个性化信息检索系统是一种根据用户的个人特征和偏好，为其提供个性化的搜索结果和推荐内容的系统。在处理用户的实时需求时，个性化信息检索系统可以采取以下几种策略：
实时监测用户行为：个性化信息检索系统可以实时监测用户的搜索行为、点击行为和浏览行为等，从中获取用户的实时需求。通过分析用户的实时行为，系统可以了解用户当前的兴趣和需求，并根据这些信息调整搜索结果和推荐内容。
即时反馈用户意图：个性化信息检索系统可以通过与用户的交互来获取用户的实时需求。例如，系统可以提供搜索框下拉提示、自动补全和相关搜索建议等功能，帮助用户更准确地表达自己的需求。此外，系统还可以根据用户的搜索历史和个人资料等信息，预测和推测用户的实时需求。
实时更新搜索索引：为了满足用户的实时需求，个性化信息检索系统需要采取实时更新搜索索引的策略。这意味着系统需要及时收集和处理新的数据，包括网页内容、社交媒体信息和用户反馈等。通过实时更新搜索索引，系统可以保持搜索结果的时效性，并及时反映用户的实时需求。
基于上下文的个性化推荐：个性化信息检索系统可以利用上下文信息来处理用户的实时需求。上下文信息包括用户所处的时间、地点、设备和社交关系等。通过分析用户的上下文信息，系统可以为用户提供更加精准和实用的搜索结果和推荐内容。例如，系统可以根据用户所处的地点推荐附近的商家和景点，或者根据用户的设备推荐适配的应用程序和服务。
总之，个性化信息检索系统可以通过实时监测用户行为、即时反馈用户意图、实时更新搜索索引和基于上下文的个性化推荐等策略来处理用户的实时需求。这些策略可以帮助管理者更好地满足用户的需求，提高用户的搜索体验和满意度。