随着移动互联网、物联网、人工智能以及硬件终端等边缘设备的发展,数据流呈现出爆炸性的增长。而集中式处理的大数据计算模型(如云计算等),已经不能高效地处理边缘设备如智能手机、智能家居等终端设备的流量数据。为了缓解核心网的压力,内容分发网络(CDN)技术不断发展,但仍然面临存储计算等资源紧张的问题,以及时延大、成本高等缺点,因此移动边缘计算(MEC)——将服务器继续下沉到更靠近用户侧的网络边缘成为学术界和产业界关注的重点。其中边缘缓存是MEC的重要应用场景之一,即在移动网络边缘部署边缘缓存节点,以缓解回程链路带宽的压力,亦减少重复的内容的传输、降低网络时延。但靠近用户侧部署缓存节点面临节点数量多、缓存空间有限、覆盖区域小等挑战,因此在靠近用户的区域内检索可用节点,并且在这些缓存节点内执行有效的内容选择替换策略都是边缘缓存技术发展过程中需要解决的问题,这些问题也是本文的重点研究内容。本文设计和实现了一个检索边缘缓存节点和控制缓存内容替换的简单仿真系统,主要对边缘缓存的节点检索以及缓存内容选择替换策略进行研究分析。为解决节点检索问题,本文提出了包括图形检索和空间文字检索两种节点检索方案,其中图形检索方案融合了遗传算法、射线法等算法来提高检索效率,文字检索方案则使用文本处理结合语言模型来提高检索结果的准确率和召回率。为提高缓存空间利用率和缓存文件命中率,本文将马尔科夫过程与分级储存策略结合,达到缓存内容预测的效果,实现缓存效率提高的需求。本文首先对边缘计算、边缘节点的空间检索以及文本检索技术的国内外研究现状进行了介绍,然后对系统进行需求分析、设计与实现,其中重点研究了功能实现所涉及的算法,最后进行系统测试,满足需求分析的相关要求。