1.一种信息中心网络ICN中数据源解析方法，其特征在于包括以下步骤：注册：节点存储了目标内容后，向解析服务器报告自己存储的内容以及承诺存储的时间；内容服务器产生内容的时候，也需要告诉解析服务器，内容服务器存储该内容的时间是永久的；

发现：内容完成注册后，利用Bloom Filter技术，查询数据源解析系统得到目标内容的全部数据源的位置；

借鉴Q学习的思想, 所述的数据源解析系统是自适应的，其采用基于内容流行度的分级结构，并且级别可轮换；首先，存储机制初步确定存储内容的承诺时间；然后，如果承诺时间大于最低门限，则注册，并确定其在解析系统中的级别，否则，不注册；同时，利用解析系统收到的请求解析目标内容的数量和变化趋势推测其处于生命周期中的阶段，进而帮助更新内容的名字在解析系统中的级别以及存储承诺时间；

根据数据源解析系统收到的请求解析目标内容的数量和变化趋势，预测其处于生命周期中的阶段，过程如下：（1） 利用流行度(P)、流行度加速度(PA)，对内容已有生命周期模式的特征进行数学描述与刻画；

（2）从数据源解析系统收到的目标内容解析请求的数量，计算目标内容 的P、PA，建立目标内容的时序序列；

（3）设模式数量为m，将目标内容和已有模式放在一起构成时序数据集，即有m+1个时序数据，利用K-SC算法对其进行聚类，分类个数依然是m；

（4） 根据聚类结果判定目标内容的生命周期模式：目标内容和哪一个已知模式在一类就把其判定为该模式；

（5） 根据流行度(P)、流行度加速度(PA)预测目标内容在其生命周期中的位置，计算其处于生命周期中的相对年龄u，0≤u≤1；

其中，所述流行度是单位时间内的用户对内容的需求数量；

所述流行度加速度是单位时间内流行度的变化速度；

所述相对年龄是内容的当前年龄在其总生命周期中的比例。

2.如权利要求1所述的信息中心网络ICN中数据源解析方法，其特征在于：在所述注册步骤中，只有流行度高的内容，即在网络中的生命周期较长的大内容才会向解析服务器注册。

3.如权利要求1所述的信息中心网络ICN中数据源解析方法，其特征在于：自适应地确定注册时间粒度：首先，按照最低门限进行注册；然后，让解析系统根据用户的需求不断地进行筛选，使得那些真正受欢迎的内容会在网络中存储的更久，在解析系统中的级别更合理。

4.如权利要求3所述的信息中心网络ICN中数据源解析方法，其特征在于：所述最低门限是利用当前研究已发现的内容生命周期模式来确定的，取自于所有模式的生命周期的平均值的一部分。

5.如权利要求1所述的信息中心网络ICN中数据源解析方法，其特征在于：解析级别的轮换机制：

（1）、内容刚产生时，处于生命的生长期，解析需求数量会逐渐增加，名字被放置于解析系统的最下层；

（2）、随着时间的推移，如果进入生命的消亡期，则会被逐级地推送到解析系统的上层；

（3）、从数据源解析系统收到的请求解析目标内容的数量和变化趋势，推测其处于生命周期中的阶段，进而确定级别的轮换；那么，当目标内容处于生长期，名字放置的级别随相对年龄增长而下降；当目标内容处于消亡期，名字放置的级别随相对年龄增长而上升。

6.如权利要求1所述的信息中心网络ICN中数据源解析方法，其特征在于：存储的承诺时间的更新机制：

（1）、从数据源解析系统收到的请求解析目标内容数量和变化趋势，推测其处于生命周期中的阶段；

（2）、据此帮助更新内容的存储承诺时间；

（3）、当目标内容处于生长期，即，需求依然保持旺盛，并且还在上升，但该内容的承诺期限快到了，那么解析系统延长该内容的存储时间；当目标内容处于消亡期，即需求很少，并还在下降，那么，当承诺时间很长，则减少该内容的存储时间。