开发一个基于人工智能技术的智能推荐系统，通过对用户的历史行为和兴趣进行分析和挖掘，实现个性化的推荐服务，提高用户体验和满意度。

智能推荐系统的开发需要涉及多个步骤和技术，以下是一些关键步骤和技术：

1. 数据采集和处理：收集用户行为数据和兴趣标签等数据，对数据进行清洗和预处理，构建用户数据集和物品数据集。

2. 特征工程：对数据进行特征选择、转换和降维等处理，提取最具代表性和区分度的特征，为后续的推荐算法提供有效的输入。

3. 推荐算法选择和实现：根据数据和业务特点，选择适合的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等，实现相应的推荐模型。

4. 模型训练和评估：采用交叉验证等方法，对推荐模型进行训练和调优，评估推荐效果和性能指标，如准确率、召回率、覆盖率等。

5. 推荐结果生成和排序：根据用户的历史行为和兴趣，通过推荐模型生成候选推荐列表，再对列表进行个性化排序，挑选出最符合用户兴趣和需求的推荐结果。

6. 用户反馈和改进：根据用户的反馈和行为，对推荐模型和算法进行改进和优化，提高推荐准确度和用户满意度。

以上是一个基本的智能推荐系统开发流程，其中涉及到的技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的技术。同时，需要考虑数据隐私和安全等问题，保证用户的信息不被泄露和滥用。