信息检索（IR）系统中的个性化通过整合用户的偏好、行为或上下文数据，为单个用户定制搜索结果或内容推荐。 这是通过修改基于用户特定信号的结果的排名或过滤来实现的。 例如，与普通用户相比，经常搜索编程教程的用户可能会在其搜索结果中看到 Stack Overflow 链接排名更高。 核心思想是调整系统的输出，使其更好地满足用户的独特需求，从而提高相关性和参与度。
为了实现个性化，IR 系统通常会收集和分析用户数据。 这包括显式输入（例如，用户选择的偏好）和隐式信号（例如，点击率、搜索历史或在页面上花费的时间）。 一种常见的方法是构建用户配置文件，跟踪兴趣，例如主题、文档类型或交互模式。 例如，新闻聚合器可能会优先处理有关机器学习的文章，以供经常阅读 AI 相关内容的开发人员使用。 这些配置文件通常存储为向量或嵌入，捕获诸如首选类别或常用查询词之类的特征。 在检索期间，系统会将传统的相关性分数（例如，TF-IDF 或 BM25）与个性化权重相结合。 机器学习模型（例如，协同过滤或神经网络）也可以预测用户偏好以优化排名。
一个实际的例子是电子商务搜索：如果用户经常购买运动装备，系统可能会在响应“跑鞋”查询时提升运动鞋的排名。 另一个例子是流媒体平台中的个性化推荐，其中观看历史会影响建议的内容。 从技术上讲，这可能涉及将用户特定的特征集成到排名模型（例如，LambdaMART 算法）中，或修改查询扩展规则（例如，如果用户经常使用“Python”一词，则将其附加到用户的查询中）。 挑战包括处理冷启动场景（没有数据的新用户）并确保隐私合规性。 开发人员经常使用 Apache Solr 或 Elasticsearch 等框架以及自定义插件将个性化信号注入到评分函数中，从而平衡用户特定和全局相关性指标。