个性化信息检索的用户画像和兴趣模型构建是通过分析用户的行为、偏好、兴趣等信息，来建立用户的个性化特征模型，以便更好地满足用户的信息需求。具体步骤如下：
数据收集：首先需要收集用户的各类数据，包括用户的浏览历史、搜索记录、点击行为、购买记录等。可以通过日志记录、cookie追踪、调查问卷等方式获取数据。
数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、统一格式等预处理工作，以便后续的分析和建模。
特征提取：根据用户的行为数据，提取用户的特征信息，比如浏览的频次、购买的偏好、搜索的关键词等，这些信息可以用来描述用户的兴趣和偏好。
用户画像构建：利用提取到的用户特征信息，可以构建用户的画像，包括用户的基本信息、兴趣爱好、行为习惯等，从而形成一个完整的用户画像。
兴趣模型建立：通过对用户行为数据进行分析，可以建立用户的兴趣模型，比如使用机器学习算法来对用户的兴趣进行分类和预测。
个性化推荐：最后，利用构建好的用户画像和兴趣模型，可以实现个性化推荐，为用户提供更符合其需求的信息和产品。
关键词：个性化信息检索，用户画像，兴趣模型，数据收集，特征提取，个性化推荐