随着互联网技术与应用的飞速发展，以及互联网用户的快速增长，宽带化、个性化以及内容海量化已经成为互联网发展的主旋律。基于海量数据内容的高速增长趋势，不难预测，未来互联网的挑战之一将是海量内容的可靠传输与高服务质量保证和网络基础设施所能提供的计算、存储和传输能力之间的矛盾。为了从根本上适应内容高效分发趋势以及应对上述挑战，学术界近年来提出了一系列以信息为中心的体系架构，致力于将地址与标识分离，不再关注“在哪里”——地址和主机，而是关注“是什么”——用户和应用需要的信息内容。　　本文首先分析了信息中心网络(Information-Centric Networking，ICN)的主要特点和关键技术，并对当前学术界研究较为广泛的CCN/NDN，PSIRP/PURSUIT等典型ICN模型进行了论述和分析;然后重点介绍了ICN中的缓存组模型建模以及最优协同深度内容放置算法，并仿真和对比了算法的性能和优势;最后还阐述了缓存组模型原型系统的设计与实现。　　本文工作以及贡献主要包括以下两点:　　第一，本文第三章基于自治域中的缓存组模型,在考虑将节点缓存分为独立缓存和协同缓存两部分前提条件下，对内容放置模型进行数学建模，总结和提炼出优化目标和约束条件。在此基础上，提出一种基于流行度的最优协同深度内容放置算法求解方程，仿真结果表明我们提出的算法可以有效减少获取内容的总时延。　　第二，本文第四章基于CCN/NDN的原型CCNx，深入探讨了缓存组模型原型系统的设计和实现，主要包括缓存组中的用户请求模块、路由节点模块以及控制器模块的设计和实现。缓存组模型原型系统表明模型和算法可以简单方便地在实际系统中部署，为进一步基于缓存组模型设计其他内容放置策略提供了基础平台。