互联网呈现媒体化和移动化两个显著发展趋势,这导致人们面向内容的流量需求急剧增长。因此能同时应对移动网络媒体化和移动化的移动内容分发网络(Mobile Content Delivery Network 简称 Mobile CDN)的重要性日益突出。另一方面,受未来基站密集化、小型化的发展趋势以及移动流量使用时空上分布不均等影响,无线接入网络存在大量冗余资源。如何合理利用该部分冗余资源也成为业界研究的热点。本文基于互联网媒体化和移动化的发展趋势,提出了一种新型的基于移动网络冗余资源的机会性内容推荐方案。该方案把内容推荐系统与移动网络的冗余容量感知相结合,实现基于本地冗余资源的机会性内容推荐。我们的方案利用无线接入网的冗余资源来满足移动网络海量内容分发的需求,具备较好的应用价值。本文从机会性内容推荐算法的设计、性能分析以及演示验证这三个方面开展工作。首先,针对不同的场景和需求,本文提出了多种内容推荐算法的跨层设计方案。这些设计方案有机地把不同的资源分配方法与内容推荐方法进行组合,在推荐性能以及算法复杂度上分别具备互补的优势。其次,我们提出了一个新的性能评估框架。机会性内容推荐系统的设计难点在于如何让机会内容分发业务与常规的网络业务共存。因此,我们的分析框架考虑了两个关键指标的折中关系:推荐内容质量(量化为用户兴趣)与无线网络共存质量(量化为容量溢出率)。依赖于上述的算法分析框架,本文从理论上推导了一些性能指标的极限值,并通过仿真系统性地分析比较了各类算法的性能。我们也将本文提出的算法与传统的内容推荐算法进行对比,明确了本文提出的推荐方案的优势。最后,本文基于java语言搭建了一个初步的演示验证平台。该平台能够根据仿真生成的流量参数,自适应地向用户推荐内容。我们的上述研究成果为新型机会性内容推荐系统的研发提供了有益的理论指导与可参考的工程设计方案。