随着移动通信技术与多媒体技术的持续发展,与多媒体服务相关的新场景与新应用大量出现,全网多媒体内容的种类和数量都急剧增加。在此背景下,多媒体服务相关流量快速增长,已经成为全网流量最重要的组成部分,如何在承载海量多媒体服务的同时保证用户服务体验,已成为未来网络发展的一项关键性问题。基于这一问题,本文结合多媒体服务特点以及无线网络场景特征,针对D2D网络场景中的多媒体内容共享技术展开研究,为具体网络场景开发了内容放置与共享策略,提高了系统的缓存命中率,减少了网络中相同媒体内容数据的重复传输,进而降低了多媒体服务开销,改善了用户的服务体验。本文的具体工作内容如下:首先,本文对D2D网络场景下多媒体内容共享技术面临的挑战与机遇进行了探讨和总结。在分析了D2D通信技术与移动边缘缓存技术特点的基础上,本文指出了二者结合对于改善无线网络场景下多媒体服务用户体验的重要意义。同时,通过对现有缓存与分发技术的梳理和分析,结合D2D网络的场景特点,本文总结了D2D网络中影响多媒体内容共享系统性能的关键性问题,并据此指出了研究工作的切入点。其次,本文为盲流行度场景设计了流行度信息挖掘与内容放置策略,克服了D2D缓存场景中流行度信息难以获取,设备间缺乏协作缓存能力的问题。本文首先对D2D内容缓存场景进行建模,并对确定性内容流行度下的D2D缓存系统的缓存命中性能进行了分析。在此基础上,本文引入多臂赌博机模型,为D2D网络中的盲内容流行度缓存场景设计了基于在线学习技术的缓存放置策略。仿真实验将所提策略与各种参照策略相对比。实验表明,所提策略相较于参照策略具有更高的缓存命中性能,并具有更好的算法收敛性能。最后,针对D2D网络场景下缓存和通信资源受限的问题,本文提出了QoE驱动的多媒体内容段共享策略。本文首先在D2D网络场景下引入了内容段缓存机制,提升了内容放置策略的细粒度,改善了系统的媒体多样性与缓存效率。在此基础上,基于局部用户分布、内容偏好与网络状况,本文提出了一种QoE驱动的缓存放置和内容段分发策略。该策略为用户提供差异化服务,为用户在多媒体服务的内容质量与服务开销间取得平衡,改善了系统总体的QoE性能。仿真实验将所提策略与各种参照策略相对比。实验表明,所提策略相较于参照策略具有更高的平均QoE性能,且提高了用户间的QoE公平性。