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车载自组织网络(vehicle ad hoc network,VANET)作为智慧城市的重要组成部分,它需要为车辆安全、便捷交通及舒适驾驶提供众多的服务.目前针对车联网中服务发现的研究主要集中在服务发现质量和服务发现延时,但是随着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越来越严重,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.针对现有车联网中服务选择策略的不足,提出一种基于上下文的车联网服务推荐中间件体系结构,该中间件可以利用车辆丰富的上下文信息和用户的历史服务记录为用户推荐服务.利用离线分析方法,提出一种基于上下文的服务推荐方法,将既符合车辆上下文约束且满足用户偏好的服务推荐给用户.仿真结果表明,中间件推荐的服务合理且符合用户偏好,同时可以降低服务导致的绕路概率.