CroPS：突破短视频搜索信息茧房的创新引擎

> ### 摘要 > 针对短视频搜索中向量检索因过度依赖历史点击数据而陷入信息茧房的问题，CroPS提出了一种新型检索数据引擎，旨在提升搜索结果的相关性与多样性。传统自强化训练方法易忽略潜在相关的新内容，导致推荐同质化严重。CroPS通过引入去偏机制与动态内容探索策略，有效打破信息闭环，增强系统对新颖内容的发现能力。实验表明，该方法在多个评估指标上优于现有方案，显著改善了用户搜索体验。 > ### 关键词 > CroPS, 短视频, 向量检索, 信息茧房, 搜索相关 ## 一、短视频搜索的挑战与信息茧房现象 ### 1.1 短视频平台的爆炸式增长带来的搜索需求激增 短视频平台近年来呈现出前所未有的发展态势，用户规模与内容产量持续攀升，催生了海量信息环境下的高效检索需求。随着用户不再满足于被动推荐，主动搜索行为日益频繁，对搜索系统的精准性与多样性提出了更高要求。在这一背景下，如何从数以亿计的短视频中快速定位既相关又新颖的内容，成为平台提升用户体验的关键挑战。CroPS正是在此需求驱动下应运而生，致力于解决短视频场景下日益突出的搜索瓶颈问题，为用户提供更丰富、更具发现感的检索体验。 ### 1.2 传统向量检索方法在短视频搜索中的局限性 当前主流的向量检索技术多依赖自强化训练框架，通过历史点击数据不断优化检索模型。然而，这种方法在短视频场景中暴露出明显短板：系统倾向于重复推荐已被广泛点击的热门内容，而对语义相关但曝光不足的新视频缺乏识别能力。这种“强者恒强”的反馈循环限制了检索结果的覆盖广度，导致长尾内容难以被发掘。CroPS指出，传统方法在动态、多元的短视频生态中已显乏力，亟需引入更具探索性的机制以突破现有边界。 ### 1.3 信息茧房如何影响用户体验与内容生态 过度依赖历史行为数据的检索模式，使用户长期沉浸于相似主题与风格的内容之中，逐渐形成信息茧房。这不仅削弱了用户的探索意愿，也抑制了优质新内容的传播机会。当算法只回应已知偏好，用户便失去了接触潜在兴趣点的可能性，搜索变得机械而封闭。与此同时，内容创作者面临同质化竞争压力，创新表达难以突围。CroPS认识到，打破信息闭环不仅是技术升级的需要，更是维护健康内容生态与用户多样体验的核心诉求。 ### 1.4 历史点击数据依赖导致的算法偏见问题 历史点击数据作为训练信号虽具现实意义，但其本身蕴含显著偏差——高点击率往往反映的是曝光优势而非真实相关性。CroPS强调，过度依赖此类数据会使模型误将“常被点击”等同于“高度相关”，从而忽略那些因位置靠后或发布时间晚而未获足够互动的潜在优质内容。这种算法偏见进一步加剧了检索结果的固化趋势，阻碍系统自我更新能力。为此，CroPS提出引入去偏机制，旨在校正数据偏差，赋予新内容公平的评估机会，推动搜索系统走向更加公正与开放的演进路径。 ## 二、CroPS引擎的技术架构与创新点 ### 2.1 CroPS的基本原理与系统架构设计 CroPS的核心理念在于重构短视频搜索中的相关性建模方式，摆脱对历史点击数据的单一依赖。其系统架构由三大模块构成：内容感知编码器、去偏反馈控制器与动态探索调度器。内容感知编码器负责提取视频多模态特征，包括视觉语义、音频信息与文本标签，生成高维向量表示；去偏反馈控制器则对历史点击信号进行因果分析，识别并削弱曝光偏差带来的影响，从而还原真实的相关性分布；动态探索调度器在检索过程中主动引入语义相近但曝光较低的新内容，实现“已知偏好”与“潜在兴趣”之间的平衡。整个系统通过闭环学习机制持续迭代，在保障搜索精度的同时增强内容多样性。CroPS的设计不仅关注检索效率，更强调算法的公平性与生态友好性，为短视频平台构建开放、可持续的搜索环境提供了可行路径。 ### 2.2 自强化训练方法的改进与优化策略 针对传统自强化训练方法易陷入局部最优、固化推荐模式的问题，CroPS提出了一套改进型训练框架。该框架在原有反馈回路中引入反事实推理机制，模拟未被曝光内容的潜在点击概率，从而修正因位置偏差导致的学习误差。同时，CroPS采用渐进式更新策略，限制模型每次迭代的参数变化幅度，避免因短期热门内容冲击而造成整体分布偏移。此外，系统还融合了跨会话对比学习技术，利用用户在不同时间段的搜索行为构建正负样本对，提升模型对语义相关性的泛化能力。这些优化策略共同作用，使CroPS能够在保持高相关性的同时，持续捕捉新兴内容的趋势信号，显著提升了系统的适应性与鲁棒性。 ### 2.3 打破信息茧房的核心机制与实现方法 CroPS打破信息茧房的关键在于构建“去偏—探索—验证”三位一体的运行机制。首先，通过去偏反馈控制器剥离历史数据中的曝光偏差，还原内容的真实相关性潜力；其次，动态探索调度器基于语义邻域图谱，识别与查询意图相近但尚未广泛传播的候选视频，将其以可控比例注入检索结果前端；最后，系统通过A/B测试与用户行为追踪，评估新内容的接受度，并将有效反馈纳入下一轮模型训练。这一机制不仅增强了用户接触新颖内容的可能性，也为优质长尾视频创造了公平的竞争环境。CroPS认为，唯有让算法具备主动探索未知的能力，才能真正突破信息闭环，重塑短视频搜索的发现价值。 ### 2.4 CroPS与传统检索技术的性能对比分析 实验结果表明，CroPS在多个关键指标上均优于传统检索技术。在相关性评估方面，CroPS在NDCG@10指标上达到0.873，较基线模型提升12.6%；在多样性评测中，其ILS（Intra-List Similarity）降低至0.41，说明检索结果覆盖更广的主题范围。更重要的是，CroPS在新内容召回率（New Item Recall）上表现突出，相比传统方法提高近三成，证明其对潜在相关新鲜内容具有更强的识别能力。在线测试显示，启用CroPS后，用户平均搜索停留时长增加18%，点击分布更加均衡，长尾内容曝光占比上升至27%。这些数据充分验证了CroPS在提升搜索质量与打破信息茧房方面的有效性，标志着短视频检索技术迈向更加智能与开放的新阶段。 ## 三、总结 CroPS作为一种新型检索数据引擎，有效应对了短视频搜索中因过度依赖历史点击数据而导致的信息茧房问题。通过引入去偏反馈控制器与动态探索调度器，CroPS在保障搜索相关性的同时显著提升了结果的多样性。实验数据显示，其在NDCG@10指标上达到0.873，较基线模型提升12.6%；ILS降低至0.41，新内容召回率提高近三成。在线测试表明，用户平均搜索停留时长增加18%，长尾内容曝光占比上升至27%。这些结果验证了CroPS在打破信息闭环、增强新颖内容发现能力方面的显著成效，为短视频搜索技术的发展提供了创新路径。