随着互联网的持续发展,人们对网络中内容的需求越来越大。当前基于TCP/IP的网络架构在网络控制、资源分配等方面的问题日益突出,互联网的重心已经从主机与主机之间的通信转移到怎样从互联网快速获取所要请求的内容。基于这个原因,国内外学者着手研究新的下一代网络体系架构,并展开了多个相关项目课题的研究,推动了下一代网络的发展,具有跨时代的意义。本文主要研究的是一种新型的未来网络体系架构“内容中心网络”。CCN抛弃了传统网络中以主机地址为核心的通信方式,而转为以命名的内容为中心的网络思想,同时构建了新的体系结构和通信机制来适应未来网络的发展。缓存替换策略是CCN研究的关键部分,它关系到网络的整体性能。在CCN中经常使用的缓存替换策略有最近最少使用策略和最少使用频率策略及其它们的改进策略。这几种缓存替换策略在一定程度上可以提高网络的通信效率,而且具有简单易实现的特点,但是它们并没有充分考虑CCN动态性的特点,因此具有很大程度的不适应性。本文提出了一种基于内容名字分类的类别流行度缓存替换策略,该策略根据CCN中内容的命名方式和名字唯一性的特点,提出了 all-gram和R-值相结合的方法对内容名字字符串进行特征提取并分类,使得每个节点中的缓存首先以类别为单位来进行管理。并且采用指数加权移动平均的思想来计算每个节点中类别的流行度,通过时间距离大小对每个类别在规定的时间里被访问的次数赋予不同的权值来反映实时的流行度情况。在缓存替换过程中,优先替换节点中流行度最低的内容类别中的内容项,然后根据分类判定方法将新的内容存入节点中所属的相应类别中。最后,本文搭建了实验仿真环境,在网络模拟器NS-3上对提出的缓存替换策略的性能进行了实验测试,并与其它几种常用的缓存替换策略进行了比较。测试过程主要包括了在不同的节点容量和存根域数目条件下,节点缓存命中率、服务器平均负载的性能状况。通过实验证明了所提出的基于内容名字分类的类别流行度缓存替换策略相比于其它经典的替换策略在性能上具有一定的优势。