如何高效地分发海量内容数据是当前移动通信网络面临的巨大的挑战。移动边缘计算技术可以利用广泛分布的移动边缘基础设施(如基站)来存储和分发内容,能够有效地提高分发容量并缓解核心网及承载网的拥塞。本文提出了一种新型的基于移动边缘网络的联合内容推荐与缓存系统,也称显式基站缓存系统。该系统有机地将内容推荐技术、基站分布式缓存和跨层无线通信技术结合起来,在基站中主动缓存本地用户可能感兴趣的内容,并将内容展示给用户供其浏览和下载。与传统的隐式基站缓存系统相比,本文提出的显式基站缓存系统具有容量大、扩展性好的优点。本文提出了显式基站缓存系统的架构,设计了核心的内容缓存算法,并对其系统性能进行了全面的分析。本文的主要研究内容和贡献包括两个部分。第一,研究了单基站显式缓存系统的性能。基于典型单基站网络环境和内容分发情境,本文以最大化用户体验(QoE)为目标,将单基站显式缓存问题建模成非线性0-1整数规划问题,设计了最优算法和启发式算法。此外,还基于简化场景模型推导了系统的理论性能界,并通过仿真分析了跨层信息和关键系统参数对系统性能的影响。第二,从单基站场景拓展到多基站场景,本文进一步研究了多基站协同缓存系统的性能。基于多基站系统干扰模型、多用户随机游走模型并考虑基站间回程网络的优化,本文建立了多基站协同缓存与更新的优化问题,并在将优化问题线性化的基础上提出了最优算法和启发式算法。仿真结果表明,应用层和链路层信息是影响显式基站缓存系统性能的关键,而物理层信息对系统性能的影响有限。相比于单基站缓存,多基站协同缓存系统可以更好地利用基站缓存资源和回程网络资源。本文的研究表明显式基站缓存系统可以通过跨层的信息交互和多基站协作机制有效地保障用户的内容消费体验,是一种具有广阔应用前景的新型内容推荐与分发系统。