亚马逊的A9算法一直是卖家们的”老朋友”，通过对其熟练运用，他们能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，获取大量自然流量。

然而，最近亚马逊的A9算法似乎悄悄发生了变化。亚马逊的研发团队最近推出了一项名为COSMO-LM的新算法，作为A9算法的AI伴侣。

COSMO-LM的研究论文引发了人们对新技术的浓厚兴趣。作为一个喜欢探索的人，我花了两天的时间，利用各种工具试图深入了解这个系统。

作为亚马逊行业的先驱，大濕聊跨境将COSMO-LM的解读呈现给大家。我将以通俗易懂的语言，按照几个主要思路为大家做出解析。

COSMO-LM究竟是什么？

COSMO-LM对我们来说是一个全新的概念。在论文中，它被描述为亚马逊的一个超强电商智能AI系统，通过分析用户行为和大型语言模型生成高质量的知识图谱数据，以提供更个性化的在线服务，从而提高用户搜索时的相关性、推荐商品以及导航等体验。

换言之，COSMO-LM能够理解买家的真实意图，它更像是一个超级聪明的、人性化的购物助手。

COSMO-LM有哪些特点？

COSMO-LM是一个知识系统，旨在从大规模用户行为和大型语言模型生成高质量的指导数据，以服务于亚马逊平台应用。

以前，我们可能会经历这样的情况：在网上搜索商品，但结果并不完全符合我们的期待，或者点击进入商品页面后发现并不是我们真正想要的东西。这种情况的发生，是因为传统的搜索引擎无法准确理解用户的需求。而智能AI的COSMO-LM则能够解决这个问题。

相比于传统的A9算法，COSMO-LM更加注重买家的兴趣和购物行为习惯，而不是简单依赖于关键词匹配。它能够理解用户的购物意图，从亚马逊海量数据中精准挖掘出最符合用户需求的商品信息。与A9算法相结合，COSMO-LM能够提升用户的购物体验，使之更智能更顺畅。

表格1显示，亚马逊的COSMO知识图谱比其他电商领域的图谱更为广泛，包含了630万节点和2900万边，涵盖了15种关系类型，覆盖了18个主要领域。然而，论文也指出，尽管COSMO在内测阶段取得了一定进展，但目前仍然缺乏足够多的高质量和多样化的指导数据收集，以及行业级数据的可扩展性有待突破。我相信，需要更多的时间去训练这个AI模型，使其变得更加智能。

表格2展示了COSMO知识图谱中挖掘的网购常识关系，包括关系类型和示例，这些关系类型涵盖了各种产品的功能用途、受众属性等。

表格3展示了COSMO知识图谱的数据，包括共同购买和搜索购买两类用户行为。COSMO人机交互注释收集了多样化的指令数据，保证了知识的多样性和质量。这些数据和步骤确保了COSMO知识图谱的可靠性和真实性。

在实验中，亚马逊研究团队利用COSMO语言模型，提升了网络购物的搜索相关性、基于会话的推荐和搜索导航等。他们通过精确理解用户的搜索购买行为，以更准确地预测和识别用户搜索结果的相关性。同时，COSMO-LM还能够帮助顾客解决购物时的一些烦恼。比如，当用户搜索“冬季衣物”时，它能够自动理解用户想要的是保暖的衣物，从而智能匹配最合适的商品。

那么，这项技术是如何实现的呢？亚马逊研究团队表示，COSMO-LM背后是一套强大的AI系统，通过分析用户行为和大规模的数据，构建了一个庞大的知识图谱。这个图谱包含了各种各样的商品信息和用户偏好，相当于给亚马逊的产品库增添了一本“百科全书”。

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