JD_AutoComment项目中的图片审核问题分析与解决方案

JD_AutoComment项目中的图片审核问题分析与解决方案

jd_AutoComment 自动评价,仅供交流学习之用 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jd/jd_AutoComment

背景介绍

在电商平台的自动化评价系统中，带图评论往往能获得更高的权重和更好的展示效果。然而，近期JD_AutoComment项目用户反馈在使用过程中遇到了带图评论审核不通过的问题。经过技术团队分析，发现这是由于直接引用他人图片链接导致的系统识别问题。

问题分析

传统实现方式中，自动化评价系统会直接抓取商品页面中其他用户的评论图片链接，并将这些链接直接用于自己的评价。这种做法存在两个主要技术问题：

1. 图片URL中通常包含原始上传者的用户信息，系统可以识别出图片所有权不属于当前评价用户
2. 京东平台的反作弊机制会检测图片引用关系，发现非本人上传的图片会拒绝审核通过

技术解决方案

针对这一问题，技术团队提出了"下载-重传"的技术方案：

1. 图片下载阶段：首先从商品页面获取目标图片，但不再直接引用原链接，而是将图片下载到本地临时存储
2. 图片上传阶段：通过京东提供的图片上传接口，将下载的图片以当前用户身份重新上传
3. 评价提交阶段：使用新生成的、属于当前用户的图片链接提交评价

这种方案的核心优势在于：

• 图片所有权明确归属于当前用户
• 符合平台的使用规范
• 避免了直接盗链的技术风险

实现细节

在具体实现上，项目进行了以下技术调整：

1. 增加了本地临时存储功能，所有抓取的图片会先保存在本地img目录
2. 实现了与京东图片上传接口的对接，支持将本地图片重新上传
3. 优化了图片处理流程，确保临时文件能够正确清理

注意事项

使用该方案时，开发者需要注意：

1. 图片相关性无法自动判断，系统仍可能抓取到与商品无关的图片
2. Cookie的有效期由平台控制，失效时需要重新获取
3. 建议定期清理本地存储的临时图片文件

总结

通过"下载-重传"的技术方案，JD_AutoComment项目有效解决了带图评论审核不通过的问题。这一改进不仅提升了自动化评价的成功率，也使整个流程更加符合平台规范。未来，项目还可以考虑增加图片内容识别功能，进一步提高评价质量。

jd_AutoComment 自动评价,仅供交流学习之用 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jd/jd_AutoComment