了解亚马逊A9算法的运行机制

亚马逊A9算法的工作方式

一、什么是亚马逊A9算法

亚马逊A9算法是Amazon用来决定产品在搜索结果中排名的系统，它还包括Amazon使用的其他技术，如广告、交叉销售、Amazon应用的图像匹配、产品问答等。

亚马逊对A9算法的解释是：A9就是客户眼中的相关性，我们努力为用户争取最好的结果。一旦确定哪些产品最匹配客户的查询，亚马逊的A9排名算法就会给他们打分，把最相关的结果呈现给用户。

二、A9算法的作用

A9将在listing内容中找到的关键词(标题、五点描述、长描述、后端关键词)加入到搜索引擎中，并考虑到在Amazon上浏览和购买历史、产品销售历史以及平均评星这几个因素来决定一个listing在搜索引擎中的位置。A9还将根据用户的搜索请求以列表或者表格形式重新对返回的listing进行重新排序。

三、为什么要重视A9 算法

很多Amazon卖家都很明白A9 算法对卖家来说有多重要，如ASIN优化，大量虚假评论，内容重复或者不合规范都会对正常卖家造成不利影响。因此重视A9 算法也就变得尤为必要。

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常见问答(FQAS)

亚马逊A9算法属于深度学习和人工智能领域,它使用深度卷积神经网络的架构来学习从图片中识别物体和场景的模式。通过大量的样本图片训练,它可以获得高精度的物体识别能力。具体的算法细节为机密,但大体上使用卷积层来提取视觉特征,然后使用 pooling 层降低维度,再经过多层神经网络来学习高级抽象的视觉表示形式。

据亚马逊自己报告,A9在ImageNet大型视觉识别任务上达到97%的准确率,这是目前公开工作的状态 of the art 算法水平。但由于训练数据集的差异,在某些特定细分任务或新数据上的识别效果可能会有一定下降。总体来说它已经可以解决许多实际场景下的物体和场景识别需求。

是的,亚马逊已经将A9算法用于Echo Look、Amazon Go等商业产品中。亚马逊也为开发者提供基于A9的视觉识别服务API,allows其他组织和公司将其应用于自己的产品中,比如图像内容过滤和智能相册标签等场景。所以在尊重知识产权的前提下,A9算法已经可以很好地支持各种商业和个人应用。