视频搜索中的相关性反馈是指使用用户输入来改进搜索结果的技术。 三种主要方法是显式反馈、隐式反馈以及协同或混合方法。 每种方法都利用不同类型的用户交互来优化查询、调整排名算法或个性化结果。 下面，我将解释这些方法，并提供与视频搜索系统相关的具体示例。
显式反馈 涉及直接用户输入，表明相关性。 例如，系统可能允许用户在搜索后将视频标记为“相关”或“不相关”。 这些标签用于调整排名算法中特征（例如，视觉元素、元数据或文字记录）的权重。 假设用户将包含山地景观的视频标记为相关； 系统可能会在未来的查询中优先考虑具有相似颜色直方图、运动模式或元数据标签（如“户外”）的视频。 另一种方法是查询扩展，其中将来自相关视频的术语（例如，“峰顶”或“徒步旅行”）添加到搜索查询中。 显式反馈很简单，但依赖于用户主动提供输入，这可能并不总是实际的。
隐式反馈 从用户行为推断相关性，无需直接输入。 诸如观看时长、点击率或跳过行为之类的指标可以表明相关性。 例如，如果用户观看了标题为“Python 教程”的视频的 90%，则系统可能会推断它具有相关性并提升类似内容（例如，包含代码片段或平均观看时长更长的视频）。 隐式方法需要仔细解释：用户可能会跳过视频，因为它不相关，或者因为他们很快找到了答案。 为了解决这个问题，系统通常会结合多个信号。 对于视频搜索，诸如场景过渡或音频分析（例如，检测语音中与教程相关的关键字）之类的特征可以进一步改进隐式反馈。 但是，必须过滤行为数据中的噪声（例如，自动播放）以避免结果出现偏差。
协同和混合方法 聚合跨用户的数据或组合反馈类型。 协同过滤识别用户交互中的模式——例如，如果许多搜索“如何编辑视频”的用户点击来自特定创作者的教程，则系统可能会优先考虑这些视频。 混合方法合并显式和隐式数据：用户的点赞（显式）和他们重复观看喜剧片段（隐式）可以训练个性化的排名模型。 此处使用诸如矩阵分解或神经网络之类的技术来对用户-视频交互进行建模。 对于特定于视频的应用程序，混合系统还可以分析来自积极参与内容的视觉或时间特征（例如，关键帧）以改进推荐。 这些方法在可扩展性和精确度之间取得平衡，但需要强大的数据管道来处理大规模视频数据集。
通过结合这些方法，开发人员可以创建适应用户需求的视频搜索系统，同时考虑视频内容的复杂性（例如，视觉、听觉和文本元素）。 方法的选择取决于诸如用户参与模式、可用数据和计算资源之类的因素。