摘要
随着互联网和移动互联网的快速发展，旅游业也迎来了数字化和智能化的转型升级。
个性化推荐技术作为提升旅游服务质量和用户满意度的关键技术之一，近年来受到了学术界和产业界的广泛关注。
本文首先概述了旅游服务个性化推荐的背景和意义，并解释了相关的概念，如个性化推荐系统、用户画像、推荐算法等。
然后，本文对旅游服务个性化推荐技术的研究现状进行了综述，从用户画像构建、旅游资源信息提取、推荐算法优化等方面，分析了当前研究的热点、难点和发展趋势。
具体而言，本文重点探讨了基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于知识图谱的推荐、基于深度学习的推荐等主要研究方法，并对它们的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还对现有研究的不足和未来可能的研究方向进行了展望，例如跨平台数据融合、用户隐私保护、可解释性推荐等。
最后，本文总结了旅游服务个性化推荐技术的重要意义和发展前景，并提出了未来研究的展望。
关键词：旅游服务；个性化推荐；用户画像；推荐算法；知识图谱
个性化推荐技术是一种基于用户兴趣和需求，为用户提供个性化信息和服务的技术。
在旅游领域，个性化推荐技术可以根据用户的旅游偏好、历史行为、当前情境等信息，为用户推荐个性化的旅游产品、服务和体验，例如旅游景点、酒店、路线规划、餐饮娱乐等。
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