感下降、网络资源的利用率低下、用户个人隐私和网络安全受到了严重的威胁等。随着移动应用的不断发展,对移动应用进行友好性分析也开始逐渐受到人们的重视,因此本文将对基于SVM的移动应用网络友好性分析系统及其相关关键技术进行研究。对于移动应用网络友好性分析系统中关键的SVM分类技术,本文通过研究现有的有关分类的国内外相关文献,比较现有对移动应用进行分类方法的优缺点,提出通过SVM结合移动应用在使用过程中的针消耗的能耗数据对移动应用分类。为了实现对移动应用多分类,本文提出基于平衡二叉树的多类分类算法。相比原有的普通二叉树分类算法,可以达到更高的分类精度,并能够提高分类速度。其次,为创建移动应用网络友好性分析系统的评判算法,本文在研究现有有关评判算法的文献并结合现有移动应用的评判需求,提出了基于TOPSIS的多层分析的评判算法。本文通过分析不同类移动应用在定义操作过程中消耗的软硬件数据,构建移动应用的评判模型,并且从多个方面来给出移动应用的评判结果与排名,能够全面的实现移动应用的网络友好性分析。最后,通过对系统运行结果结果表明,本文提出的基于SVM的移动应用网络友好性分析系统可以实现对移动应用进行评判,并从多个方面给出评判结果。为移动应用的友好性分析系统的实现提供了一套可行方案。