个性化信息检索的算法是通过分析用户的历史行为、兴趣爱好、偏好等信息，构建用户画像，并根据用户画像为用户提供个性化的信息检索结果。其主要工作流程包括以下几个步骤：
数据收集：通过用户的搜索记录、浏览历史、点击行为等数据收集用户的行为数据，以及内容的相关信息。
用户画像构建：基于收集到的用户行为数据，利用机器学习算法对用户进行特征提取和分析，构建用户画像，包括用户的兴趣爱好、偏好、行为习惯等信息。
相似度计算：根据用户画像的特征，计算用户与待检索内容的相似度，以确定内容与用户的匹配程度。
个性化排序：根据用户与内容的相似度，结合其他排序算法（如PageRank算法等），对检索结果进行个性化排序，将最相关的内容展示给用户。
个性化信息检索算法的核心在于如何准确地捕捉用户的兴趣和需求，对于不同的用户需求，可能会采用不同的算法和模型。一些常用的个性化算法包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法、深度学习算法等。
在实际应用中，个性化信息检索算法需要不断地优化和调整，以适应用户需求的变化，提高信息检索的准确性和用户满意度。
举个例子来说，比如在电商网站上，用户在搜索框中输入"运动鞋"，个性化信息检索算法会根据用户的历史购买记录、浏览记录等，结合"运动鞋"这个关键词，为用户推荐与其兴趣相关度较高的运动鞋产品，从而提升用户的购物体验。