种子用户筛选方法、产品的用户影响力评价方法及装置与流程

文档序号:11063861阅读:515来源:国知局
种子用户筛选方法、产品的用户影响力评价方法及装置与制造工艺

本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种种子用户筛选方法、产品的用户影响力评价方法及装置。



背景技术:

社会网络是由许多节点构成的一种社会结构,节点通常是指个人或组织,社会网络代表各种社会关系,经由这些社会关系,把从偶然相识的泛泛之交到紧密结合的家庭关系的各种人们或组织串连起来。社会关系包括朋友关系、同学关系、生意伙伴关系、种族信仰关系等。在社会网络中,每个人会收到他人传播的信息,并受之影响。

目前,可通过带权的PageRank算法计算出用户在其关系网络中,针对某一产品产生的传播力,即以用户关系强弱指数为权重计算针对该产品的关系网络中每个用户的PageRank值,PageRank值即传播力。

但是,带权的PageRank算法主要存在以下问题:

1、假设A和B的PageRank值相同,则认为A和B对X和Y两个产品的传播力相同,但实际情况为,A为男性、B为女性,X为剃须刀、Y为指甲油,则A对X的传播力高于B对X的传播力,并且A对X的传播力与B对Y的传播力是不可进行比较的。因此,PageRank值无法真实反应实际情况。

2、PageRank值仅代表传播力,无影响效应,无法应用于发现产品潜在用户。

3、PageRank值随用户关系强弱进行变化,不随产品发展情况变化,无法应用于辅助判断产品发展的稳定性。



技术实现要素:

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此,本发明的一个目的在于提出一种产品的用户影响力评价方法,能够真实地反应用户对产品的使用情况,并对用户使用产品时产生的影响提供数据支持。

本发明的第二个目的在于提出一种产品的用户影响力评价装置。

本发明的第三个目的在于提出一种基于用户影响力的种子用户筛选方法。

本发明的第四个目的在于提出一种基于用户影响力的种子用户筛选装置。

为了实现上述目的,本发明第一方面实施例提出了一种产品的用户影响力评价方法,包括:获取产品的用户,以及搜索所述用户使用所述产品的产品使用记录,所述产品使用记录包括每次使用所述产品的使用时间;获取所述用户对应的关系网络数据,其中,所述关系网络数据中包括与所述用户存在关系网络的多个关系用户;获取所述多个关系用户使用所述产品的产品使用记录;以及根据所述多个关系用户使用所述产品的产品使用记录计算所述多个关系用户对所述用户的影响力。

本发明实施例的产品的用户影响力评价方法,通过用户的关系网络数据,获取用户及其关系用户的产品使用记录,计算出关系用户对用户的传播力值,能够真实地反应用户对产品的使用情况,并对用户使用产品时产生的影响提供数据支持,进而辅助分析产品的发展情况。

本发明第二方面实施例提出了一种产品的用户影响力评价装置,包括:第一获取模块,用于获取产品的用户,以及搜索所述用户使用所述产品的产品使用记录,所述产品使用记录包括每次使用所述产品的使用时间;第二获取模块,用于获取所述用户对应的关系网络数据,其中,所述关系网络数据中包括与所述用户存在关系网络的多个关系用户;第三获取模块,用于获取所述多个关系用户使用所述产品的产品使用记录;以及计算模块,用于根据所述多个关系用户使用所述产品的产品使用记录计算所述多个关系用户对所述用户的影响力。

本发明实施例的产品的用户影响力评价装置,通过用户的关系网络数据,获取用户及其关系用户的产品使用记录,计算出关系用户对用户的传播力值,能够真实地反应用户对产品的使用情况,并对用户使用产品时产生的影响提供数据支持,进而辅助分析产品的发展情况。

本发明第三方面实施例提出了一种基于用户影响力的种子用户筛选方法,包括:获取产品的用户,以及搜索所述用户使用所述产品的产品使用记录,所述产品使用记录包括每次使用所述产品的使用时间;获取所述用户对应的关系网络数据,其中,所述关系网络数据中包括与所述用户存在关系网络的多个关系用户;获取所述多个关系用户使用所述产品的产品使用记录;根据所述多个关系用户使用所述产品的产品使用记录计算所述多个关系用户对所述用户的影响力;以及根据所述影响力筛选种子用户。

本发明实施例的基于用户影响力的种子用户筛选方法,通过用户的关系网络数据,获取用户及其关系用户的产品使用记录,计算出关系用户对用户的传播力值,能够真实地反应用户对产品的使用情况,再利用用户的影响力实现新产品的推广和宣传。

本发明第四方面实施例提出了一种基于用户影响力的种子用户筛选装置,包括:第一获取模块,用于获取产品的用户,以及搜索所述用户使用所述产品的产品使用记录,所述 产品使用记录包括每次使用所述产品的使用时间;第二获取模块,用于获取所述用户对应的关系网络数据,其中,所述关系网络数据中包括与所述用户存在关系网络的多个关系用户;第三获取模块,用于获取所述多个关系用户使用所述产品的产品使用记录;计算模块,用于根据所述多个关系用户使用所述产品的产品使用记录计算所述多个关系用户对所述用户的影响力;以及筛选模块,用于根据所述影响力筛选种子用户。

