随着无线网络技术的快速发展,机会网络已经成为该领域的研究热点。机会网络的通信不同于传统网络,机会网络通信是采用存储-携带-转发的方式传递数据包的,这种模式下的通信不仅路径选择很重要,合理使用缓存空间保证信息高效传递也同样重要。因此路由机制及缓存管理策略一直是机会网络研究的重点。本文在对机会网络的社会性研究后提出了基于兴趣划分社区的机会网络路由算法和基于社区路由算法的缓存管理策略,主要从以下两个方面去研究:1、基于兴趣划分社区的机会网络路由算法。针对当前机会网络路由算法在数据包较少的情况下无法准确估算节点的兴趣,导致社区划分不合理,数据包在节点之间存在无效传递,从而增大了通信开销等问题,提出一种结合节点接收消息的历史情况和历史消息与各类消息间的相似度来量化对各类消息的兴趣程度并根据这种兴趣程度来划分兴趣社区的路由算法ILCR(interest level community route)。ILCR具体转发策略是选择在目标社区内且到目的节点概率大的或活跃且可靠程度大的节点作为中继。通过ONE平台对ILCR仿真并与Epidemic、Prophet对比,结果表明ILCR在投递率比Prophet提高了约13%,比Epidemic提高了约113%;网络开销比Prophet降低了约94.4%,比Epidemic降低了约81%等,保证了在网络频繁间断且网络资源匮乏的情况下成功通信的可能。2、基于社区路由算法的缓存管理策略研究。针对缓存管理中仅考虑消息副本量或生命周期导致的网络性能低的问题,提出了 DU(Drop Unimportant)策略,DU策略主要根据消息所在节点在社区间的社会联系度或社区内的区域连接强度去量化当前节点的社会关系强度。根据消息的社会关系、消息的副本量及剩余生存时间对消息重要程度的不同权重去计算出每个消息的重要程度。当节点缓存发生拥塞时,优先删除重要程度相对较低的消息。通过ONE仿真平台对DU策略仿真并于FIFO、DO等经典缓存策略比较,结果表明DU策略在投递率上比FIFO等策略约有5%到17%的提升,开销平均约降低了 9%-14%,延时也略有降低。基于DU的ILCR路由较 ILCR提升了约 10%,比 Epidemic 提升了约 16%,比 Direct Delivery提升了约55%;网络开销比Epidemic降低了约92%左右;平均延时比ILCR降低了约4%,比Direct Delivey降低了约20%。