随着智能手机、i Pad、可穿戴设备等智能设备的普及和用户对新兴应用需求的快速增长,网络流量呈指数增长,这带给核心网络巨大的压力,导致回程链路的拥塞,在高峰时段甚至会造成通信中断。边缘服务器和终端的协同缓存被认为是下一代通信网络中降低内容下载时延和缓解回程压力最有前景的技术之一。但是,终端和边缘服务器的存储资源是有限的,因此如何高效利用缓存资源来设计合理的缓存策略是一个具有挑战性的问题。首先,本文介绍社交感知的边端协同缓存的研究背景和意义,分析国内外的研究现状。接着介绍边缘缓存的核心思想和三个关键问题,即缓存内容、缓存位置和缓存方式,并且重点分析传统的缓存策略、带社会属性的缓存策略和协同缓存策略。其次,提出一种社交感知图的边端协同缓存策略,以最小化所有请求的平均下载时延。具体地,分别在物理域和社交域中将小基站和用户终端2层不同类型的节点间的无线通信网络建模为1层有向图,实现系统模型的简化。分别将物理和社会属性建模为物理链路图和社交图中有向边的权重,然后通过合并这2层拓扑图来构建社交感知图。根据节点所有外邻点的偏好集与对应边的权重建模该节点的缓存偏好集,再根据这个加权的缓存偏好设计缓存策略。再次,提出一种多图联合的边端协同缓存策略。具体地,构建包含节点对文件偏好程度信息的节点-文件偏好图、包含物理传输能力以及社交关系信息的社交感知图和包含文件之间相似性的文件属性图。根据构建的社交感知图和节点-文件偏好图来联合建模节点空间的偏好因子,根据构建的文件属性图和节点-文件偏好图来联合建模文件空间的偏好因子,再结合2种偏好因子设计多图联合的协同缓存策略。最后,总结主要工作与创新点和展望后续研究工作。