近年来,随着用户的不断增长、网络应用的日趋丰富和技术水平的持续提高,互联网的终端、承载网络和应用已经发生了翻天覆地的变化,越来越多的应用关注以内容为中心的数据检索和服务访问,而当前网络是建立在端到端的主机通信上的,已经不能满足具有高扩展性和高效性的内容分发日益增长的需求。为了从根本上解决当前互联网面临的问题,国内外研究学者致力于信息中心网络的研究。NDN作为信息中心网络中的一种重要体系结构,其基于内容名称进行路由,关注"what"而非‘"where",可以有效地减少网络中数据冗余,提高内容检索速率。本文以NDN体系结构为基础,提出了信息中心网络路由算法。针对当前NDN中全转发路由策略易产生过多数据冗余的问题,本文提出了基于社交关系的路由算法和基于内容流行度的QoS感知的蚁群路由算法。将社会关系中的邻居关系和朋友关系应用到NDN路由中,在对FIB表进行最长前缀匹配之前执行邻居查找和朋友查找,提高路由的效率与成功率。依据历史经验信息建立朋友关系,考虑请求成功率、节点之间距离等因素计算朋友亲密度,指导兴趣包向更亲密的朋友节点进行路由请求。在数据包返回请求节点过程中,考虑内容流行度、节点自身及其邻居的缓存情况选择性地进行缓存,在缓存不足时优先替换流行度较低的内容条目。为了使系统具备智能群体的自组织性,能够利用局部信息,通过与其他节点之进行交互而完成全局寻路,本文借鉴蚂蚁觅食的寻路思想,通过发送兴趣蚂蚁更新请求节点到数据源节点之间路径上的信息素值,建立从请求节点到数据源的最优路径。本文考虑带宽、延迟、延迟抖动等QoS参数计算自适应信息素更新和挥发公式,避免路由算法陷入局部最优。依据节点中内容的访问频度计算内容流行度,使网络中更流行的内容具有更频繁的路径更新速率,从而使更多的路由请求从最优的数据源节点获取内容。考虑节点中的缓存容量、兴趣包的访问频率等设计缓存策略和基于效用值的缓存替换策略。为了验证本文提出的信息中心网络路由算法的可行性和有效性,本文基于Visual Studio平台,在cernet2拓扑上进行了仿真实现和性能分析。仿真结果表明,本文设计的基于社交关系的路由算法和基于内容流行度的QoS感知的蚁群路由算法在提高网络成功率、减少路由时间、提高缓存命中率、减少网络数据冗余方面都具有较好的性能。