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随着互联网应用的快速发展,网络中的流量呈爆炸式增长,这给网络的计算、传输与存储带来了巨大的压力,为了从根本上解决这些问题,学者们提出了信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)。ICN作为一种新型的未来网络架构,被应用于各类场景中。其中就有学者提出将信息中心网络应用在物联网(Internat of Things,Io T)以此来解决海量数据的分发问题。ICN的网内缓存通过节点中的缓存内容对用户的请求进行响应,这加快了物联网中数据的传输,提升了网络的性能。而缓存什么内容,才能取得较高的缓存命中率成为了需要研究的问题。针对这个问题,提出了面向物联网数据特征的ICN缓存策略(ICN Caching Strategy for Data Characteristics of Io T,IDCI)。首先,根据物联网的流量模型将物联网的数据分为时间关联性强的数据和时间关联性弱的数据,然后针对这两种数据特征设计了相应的缓存策略。(1)对于时间关联性强的数据,根据其数据值会随着时间流逝而更新的特征,提出了基于时间维度的缓存策略(Cache Strategy based on Time Dimension,CS-TD)。在策略中,为了将用户的请求精确到时间维度上,策略融入了时间戳的概念,并根据数据的关联性预测出未来时刻产生的数据值以此来满足用户对于未来时刻数据的请求,同时将内容流行度与请求概率相结合起来对内容做出缓存决策。仿真验证了基于时间维度的缓存策略的有效性。(2)事件的发生会使时间关联性弱的数据更新,因此针对其特征提出了基于事件触发频率的缓存策略(Cache Strategy based on Event Trigger Frequency,CS-ETF)。策略在内容源对数据的事件触发频率进行预测,并在节点计算内容的流行度,然后通过基于事件触发频率和内容流行度的缓存概率函数对内容进行缓存判决。最后,通过仿真对基于事件触发频率的缓存策略进行性能评估。(3)提出面向物联网数据特征的ICN缓存策略。策略通过更改数据包的结构使节点分辨出数据的类型并根据相应的缓存策略做出缓存决策,以此来提高缓存命中率。最后,实验仿真表明面向物联网数据特征的缓存策略能够有效提高缓存命中率,并减少用户获取内容跳数,为用户提供更好的服务质量。