IR 系统通过采用跟踪和适应用户行为、优化查询和调整排序模型等技术来解决相关性漂移——搜索上下文或用户意图在会话期间的逐渐变化。这些方法侧重于保持搜索结果与用户不断变化的需求之间的一致性，即使他们的互动或目标发生变化。 主要策略包括查询扩展、会话感知排序和动态反馈集成。
一种常见的方法是使用反馈机制进行查询扩展和重新表达。 例如，当用户以“Python”（可以指编程语言或蛇）这样的宽泛查询开始时，系统最初可能会返回混合结果。 如果用户点击了与编程相关的链接，IR系统会使用这种隐式反馈来推断意图。 然后，它会使用“编程”、“代码”或“库”等术语扩展查询，以优化后续结果。 显式反馈（例如，允许用户标记不相关的结果）也可以触发调整。 Elasticsearch 或 Solr 等现代系统通过相关性调整插件支持此类功能，这些插件可以根据会话中用户的交互来调整术语权重或提升文档。
另一种方法涉及会话感知排序算法，该算法会随着时间的推移跟踪用户活动。 例如，在同一会话中搜索“机器学习”后接着搜索“无监督聚类”表示范围缩小。 Apache Lucene 或商业平台等系统使用会话 cookie 或标识符来链接查询，存储上下文（例如，点击的文档、花费的时间）以影响未来的排名。 机器学习模型（例如使用循环神经网络 (RNN) 的模型）可以处理连续查询模式来预测意图转变。 例如，在“数据集清理”之后搜索“如何训练模型”的用户可能会看到优先考虑教程而不是理论论文的结果，从而通过与工作流程阶段保持一致来减少漂移。
最后，动态重新排序和时间上下文有助于缓解漂移。 一些IR系统会在会话期间使用新鲜数据（例如最近的点击或查询优化）定期对文档进行重新评分。 例如，如果用户后来的查询表明对更新感兴趣，则新闻搜索系统可能会优先显示最近一小时内发布的文章。 OpenSearch 等工具允许开发人员实施自定义评分规则，这些规则会衰减旧交互的影响或强调最近的交互。 此外，将协同过滤（例如，利用相似用户的行为）与实时分析相结合的混合方法可以检测漂移模式并调整排名。 例如，如果多个搜索“React”的用户在会话中期转移到 React Native 内容，系统可能会先发制人地在以后的查询中提升 React Native 资源。 这些技术共同确保结果与用户不断变化的意图保持一致。