随着移动社交网络的迅速发展,"移动信息过载"问题随之产生,移动社交网络服务中大量复杂的移动信息导致用户个性化服务需求被覆盖。为了实现对移动社交网络个性化用户偏好的及时、准确预测,本文结合上下文感知模型提出一种基于多维情景的移动社交网络用户偏好获取方法。首先,从上下文信息、用户认知行为、服务质量多维情景出发,分别提取基于有效上下文、基于用户有效认知和基于服务质量属性的用户偏好;其次,融合以上情景用户偏好构建移动社交网络用户偏好感知模型;最后,采用层次向量空间表示法来描述用户偏好模型,并通过基于用户反馈信息的更新处理机制完成对模型的更新。该模型实现了对移动社交网络用户偏好的快速预测、动态追踪和及时更新,提高了用户偏好预测的准确性,更好地满足移动社交网络用户的个性化信息需求。