为了从根本上解决现有互联网存在的可扩展性、移动性和安全性等方面的问题,全新的未来互联网体系结构得到了广泛研究.其中,命名数据网络(named data networking,简称NDN)利用网内缓存和多路转发实现了基于层次化名字的高效数据传输,从根本上解决了现有互联网所面临的问题.内容的层次化名字具有数量庞大、结构复杂等特点,现有的基于IP的路由转发机制无法直接应用于NDN网络,需要有针对性地研究高效的层次化名字路由机制,保证海量网络内容的正常路由转发.路由聚合是缩减网络路由规模的主要措施.不同于现有的面向本地NDN路由表查表过程的优化,路由聚合需要全网协同处理,在不同网络节点上不断对聚合路由进行聚合.这对聚合路由标识和聚合路由可用性评估提出了诸多要求.为此,研究并提出了针对层次化名字路由的聚合机制,包括两个方面的工作:(1)构建了一种全新的计数布隆过滤器一一堆叠布隆过滤器,该过滤器支持多过滤器合并,用于压缩表示被聚合路由名字;(2)给出了一种动态路由聚合机制,在保证NDN网络路由转发准确性的同时,缩小全网路由规模,最大程度地优化了路由转发效率.在真实网络拓扑上构建了仿真平台,经过实验验证,该路由聚合机制以可控的少量冗余转发为代价,有效地压缩了全网路由规模,提升了全网路由转发效率,保证了海量在线内容的高效路由转发,为NDN网络投入实际部署提供了前提.