1.一种基于边缘计算的内容缓存优化方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤1、设定区域，并根据区域内用户的行为轨迹对所述区域进行区域再划分；

步骤2、根据前述各再划分区域中不同文件内容的流行度、内容大小以及不同缓存终端的大小，建立最优化模型求解；

步骤3、根据求解出的流量卸载率估算对该区域网络的改善情况；

步骤4、根据用户的移动速度以及在不同缓存终端服务范围内的内容请求速度，判断是否通过缓存终端进行缓存。

2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的内容缓存优化方法，其特征在于：所述步骤1中，根据用户移动的轨迹的重叠程度对该区域A进行区域再划分，将用户移动轨迹重叠较多的区域划为一个区A1，几乎没有重叠的区域再划为一个区A2，以此类推，将该区域A划分为K个区域，即A＝{A1,A2,L,AK}。

3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的内容缓存优化方法，其特征在于：所述步骤1中，根据用户移动规律发现用户移动高频的区域有限，设定这些区域为热点区。

4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的内容缓存优化方法，其特征在于：所述步骤2中，当用户所处位置位于Ak，其中k为区域A中第k个区域，该区域内有n个微基站和h个边缘缓存节点；

所述微基站和边缘缓存节点具有不同的缓存容量，缓存内容有不同的大小和内容流行度；当缓存内容具有d个文件，文件集合D＝{D1,D2,L,Dd}，文件的大小为 文件的流行度为 缓存终端的大小为 其中i为第i个文件，文件流行度与用户的下载频率成正比；

当缓存终端的容量为M,设置一个布尔值x，若在缓存终端缓存第i个文件，则xi＝1，否则xi＝0。

5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的内容缓存优化方法，其特征在于：所述步骤2中，对网络负载的改善情况通过流量卸载率G表示：其中G为流量卸载率，Pj为用户j成功获得所需内容的概率，G越大，表示对网络的改善性能越好。要使G最大，可以得到如下约束得到最优化模型：xi∈{0,1}  (2)

6.根据权利要求1所述的基于边缘计算的内容缓存优化方法，其特征在于：所述步骤4中，由于用户的移动性，若用户与缓存终端的距离小于缓存终端的服务范围半径，则视为用户可以从该缓存终端获取所需内容。

7.根据权利要求1所述的基于边缘计算的内容缓存优化方法，其特征在于：所述步骤4中，由于用户在某一缓存终端服务范围内的时间有限，因此设置一个容忍时间T，该时间表示在容忍时间T内，用户可以从缓存终端获得所需内容，设从边缘缓存节点到用户的传输速率为vh，从微基站到用户的传输速率为vB，则从边缘缓存节点获得所需内容的时间为从微基站获得所需内容的时间为若传输时间高于T，则用户依然通过基站接入核心网获得。