亚马逊AI Cosmo算法解析与应用指南-24页

解析亚马逊AI Cosmo算法如何通过用户行为分析提升搜索、推荐和导航效果，含可落地的优化方案

目录：

简介：

本文档详细解析了亚马逊AI Cosmo算法的核心原理、技术架构及其在电商平台中的实际应用。该算法通过大规模知识图谱（KG）和大型语言模型（LLM）的结合，挖掘用户行为背后的常识知识，显著提升了搜索相关性、推荐系统和导航体验。

核心亮点：
1. 行业首个基于LLM构建的电商常识知识图谱系统，覆盖18个主要商品类目（详见文档P3对比表）。
2. 创新性采用指令微调技术（COSMO-LM），仅用3万标注指令生成数百万高质量知识（详见文档P2技术流程）。
3. 实际部署效果：搜索相关性提升60%（Macro F1），导航系统带来0.7%销售额增长（详见文档P15-19实验数据）。

关键技术：
• 用户行为采样：从海量搜索-购买和共同购买行为中提取意图特征
• QA提示生成：通过特定设计的提示模板激发LLM生成电商场景知识
• 知识精炼流程：结合规则过滤、相似度计算和人工标注的三级质量控制

典型应用案例：当用户搜索”孕妇鞋”时，系统能自动关联”防滑”需求（如文档P1示例图），显著提升转化率。

推荐理由：

为什么跨境电商卖家需要这份文档？
1. 破解平台算法：深度解析亚马逊最新AI技术，帮助卖家优化商品信息匹配平台推荐逻辑
2. 提升流量转化：学习用户意图挖掘方法，使产品描述、关键词更契合真实购物场景需求
3. 降低试错成本：获取经过验证的A/B测试方案，避免盲目运营投入
4. 全链路应用：涵盖选品（P7商品类目分析）、推广（P14搜索优化）、客户体验（P18导航改进）等核心环节

特别价值：文档中的用户行为分析框架和知识图谱构建方法，可迁移应用到独立站、TikTok等其他电商场景。

算法洞察：

行为-知识转化模型: COSMO系统通过分析用户搜索-购买（search-buy）和共同购买（co-buy）两类核心行为，建立”行为→意图→常识知识”的转化链条。例如当用户查询”冬季外套”并购买某款羽绒服时，系统自动生成”提供高级保暖”的常识关联（详见文档P5图2）。这种模式使商品信息突破字面匹配，实现场景化推荐。