近年来,网络信息呈指数型爆发增长,旅游领域产生的游记、点评、视频等信息不计其数。这些海量旅游攻略、路线推荐为旅游者出行提供旅游地信息的同时,也为旅游者计划行程带来巨大困扰,旅游者难以在一定时间内处理如此多的信息。随着人工智能技术的发展,基于人工智能的旅游路线推荐系统（以下简称智能推荐系统）已经成为帮助旅游者进行旅游路线决策或建议的重要工具。然而,在旅游规划中,研究者关于旅游者能在多大程度上接受智能推荐系统的认识仍然有限,在智能推荐系统接受意愿影响因素探索方面还缺乏基于理论系统研究。本文通过梳理国内外有关人工智能、旅游路线规划、技术接受意愿、信息接受意愿、信任以及理论基础相关的文献,发现现有相关研究只探索了人工智能设备的初步接受问题,但是对于人工智能设备提供的决策/建议是否接受还有所欠缺;信任是接受人工智能技术的重要影响因素,但是现有研究缺乏对人工智能情感信任的思考;此外,双路径信息处理理论已被广泛用于解释旅游者的信息处理模式,但是较少研究基于启发式-系统式双路径信息处理模型（HSM）来解释旅游者考虑接受智能推荐系统时,不同的信息处理路径。基于此,本研究采用了混合研究方法进行研究。首先研究采用质性研究探索影响人工智能推荐系统接受意愿的核心因素,并通过定量研究来系统剖析不同因素影响接受意愿的内在机理。具体地,本论文首先采用定性研究,选取了10名互联网信息技术领域工作人员作为访谈对象,通过了解其对智能推荐系统的接受意愿及原因,同时结合文献研究筛选出影响智能推荐系统接受意愿的主要因素。研究发现旅游者对智能推荐系统的接受意愿与旅游者对智能推荐系统信任、功能绩效、感知个性化、社会影响、拟人化的感知相关。本研究结合HSM理论模型,将信任分为了认知信任和情感信任,从认知和情感两方面探讨智能推荐系统接受意愿的影响机制,构建影响智能推荐系统接受意愿的假设模型,通过定量研究论证该假设模型。定量研究中,本研究采用了问卷调查方法来收集用户一手数据,为了让被试者更好地理解智能推荐系统,采用情景问卷调查法进行调查。研究共回收有效问卷364份,采用了基于结构方程建模的偏最小二乘（PLS）方法进行数据分析。通过数据分析,本研究证明（1）个体对智能推荐系统功能绩效、个性化的感知可以产生认知信任,对社会影响、拟人化方面的认知可以产生情感信任;（2）和情感信任相比,将智能推荐系统作为辅助决策时,认知信任的系统式处理路径具有更大的影响,而认知信任对接受智能推荐系统作为委托代理的意愿影响不显著。和认知信任相比,将智能推荐系统作为委托代理时情感信任的影响更大。（3）情感信任对认知信任具有正向影响,验证了HSM的偏倚效应。本研究基于HSM理论模型,以信任为中心,考虑认知与情感两个方面的因素,研究了人工智能技术更深层次的接受意愿,也拓宽了HSM理论的应用领域。此外,本研究对于旅游路线智能推荐领域的产品开发设计与推广具有重要启示。