机会网络是一种异于传统网络的网络体系结构,它以“存储-携带-转发”的工作模式,利用节点移动带来的通信机会实现数据传输。然而,由于网络拓扑变化快,使得机会网络存在消息传输延时较大、投递成功率较低等问题。这些问题限制了用户体验,制约了机会网络应用的进一步发展。随着应用场景的改变以及网络设施的改善,机会网络场景中加入了基站、热点和服务器等实体,以提高整个内容分发效率。近年来,随着手持智能设备的普及,机会网络的研究热点转向了结合社会网络理论研究手持设备组网、大数据转发与数据分流、与集中式网络结合的混合应用系统等。本文以大数据内容分发应用为场景,提出中心服务器内容分发模型,利用中心服务器的全局信息设计内容分发策略以提高分发效率。论文主要工作包括：设计中心服务器内容分发模型,该模型是基于机会网络的设备对等直连应用模型,利用中心服务器、蜂窝网络和机会网络的三层结构,中心服务器负责数据分析和分发控制,通过蜂窝网络进行小数据量的控制信息传输,机会网络实现大数据量的内容分发。用于中心服务器分析的数据来源于本校网络真实使用数据,从节点的移动反映人类活动规律,而人类活动存在固有的周期性与社会性的假设出发,通过对历史数据的统计分析,为每个物理位置选择连通性强和活跃性高的节点作为该位置上的辅助转发节点。实验证明,有效利用辅助转发节点能够在保证快速扩散的同时降低散发过程中的盲目性,提高内容分发效率。针对辅助转发节点数量和存储容量的限制,利用目标节点与辅助节点在位置上的重叠性,加强辅助节点选择时的限制条件,同时加入转发终止机制,当目标节点收到内容后,其它拥有该内容的节点在与服务器交互时及时获知并移除该内容,以达到缓解存储的目的。最后,通过ONE仿真平台进行仿真实验,实验结果表明优化后的内容分发策略在节点存储压力较大时有较好表现。