亚马逊COSMO算法详解：电商常识知识图谱构建与应用-24页

揭秘亚马逊新一代COSMO算法如何通过大模型构建电商知识图谱，实现搜索与推荐效果跃升

目录：

简介：

亚马逊COSMO算法是首个基于大语言模型构建的电商常识知识图谱系统，通过挖掘用户行为背后的意图知识，显著提升搜索、推荐等核心场景效果。

核心创新点包括：
1. 指令微调技术：使用30k标注指令微调COSMO-LM模型，生成符合人类偏好的电商常识知识（详见文档P3-6）
2. 多维度扩展：覆盖18个商品类目、15种关系类型，处理搜索购买和共同购买两种典型行为（数据统计见文档P7表3）
3. 高效部署方案：通过异步缓存存储和特征存储架构，满足亚马逊搜索的严格延迟要求（部署架构图见文档P12）

在搜索相关性任务中，融合意图知识的跨编码器模型使Macro F1提升60%（实验数据见文档P14表6）。会话推荐场景下，COSMO-GNN模型在电子产品类目实现5.82%的Hits@10提升（完整结果见文档P17表8）。

推荐理由：

本文档为跨境电商卖家提供平台算法底层逻辑的深度解读，特别适合：
1. 需要优化亚马逊搜索排名的卖家，可了解A9算法如何解析用户查询意图
2. 开展跨平台运营的团队，文档中的会话推荐技术可迁移至Shopify等独立站
3. 关注AI应用的从业者，学习如何将大模型技术落地到电商实际业务

通过掌握COSMO知识图谱的构建逻辑，卖家可更精准地设计商品标题、优化广告关键词，并预测平台未来的推荐策略走向（应用案例见文档P18图9）。

算法洞察：

行为-意图映射技术: COSMO系统通过分析”搜索-购买”和”共同购买”两类行为数据，建立用户行为与潜在意图的关联模型。例如当用户搜索”孕妇鞋”却购买防滑鞋时，系统自动生成”(孕妇,需要,防滑)”的常识三元组（案例图示见文档P1图1）。这种技术使卖家能逆向推导平台对商品的价值判定标准。