个性化搜索和推荐系统都是基于用户个性化需求进行定制的信息检索和推荐服务，但它们有着不同的应用场景和工作原理。
首先，个性化搜索主要应用于信息检索领域，旨在根据用户的搜索历史、点击行为、地理位置等信息，为用户提供与其兴趣相关的搜索结果。个性化搜索系统通过分析用户的行为和偏好，对搜索结果进行排序和过滤，以提高搜索结果的相关性和用户满意度。例如，当用户在搜索引擎中输入关键词时，个性化搜索系统会根据用户的历史搜索记录和地理位置信息，为用户呈现与其兴趣相关的搜索结果，从而提高搜索效率和准确性。
而推荐系统主要应用于电子商务、社交媒体、音乐和视频等领域，旨在根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的产品、内容或服务。推荐系统通过分析用户的历史交易、点击、评分等行为数据，利用协同过滤、内容过滤、深度学习等算法，为用户推荐可能感兴趣的商品、新闻、音乐、视频等内容，从而提高用户的购物体验和内容获取体验。例如，当用户在电子商务平台浏览商品时，推荐系统会根据用户的历史购买记录和浏览行为，为用户推荐可能感兴趣的商品，提高购物效率和满意度。
因此，个性化搜索和推荐系统都是为了满足用户个性化需求而设计的服务，但其应用场景和工作原理略有不同，个性化搜索侧重于信息检索领域，而推荐系统侧重于产品和内容推荐领域。
综上所述，个性化搜索和推荐系统虽然都是为用户提供个性化服务的工具，但其应用场景和工作原理存在一定的区别。