视频点播服务(VoD)的迅猛发展带来了巨大的带宽开销，在2012年，全球视频流量已经占到了整个互联网流量的57％。随着无线技术的飞速发展，大量3G，4G用户对VoD服务的需求更加加剧了核心带宽资源的需求危机。为了应对无线用户对VoD服务的不断需求，无线服务提供商(WSP)开始在移动交换中心(MSC)上部署高速缓存(Cache)，以求提高用户体验，降低骨干网带宽消耗。研究该场景下各WSP的cache策略，不仅有助于提高cache命中率，同时也对降低服务器负载、节省WSP对骨干网的带宽消耗、提高服务质量有着重要的指导意义。　　本文首先分析了新浪无线视频用户的基本统计特征，研究了新浪无线视频用户的观影行为。通过研究用户行为，不仅可以了解无线用户对视频的需求情况和用户的观影模式，还可以对WSP的cache策略提供重要的参考价值。通过从多角度分析用户的观影行为，包括用户每天的观影模式，用户活跃度，视频流行度分布以及视频流行度变化频率等情况，发现流行度排在前10％的视频带来了80％的流量，虽然无线视频每天的流行度变化比较巨大，但是最热门的视频（如前10名）流行度每天变化都很稳定。这些结果都说明WSP在MSC部署cache，通过缓存热门视频，可以有效将视频带来的流量限制在WSP内部，以此降低WSP与骨干网的数据通信流量，为WSP节省成本的同时提高用户体验。　　其次，本文以各WSP内部的各个MSC各自缓存本地最流行的视频作为基本cache策略。然后提出了基于WSP协同的视频副本缓存策略，于是本文的研究的重点就是如何决定各WSP内部MSC缓存哪些视频，能够使WSP与骨干网的流量最小，即WSP成本最小。通过对该问题建模，将其抽象为了整数(0-1)规划的数学模型，并假设了两种场景:场景一:WSP间不合作仅内部各MSC合作;场景二:WSP间以及WSP内部各MSC也合作的。并通过分支定界法求得了最优解。发现场景一下的cache策略与基本cache策略相比，能够为WSP节省77.17％的成本。而针对场景二，在实验了多组WSP网间结算成本后，证明了场景二下的cache策略要比场景一的cache策略更能为WSP节省总成本。　　最后，由于所提的整数(0-1)规划模型是NP-hard的，对于求解36个MSC的数据集的最优解需要3小时13分钟，无法在实际中投入使用，于是本文提出了时间开销更小的启发式算法。并通过提出了两种方案来对启发式算法改进，使得该算法在时间开销上远小于最优解，同时，与基本cache策略相比，能够为WSP节省68.28％的成本。不仅提升效果明显，而且时间开销更小，具有实际使用价信。