随着通信网络的发展,未来网络架构将以内容分发与共享为主要应用,同时将有成千上万的终端接入网络供用户使用,现有的以IP地址为中心的互联网无法解决寻址复杂和带宽有限的不足,而内容中心网络(Content Centric Networking,CCN)通过关注数据内容本身而不是数据内容所在位置,解决了端到端通信模式中每次存取内容都要间接映射到内容所在设备的问题。CCN在命名、安全、路由、缓存和传输等方面均有着潜在优势,而其中路由与缓存策略是在内容中心网络中的两个关键研究方向。对路由和缓存策略进行设计和改进可以有效地提升内容检索效率,降低网络业务负载。论文选题来源于国家自然科学基金《以内容为中心的移动自组织社交网络缓存技术研究》(课题编号:61502046)和网络体系构建与融合北京市重点实验室开放基金项目《基于用户偏好的内容中心网络无线网络缓存技术研究》。论文主要针对面向社交的内容分发需求,设计了基于用户偏好特性的路由和缓存策略。论文主要研究内容如下:(1)论文概述了目前内容中心网络的体系架构、节点模型、关键技术以及相关仿真平台。同时总结了内容中心网络的路由和缓存技术,归纳了 CCN路由和缓存策略目前的研究现状。(2)为了充分利用中间路由节点上缓存的内容并降低控制开销,本文提出了一种基于用户偏好相似度的路由策略(User Preference Similarity based Routing Strategy,UPSR)。首先定义并引入了有向链路的用户偏好相似度,接着将其和链路时延、链路带宽相整合计算链路损耗,最后为每个内容类别分别计算节点每个端口的转发损耗并提供最佳转发的下一跳。仿真表明经比较后该策略在服务器负载、缓存替换率、平均获取时延和获取成功率方面综合表现最佳。缓存冗余的降低可以有效提升缓存替换率和平均获取时延的表现。(3)为了降低流行度统计开销,同时考虑用户偏好的时效性,本文提出了一种基于内容流行度预测的缓存策略(Content Popularity Prediction based Caching Strategy,CPPC)。首先每个节点对所有内容进行聚类,接着按周期统计并预测出每个内容类别的流行度值,最后根据预测结果,节点做出相应的缓存判决。仿真表明经比较后该策略在缓存替换率、缓存命中率和内容获取平均跳数方面都具有更好的性能,流行度预测能够有效提升后两者的性能表现。同时,通过仿真验证了论文提出的UPSR和CPPC策略进行路由和缓存协作时的性能增益。