个性化信息检索系统可以通过处理用户的历史查询记录来提供更加个性化和精准的搜索结果。以下是一些处理用户历史查询记录的方法和策略：
记录用户查询历史：系统应该记录用户的查询历史，包括用户的搜索关键字、搜索时间、搜索结果点击情况等。这些信息可以用来分析用户的兴趣和偏好，以便更好地为用户提供定制化的搜索结果。
分析用户兴趣：通过分析用户的查询历史，可以了解用户的兴趣和偏好。系统可以使用机器学习算法来分析用户的查询模式，找到用户常用的搜索关键字、搜索词频、搜索时间偏好等信息。
个性化排序：基于用户的历史查询记录，系统可以对搜索结果进行个性化排序。根据用户过去的点击行为和搜索习惯，将对用户更有价值的结果排在前面，提高搜索结果的质量和准确性。
推荐相关内容：根据用户的历史查询记录，系统可以推荐相关内容给用户。例如，如果用户经常搜索某个领域的内容，系统可以推荐该领域的相关文章、新闻或论坛帖子。
给出搜索建议：根据用户的历史查询记录，系统可以给出搜索建议，帮助用户更快地找到他们想要的信息。例如，当用户输入搜索关键字时，系统可以自动补全关键字或提供相关的搜索热点。
数据隐私保护：在处理用户历史查询记录时，系统应该注重用户的数据隐私保护。用户的个人信息和查询历史应该被严格保密，不应该被滥用或泄露。
综上所述，个性化信息检索系统可以通过处理用户的历史查询记录来提供更加个性化和精准的搜索结果。通过记录用户查询历史、分析用户兴趣、个性化排序、推荐相关内容和给出搜索建议等方法，可以提升用户的搜索体验和信息获取效果。