淘宝/天猫获得淘宝商品评论 API接口item_review调用说明文档

该篇文章详细描述了如何通过API获取淘宝商品(如商品ID600530677643)的评论内容,包括评论日期、评论者信息、商品属性、评分、追评、图片和视频。同时提及了可能遇到的错误代码和API调用规则。

taobao.item_review

公共参数

点此获取进入API测试页

名称类型必须描述
keyString调用key(必须以GET方式拼接在URL中)
secretString调用密钥
api_nameStringAPI接口名称(包括在请求地址中)[item_search,item_get,item_search_shop等]
cacheString[yes,no]默认yes,将调用缓存的数据,速度比较快
result_typeString[json,jsonu,xml,serialize,var_export]返回数据格式,默认为json,jsonu输出的内容中文可以直接阅读
langString[cn,en,ru]翻译语言,默认cn简体中文
versionStringAPI版本

请求参数

请求参数:num_iid=600530677643&data=&page=1

参数说明:num_iid:淘宝商品ID
sort:排序 0:默认排序 ,1: 最新排序

响应参数

Version: Date:

名称类型必须示例值描述

rate_content

String0衣服面料很好 穿起来很舒服 衣服挺合适的!评论内容

rate_date

Date02019-03-16 12:10:24评论日期

pics

MIX0["//img.alicdn.com/bao/uploaded/i4/O1CN01Zmq4QI1dqwnpBIxmX_!!0-rate.jpg"]评论图片

display_user_nick

String0李***0买家昵称

auction_sku

String0颜色:加绒;尺码:2XL评论商品属性

rate_id

String01182747118197评论ID

add_feedback

String0衣服面料很好 穿起来很舒服 衣服挺合适的!追评内容

add_feedback_images

MIX0["//img.alicdn.com/bao/uploaded/i4/O1CN01Zmq4QI1dqwnpBIxmX_!!0-rate.jpg"]追评图片

video

String0http://cloud.video.taobao.com/play/u/416a306c576e44524a75367539493165745863466b513d3d/p/1/d/sd/e/6/t/1/288913501300.mp4视频地址

videoCover

String0https://img.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01cvjYjY28SRpqyDJIN_!!0-tbbala.jpg视频截图

 

错误码解释

状态代码(error_code)状态信息详细描述是否收费
0000success接口调用成功并返回相关数据
2000Search success but no result接口访问成功,但是搜索没有结果
4000Server internal error服务器内部错误
4001Network error网络错误
4002Target server error目标服务器错误
4003Param error用户输入参数错误忽略
4004Account not found用户帐号不存在忽略
4005Invalid authentication credentials授权失败忽略
4006API stopped您的当前API已停用忽略
4007Account stopped您的账户已停用忽略
4008API rate limit exceeded并发已达上限忽略
4009API maintenanceAPI维护中忽略
4010API not found with these valuesAPI不存在忽略
4012Please add api first请先添加api忽略
4013Number of calls exceeded调用次数超限忽略
4014Missing url param参数缺失忽略
4015Wrong pageToken参数pageToken有误忽略
4016Insufficient balance余额不足忽略
4017timeout error请求超时
5000unknown error未知错误

 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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