软件定义网络作为一种新型网络创新架构,采用颠覆性思维对网络结构进行了全新定义,旨在解决日益复杂的网络数据交互需求问题,是当前计算机网络领域的研究热点,具有非常高的研究价值。其利用南北向接口定义的方式实现网络中控制层面、数据层面和应用层面的剥离,实现数据与控制的解耦,采用软件定义的方式对网络进行灵活的控制与管理,优化并提升网络性能。论文探索将软件定义网络思想应用于健康医疗及物联网等领域所涉及的相关理论与技术难点。具体包括软件定义健康医疗网络、软件定义物联网及其半实物仿真、软件定义个性化推荐以及软件定义数据命名网络中的缓存机制。在软件定义健康医疗网络方面,首次提出软件定义健康医疗网络系统架构。在分析基于现有物联网技术的医疗服务所存在的问题与局限的基础上,提出以智慧医疗监护为导向的软件定义医疗网络(Software Defined Healthcare Network,SDHN),SDHN的架构由物理层、控制层和应用层组成,实现数据的持久化管理,定义出统一的应用API以屏蔽业务接入的复杂性。研究了 SDHN架构的服务模式、存在的问题及可能的解决方案,通过搭建测试平台和典型的医疗健康应用实例验证了 SDHN架构的服务质量。在软件定义物联网及其半实物仿真方面,引入SDN的思想对现有的无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)框架进行重新定义,提出了 SD-WSN以克服基于WSN和云数据中心的物联网方案的局限性,对SD-WSN架构的南北向接口设计进行详细介绍,提出结合真实WSN网络与仿真网络的半实物仿真物联网方案,基于医疗健康应用建立仿真实验,通过对比SD-WSN框架的核心技术指标,验证其先进性。在软件定义大型电子商务个性化推荐方面,提出一种软件定义个性化推荐系统架构(Software Defined Persionalized Recommendation,SD-PR),在此基础上设计一种新的平滑与融合方案(Collaborative Filtering using Smoothing and Fusion,CFSF)的推荐算法,该算法可以很好地解决实时性与精确度的矛盾,并实现实时的个性化推荐。将CFSF算法同现有主流的算法进行了对比,实验结果表明CFSF在可扩展性、实时性和精确度方面的优越性。在软件定义数据命名网络中缓存机制方面,研究了以内容缓存为核心的数据命名网络(Named Data Networking,NDN)现有各种架构设计在缓存管理策略上的缺陷,结合SDN在网络管理上的灵活性,在NDN中引入软件定义思想,充分考虑网络节点介数和社团特性,提出一种软件定义的组合缓存机制SCC,对组合缓存机制的设计进行了详细说明。通过建立原型系统对提出的模型进行仿真实验,实验结果表明提出的软件定义的缓存策略SCC具有更好的网络性能。