信息检索 (IR) 系统中的个性化基于个人用户的偏好、行为和过去的交互来定制搜索结果。通过分析用户数据，诸如先前的查询、点击和反馈，系统可以了解哪些类型的内容与该用户最相关。
例如，在购物推荐系统中，个性化确保用户看到与他们先前查看或购买的产品相似的产品。该系统使用算法来分析用户行为中的模式并相应地调整推荐。个性化还可以结合诸如时间、位置或设备之类的上下文因素，以进一步细化搜索结果。
个性化IR系统通过提供更相关和更有针对性的内容来提高用户满意度，减少找到用户正在寻找的内容所需的努力。这些系统通常由机器学习提供支持，这有助于根据用户不断变化的偏好不断完善和调整建议。