个性化搜索面临的信息过滤和筛选挑战主要包括过滤算法的准确性、用户数据隐私保护和信息透明度等方面。首先，个性化搜索需要面对信息过滤算法的准确性挑战，即如何根据用户的偏好和历史行为准确地筛选出符合用户需求的信息。解决这一挑战的方法包括不断优化算法，利用机器学习和人工智能技术来提高算法的精准度，同时，也可以引入人工审核等手段来保证搜索结果的准确性。
其次，个性化搜索需要处理用户数据隐私保护的挑战。在个性化搜索过程中，需要收集和分析用户的个人数据，但如何保护用户隐私成为一个重要问题。解决这一挑战的方法包括加强数据加密和安全存储措施，同时，也可以通过透明的隐私和用户授权机制来让用户更加放心地使用个性化搜索服务。
此外，个性化搜索还需要应对信息透明度的挑战，即如何向用户展示搜索结果的筛选过程和原因。解决这一挑战的方法包括增强搜索结果的解释性，让用户了解为何会看到这些搜索结果，同时，也可以提供用户反馈渠道，让用户参与搜索结果的评价和改进。
综上所述，个性化搜索在面对信息过滤和筛选的挑战时，可以通过优化算法、加强数据隐私保护和增强信息透明度来提升搜索服务的质量和用户体验。