Kỹ thuật cập nhật truy vấn cải thiện việc biểu diễn chính truy vấn bằng cách sử dụng thông tin được gắn nhãn chủ quan của người dùng. Các ví dụ của kỹ thuật cập nhật truy vấn bao gồm cập nhật trọng số truy vấn di chuyển truy vấn, và mở rộng truy vấn.
Cập nhật trọng số truy vấn làm thay đổi trọng số tương đối của các đặc trưng khác nhau trong biểu diễn truy vấn. Kỹ thuật cập nhật véc-tơ trọng số cho phép hệ thống học sự giải thích của người dùng về hàm khoảng cách. Ý tưởng trung tâm đằng sau phương pháp cập nhật trọng số rất là đơn giản và trực quan. Mỗi ảnh được đại diện bởi một véc-tơ đặc trưng N chiều. Nó có thể được xem như là một điểm trong không gian N chiều. Các chiều đặc trưng quan trọng để giúp tra cứu các ảnh liên quan sẽ được nâng cấp tầm quan trọng trong khi các chiều khác mà cản trở tiến trình này sẽ bị giảm tầm quan trọng. Vào năm 2004, Kushki và các cộng sự đã sử dụng kỹ thuật cập nhật trọng số để học ánh xạ tối ưu giữa đặc trưng trực quan mức thấp và khái niệm ngữ nghĩa mức cao của ảnh. Kỹ thuật này hoạt động bằng cách tinh chỉnh các trọng số (hoặc sự quan trọng) của từng thành phần đặc trưng hoặc bằng cách thay đổi đo độ tương tự một cách tương ứng. Cũng trong năm 2004, Muneesawang và cộng sự đã áp dụng kỹ thuật di chuyển truy vấn để cho phép
thuộc tính của các ảnh liên quan hoặc không liên quan được đánh dấu bởi người dùng. Có nghĩa là, các đặc trưng của nội dung ảnh truy vấn được thay đổi theo hướng biểu diễn ngữ nghĩa chính xác hơn được cung cấp bởi người dùng trong suốt quá trình tra cứu. Vào năm 2005, Widyantoro và các cộng sự đã áp dụng kỹ thuật mở rộng truy vấn để thêm vào một tập các ảnh liên quan mà không được gắn nhãn bởi người dùng để bù đắp cho sự thiếu hụt những ảnh đã được gắn nhãn bởi người dùng giúp hệ thống nắm bắt ý nghĩa của ảnh truy vấn một cách chính xác hơn.