知识图谱通过构建关于实体（人物、主题、地点）及其关系的信息，改进视频搜索结果，使搜索引擎能够更有效地理解上下文和意图。 与传统的基于关键词的方法不同，知识图谱映射了概念之间的关系，从而允许搜索系统推断视频内容和用户查询之间更深层的联系。 例如，搜索“机器学习教程”可以利用知识图谱来识别“机器学习”与“神经网络”或“Python 库”等子主题相关联，即使这些术语没有在视频元数据中明确提及。 这有助于呈现可能被忽略的相关内容。
一个关键优势是增强的语义理解。 知识图谱使搜索引擎能够解释同义词、相关概念和层级关系。 例如，搜索“如何修理自行车轮胎”也可能返回带有“修理自行车爆胎”标签的视频，因为知识图谱将“自行车”链接到“bicycle”并将“轮胎”链接到“puncture”。 此外，知识图谱有助于消除术语的歧义：搜索“Apple”可以根据用户上下文或其他查询词，区分关于科技公司的视频和关于水果的视频。 这减少了歧义，并确保结果与用户的意图一致，而不是仅仅依赖于字面关键词匹配。
知识图谱还可以实现更好的个性化和推荐。 通过跟踪用户交互（例如，观看历史记录、点击结果），该图谱可以识别模式并优先考虑与用户兴趣一致的内容。 例如，经常观看 Python 教程的开发人员可能会看到关于 Django 或数据科学库的视频，即使他们的搜索查询范围更广，例如“Web 开发”。 该图谱的关系还通过链接共享底层主题的视频来改进推荐，例如在用户观看 JavaScript 教程后建议观看关于 React.js 的视频。 这种结构化方法使视频搜索更加直观、高效，并根据个人需求量身定制。