用户兴趣反映了用户对资源的请求意向,掌握用户兴趣有利于资源部署的优化,提高用户体验。传统TCP/IP网络中,用户兴趣数据由不同的网络内容提供商所有,结构各异,因此很难获得用户兴趣数据的全局视角。内容中心网络(Content-Centric Network,简称CCN)是以内容为中心的网络,解决了现有网络移动性差、可靠性差、灵活性差、不安全等问题。它对数据块进行命名,并依据其名称转发数据块。数据块的名称采用分级制,并且携带自身内容的来源和特点信息。本文设计实现了一个内容中心网络用户兴趣数据处理与分析系统(ASystem for Process and Analysis of Interest Data in Content-Centric Network,简称PAID),该系统收集CCN网络中的用户兴趣数据,并对这些数据进行处理分析,进而观察和预测用户兴趣变化,最后将结果用于优化网络资源部署、热点内容推荐,使网络更高效、更智能。本文的实验环节验证了SPAID系统的可用性,并用它对某视频网站的真实用户兴趣数据进行分析实践。最后,对本文的研究工作取得的成果及不足之处进行了总结,提出了未来的研究方向。