当前,各式各样的移动社交网络服务给人们的社交生活提供了便利,但是这些社交网络服务主要关注人与人之间的社会关系,而没有向人们提供能够发掘全面社交信息的渠道。于是,“基于主题的移动社交网络”的概念被提出,其以移动设备为基础,通过建立线上的社交互动和线下真实的社交活动,连接了用户的线上及线下的社交生活。这种社交网络服务将用户线下和线上的社交关系相结合,不再独立地区分线上好友和线下好友。本文在基于主题的移动社交网络的需求基础上,设计了一种社交活动推荐算法,该算法结合基于内容推荐方法和基于协同过滤的推荐方法的优点,深入挖掘了用户的兴趣及社会关系。随后本文通过社交网络中的真实数据验证了该算法的有效性和可行性。此外,本文在Openfire开源框架的基础上,设计实现了基于主题的移动社交网络的服务器以及相应的数据库。该服务器能向用户提供社交活动发现、加入等服务。同时考虑到该服务器的扩展性和灵活性,本文开放了服务器的社交活动推荐接口,方便其他社交活动推荐算法服务于本社交网络服务器中。为了向用户提供更佳健壮和高效的社交网络服务,本文基于Nginx的第四层负载均衡搭建了基于主题的移动社交网络集群,并结合基于主题的移动社交网络地域性的特点,对该集群提出了包含负载均衡策略和数据缓存策略的优化方案,有效地解决了单节点服务器的性能瓶颈。同时在本文最后对该集群进行了压力测试,由实验结果可知,本文提出的负载均衡策略和数据缓存策略能全面提升基于主题的移动社交网络集群的效能。