近年来,随着互联网技术迅猛发展和移动智能终端普及范围的不断拓展,我国手机网民规模不断扩大,移动通信运营商的主要业务收入来源从语音通话、短信计费等方式逐步转向数据流量类业务收入。面对日益增长的消费需求,各运营商如何利用好已有数据,通过数据分析挖掘用户使用偏好,最终精准的推荐相应业务成为亟待解决的问题。如用户在过去一段时间内订购的业务在一定程度上能反映出用户的业务需求及偏好,可充分利用这些信息为用户提供个性化业务推荐。由于社会网络分析方法可以将具体业务抽象到图上,较为便捷准确地利用图论中的相关理论和方法分析提取网络特点,为解决该类问题提供了一个新思路。基于此,本文提出了一种基于社会网络分析的手机业务推送模型。该模型首先对不同用户订购的业务进行横向比较,利用关联规则构造手机业务间有向赋权网络图并对手机业务聚类,其次用拉普拉斯算法对各类内业务进行重要性排序并选取前k项业务;最后,将与k项业务对应的用户进行消费能力评价,选取M位用户作为最终推送业务的目标用户。这样既能使运营商为用户提供精准的服务,又有别于传统的只根据用户本人消费习惯推荐业务的服务模式。本论文基于移动手机业务的特点,在分析归纳社会网络分析中不同聚类方法的优势以及用户消费能力评价的基础上,对互联环境下移动手机业务目标用户的信息推送服务进行探索性研究。文中利用关联规则建立移动业务有向赋权网络图的方法,根据网络特点选取Louvain聚类方法进行业务聚类,并计算出各个社团内业务重要性排名,基于业务排名选取初始信息推送用户群,最终根据层次分析法建立用户消费能力评价模型,从而选取最终推送信息的用户,对运营商提供更多更好的个性化服务、不断提升经营业务收益都具有较大的理论价值和实践意义。