个性化搜索在音乐和视频推荐中的应用非常广泛，主要体现在以下几个方面：
用户兴趣建模：个性化搜索可以通过分析用户的搜索历史、浏览行为、点赞收藏等数据，建立用户兴趣模型，从而更好地理解用户的兴趣爱好。
内容推荐：基于用户兴趣模型，个性化搜索可以推荐符合用户口味的音乐和视频内容，提高用户体验。比如，根据用户过去的收听或观看记录，推荐相似风格或类型的音乐和视频。
搜索结果排序：个性化搜索可以根据用户的偏好和历史行为，对搜索结果进行个性化排序，将最相关和感兴趣的内容展示给用户，提高搜索命中率。
推荐系统优化：通过不断分析用户的反馈和行为数据，个性化搜索可以优化推荐系统，提高推荐的准确性和精准度，从而更好地满足用户需求。
在实际应用中，个性化搜索可以通过协同过滤、内容分析、深度学习等技术手段，对用户和内容进行建模和匹配，从而实现更好的个性化推荐效果。例如，Netflix和Spotify等平台都采用了个性化搜索技术，为用户提供个性化的视频和音乐推荐服务。
综上所述，个性化搜索在音乐和视频推荐中的应用主要体现在用户兴趣建模、内容推荐、搜索结果排序和推荐系统优化等方面，通过技术手段实现更好的个性化推荐效果。