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本发明公开了一种基于网络编码的车联网边缘节点内容缓存方法及系统，针对由若干路边单元(Road Side Unit,RSU)作为某一段道路/区域边缘节点的蜂窝车联网系统：该方法及系统进行车辆用户内容请求模式的建模，预测某一台车辆从特定边缘节点获取其需要的内容的概率，再基于网络编码方法对待缓存内容进行按需编码，最后将内容块存储在各路边单元RSU中，用于提高用户内容请求命中率‑即所请求的数据可直接从RSU获取到的概率。本发明所提出的方法较已有的考虑车辆移动过程的缓存方法，具有受不确定性环境影响更低，边缘节点处缓存内容命中率更高等优势。

本发明公开了一种基于用户请求可能性与时空特性的新型内容缓存部署方案，本发明的边缘缓存策略同时考虑了用户请求行为与用户对请求内容的满意度信息，既能反映用户点击行为又能反映用户对内容的满意程度，更符合用户需求，本发明在总体缓存命中率上的性能略优于现存缓存方案，但是在本发明中提出的缓存方案评估指标CSR上的性能显示出显著优势。

本发明公开了一种移动网络内容缓存与内容迁移方法、装置、介质及设备，获取内容流行度、无线传输环境的信道衰落参数、基站存储状态以及内容传输总时延；根据内容流行度状态、无线传输环境的信道衰落参数、基站存储状态以及内容传输总时延构建系统回报函数；基于强化学习算法以最小化系统回报函数为目标，计算内容缓存、内容迁移与带宽分配的最优决策变量，根据最优决策变量进行内容缓存、内容迁移与带宽分配决策。优点：使用强化学习算法时，融入了集体强化学习思想，增加了决策智能体的经验交互过程，提升了学习效率。同时，在内容迁移过程中考虑了迁移成本，对基站协作缓存性能与内容迁移成本进行了权衡，实现缓存性能的提升。