网络虚拟化在当前云计算研究与未来网络研究中处于十分重要的地位，是云计算技术的重要基石，也是未来网络研究的重要支撑技术之一。网络虚拟化技术通过将节点资源、链路资源统一虚拟化，丰富了传统云计算的虚拟资源池，能够将现有的物理网络划分成多个虚拟子网，在不同的子网上同时运行不同类型的应用服务，不同的虚拟网络之间相互隔离、互不影响，能够有效实现网络资源的复用和共享。　　而同时，网络虚拟化研究也面临很大的挑战。如何将虚拟资源请求有效的分配到底层物理网络上以创建满足不同业务需求的虚拟子网，如何对虚拟化的网络资源进行动态管理和调度，实现资源的集约和负载的均衡，是任何网络虚拟化方案都必须考虑的基本问题。围绕这一问题，本文从提高网络资源利用率、降低网络能耗开销、实现负载均衡、提高虚拟网络的用户体验等角度出发，深入剖析了虚拟网络资源分配和管理的特点，梳理了相关问题，并提出了相应的解决办法。　　本文的主要工作和贡献包括:　　1、在全面阅读分析相关文献的基础上，深入研究网络虚拟化资源分配及管理的特点，从虚拟资源分配的不同阶段（初始分配、动态监测、按需重分配）入手，分三个方面探索解决虚拟资源分配和管理问题的方法。　　2、针对虚拟资源的初始分配问题，借鉴社会网络中心度和物理学场论的思想，提出了基于拓扑信息挖掘的虚拟资源分配算法。该算法充分考虑了拓扑结构对虚拟资源分配效率的影响，仿真结果显示在提高映射成功率和网络资源利用率方面，相比已有算法具有明显的优势。　　3、在虚拟网络运行的过程中，需要对网络资源进行动态监测，既因为需要通过挖掘资源利用信息对底层节点和链路资源进行聚类分析，寻找网络中形成的资源过载点和低载点，又因为要进一步根据结果对映射算法进行反馈调整。为了满足数据处理的要求，本论文采用数据挖掘机制，利用非线性降维方法对底层网络中的节点进行分析并聚类，以挖掘资源分配中的内在规律。通过聚类，在未来阶段再进行虚拟资源分配时，将资源尽量分配到资源利用率不高的节点簇上，能够有效的实现网络的负载均衡。　　4、在虚拟网络运行的过程中，用户对虚拟网络的需求不是一成不变的，而是受到用户行为、位置、移动性等多方面因素的影响。针对用户需求变化的应用场景，以提高用户的服务体验质量为出发点，提出了基于模糊逻辑推理的情景感知的虚拟服务迁移机制。该机制能够有效地对用户需求的变化进行判断，得出用户需求的变化情况，以此对虚拟服务进行迁移，既满足了能耗降低的需求，也提高了用户的服务体验。