个性化信息检索系统可以根据用户的偏好进行推荐的方法有很多。下面我将介绍几种常见的方法：
协同过滤算法：协同过滤算法是基于用户行为数据的推荐算法，它通过分析用户的历史行为，比如点击、购买、评分等，找出与当前用户兴趣相似的其他用户，并将这些用户喜欢的信息推荐给当前用户。常见的协同过滤算法有基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。2.内容推荐算法：内容推荐算法是根据用户的个人信息和偏好，将与其兴趣相关的内容推荐给用户。这种算法可以通过分析用户的个人信息，比如年龄、性别、职业等，以及用户过去的行为，来推断用户的兴趣，并根据用户的兴趣来推荐合适的内容。
3.混合推荐算法：混合推荐算法是将多个推荐算法进行组合，以提高推荐的准确性和覆盖率。比如可以将协同过滤算法和内容推荐算法进行结合，既考虑了用户的历史行为，又考虑了用户的个人信息，从而更好地满足用户的个性化需求。
除了以上几种方法，还可以根据用户的地理位置、社交网络关系等信息进行推荐。另外，为了提高推荐的效果，可以引入一些推荐系统的评估指标，比如准确率、召回率、覆盖率等，通过评估指标来优化推荐算法的性能。
总体来说，个性化信息检索系统可以根据用户的偏好进行推荐的方法有很多，需要根据具体的应用场景和数据特点选择合适的方法，并不断优化和改进推荐算法，以提高用户的满意度和体验。