车载自组织网络(Vehicular Ad-hoc Network,VANET)由车辆和路边基础设施组成,按照约定的通信协议和数据交互标准,在车与车、车与路及车与互联网之间进行无线通信和信息交换。VANET中不同车辆的底层设备、网络、应用系统存在异质性,为了实现VANET中服务管理、数据调用的通用性,车载中间件技术作为应用层与嵌入层设备之间的纽带被广泛应用。随着VANET中服务数量和种类的增加,车联网中的信息激增问题变得愈加严重,因此如何按照个性化需求为用户推荐合适的服务成为目前车联网中亟需解决的问题。中间件可以有效屏蔽车辆底层设备的异构性,为应用软件提供统一通用的接口。本文首先提出一种基于上下文的VANET服务推荐中间件VSROSGi。该中间件利用OSGi(Open Service Gateway initiative)技术框架面向服务的优势,车辆可以动态地获取到发布在路边单元的服务资源信息,同时可以利用车辆上下文信息及历史服务数据进行服务数据处理。两种基于上下文的致力于增强服务个性化的推荐机制封装于此中间件,从而提高VANET中用户的服务满意度。其次,针对车辆自身状况限制和用户偏好的不同,提出一种基于上下文的服务推荐算法,根据车辆历史服务数据生成用户服务偏好模型,服务请求阶段根据车辆上下文对可选服务进行上下文推理,同时计算可选服务与用户偏好模型的相似程度和行驶距离等因素,为用户推荐满足车辆上下文约束且符合用户偏好的服务,提高用户的服务满意度。第三,针对VANET中存在大量面向兴趣区域且无明确服务请求目标的应用场景,研究并设计了面向兴趣区域的VANET主动服务推荐算法。该算法结合众包思想,将兴趣区域内有过服务记录的车辆作为众包参与者,通过计算车辆间服务偏好模型的相似程度发现与服务请求用户具有相似服务偏好的车辆用户,将相似用户的服务选择推荐给服务请求者,实现为用户反馈符合其偏好的兴趣区域内多样化服务推荐。仿真实验结果表明,设计的服务推荐中间件可以为车辆用户提供符合上下文条件约束的个性化服务推荐,有效提高了用户服务满意度。