随着电动汽车行业的蓬勃发展,电动汽车和充电桩数量都不断增长,信息量激增使得用户在选择充电桩时难以做出抉择。在复杂的多对多充电选择模式下,充电桩推荐服务应运而生。与传统加油站供能相比,充电桩提供的充电服务有服务时间长、价格不稳定、服务能力有限、车桩参数匹配等特点,这给充电桩推荐研究带来极大挑战。通过对国内外充电桩推荐相关研究进行调研,发现现有推荐算法大多面向单一需求,容易造成推荐冲突、重复、叠加等问题,从而引起排队及拥堵、充电桩利用率不均衡等现象。基于现有研究弊端及实际需求,本文将电动汽车用户在距离、充电时间、充电价格等层面的需求与充电桩利用率的均衡需求综合考虑在内,提出一种基于冲突消解的链式充电桩推荐算法,主要工作如下:（1）对面向用户和运营商的充电需求进行详细分析和精准量化。一方面从距离、充电时间和充电价格等层面对用户充电需求进行分析;另一方面,面向充电桩利用率,通过多个充电站服务密度的方差来表示区域内充电桩利用率的均衡程度。（2）设计基于冲突消解的链式充电桩推荐模型。根据用户充电需求的迫切程度,设计链式充电桩推荐机制,为不同预警等级的用户提供个性化、公平化、整体化的充电推荐服务。面向推荐冲突问题,在推荐模型中引入动态充电圈,采取“先充电圈,后具体桩”的思想,通过动态推荐有效解决推荐冲突问题。特别地,在构建推荐模型时,通过模糊规划法,将结合偏好度、距离、充电时间和充电价格等因素的多目标推荐任务转化成单目标任务进行求解,获取用户对充电桩的综合评分;并引入基于融合特征的协同过滤推荐算法,获取最终推荐结果。（3）对推荐模型进行验证和实现。通过比较本文算法与基准方法的性能差异,验证算法有效性;通过对仿真结果的总效用进行比较,验证算法合理性。结果表明,本文提出的推荐模型可在兼顾用户多层次充电需求的前提下,有效消解推荐冲突,且可在一定程度上均衡充电桩利用率。最后,基于实验室研究成果及Apache Mahout开源框架进行模型实现,设计需求响应监管系统、运营管理数据库和基于冲突消解的链式充电桩推荐引擎等三个模块,针对推荐请求,生成基于推荐模型的推荐列表。