在论文查重检测中，个性化推荐服务的实现主要依赖于用户行为分析和算法推荐。首先，通过分析用户上传的论文内容、查重历史记录、关注领域等信息，建立用户画像。然后，利用协同过滤、内容推荐等算法，为用户推荐相关度高的论文，满足用户个性化需求。此外，还可以结合机器学习技术，不断优化推荐算法，提高推荐准确度。

另外，个性化推荐服务的实现还可以通过NLP（自然语言处理）技术，对用户上传的论文进行语义分析，挖掘论文之间的关联性，从而实现更精准的推荐。同时，还可以引入用户反馈机制，根据用户的评价和点击行为，动态调整推荐策略，提升用户体验。综上所述，论文查重检测中的个性化推荐服务实现方法多样，结合用户画像、算法推荐和用户反馈等多方面因素，可以实现更加智能化和个性化的服务。