本发明实施例的基于用户影响力的种子用户筛选装置,通过用户的关系网络数据,获取用户及其关系用户的产品使用记录,计算出关系用户对用户的传播力值,能够真实地反应用户对产品的使用情况,再利用用户的影响力实现新产品的推广和宣传。

附图说明

图1是根据本发明一个实施例的产品的用户影响力评价方法的流程图。

图2是根据本发明一个实施例的产品的用户影响力评价装置的结构示意图。

图3是根据本发明一个实施例的基于用户影响力的种子用户筛选方法的流程图。

图4是根据本发明一个实施例的基于用户影响力的种子用户筛选装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的种子用户筛选方法、产品的用户影响力评价方法及装置。

图1是根据本发明一个实施例的产品的用户影响力评价方法的流程图。

如图1所示,产品的用户影响力评价方法可包括:

S101,获取产品的用户,以及搜索用户使用产品的产品使用记录。

其中,产品使用记录可包括每次使用产品的使用时间。产品可以是实体商品,也可以是APP等软件产品。当然产品也可以是无形的服务。

在本发明的一个实施例中,可先获取使用某一产品的用户A,然后可搜索用户A每次使用该产品的使用时间。

S102,获取用户对应的关系网络数据。

其中,关系网络数据中可包括与用户存在关系网络的多个关系用户。

在本发明的一个实施例中,可将用户A的关系网络数据分为多个组,例如家人组、朋友组、同事组,家人组J个人,朋友组K个人,同事组L个人,则与用户A存在关系网络 的关系用户人数为J+K+L个。

S103,获取多个关系用户使用产品的产品使用记录。

在获取与用户存在关系网络的多个关系用户后,可进一步获得关系用户使用该产品的产品使用记录。

S104,根据多个关系用户使用产品的产品使用记录计算多个关系用户对用户的影响力。

具体地,可根据用户和多个关系用户使用产品的首次使用产品的使用时间,从多个关系用户中选择对用户有影响力的N个关系用户,再根据有影响力的第i个关系用户的产品使用记录计算第i个关系用户对用户的传播力值。

在本发明的一个实施例中,假设用户A首次使用该产品时,用户A的关系用户中有N个关系用户早于用户A使用该产品,则认为N个关系用户对用户A具有影响力。其中,N为正整数。然后可通过以下公式计算第i个关系用户对用户的传播力值:

其中,F1为第i个关系用户对用户的传播力值,X为第i个关系用户和用户的关系强弱指数,t1为对用户首次使用产品的使用时间,t2为第i个关系用户最近一次使用产品的使用时间,Y为第i个用户所在关系组的权重。f1为归一变幻函数,f2为曲线变幻函数。

其中,权重Y可通过以下公式计算:

Y=A/B

Y为第i个关系用户所在关系组的权重,A为第i个关系用户所在关系组的人数,B为与用户存在关系网络的关系用户的总人数。

举例来说,第i个关系用户属于家人组,家人组J个人,朋友组K个人,同事组L个人,则第i个用户所在关系组的权重Y就等于J/(J+K+L)。

此外,在计算第i个关系用户对用户的传播力值之后,还可计算第i个关系用户对关系网络数据中多个关系用户的多个传播力值,然后根据多个传播力值计算第i个关系用户的总传播力值F。

举例来说,针对同一产品,第i个关系用户可能对其关系网络数据中其他多个关系用户产生影响,因此,可分别计算对每个关系用户的传播力值,然后对多个传播力值求和,由此可计算出的第i个关系用户在关系网络数据中的总传播力值F。

另外,还可通过以下公式计算第i个关系用户对用户的影响效应值:

G1=F1’*Y

其中,G1为第i个关系用户对用户的影响效应值,F1’为第i个关系用户对用户的衰 减后的传播力值,Y为第i个用户所在关系组的权重。

其中,第i个关系用户对用户的衰减后的传播力值F1’,可通过以下公式计算:

F1’=F1*S

其中,F1’为第i个关系用户对用户的衰减后的传播力值,F1为第i个关系用户对用户的传播力值,S为衰减指数。

具体地,衰减指数S与第i个关系用户近期使用产品的使用情况有关。以三个月为例,F(x)为x天内产品使用情况对应的权重函数,W(x)为x天内产品使用次数,则当日的产品使用情况为前一日的最近七日的产品使用情况为前一日的最近两周的产品使用情况为前一日的最近一个月的产品使用情况为前一日的最近两个月的产品使用情况为前一日的最近三个月的产品使用情况为最终,

在计算出第i个关系用户对用户的影响效应值G1之后,还分别计算用户在关系网络数据中多个关系用户对用户的多个影响效应值,再根据多个影响效应值计算用户的总影响效应值G。

举例来说,针对同一产品,用户A除了受到第i个关系用户的影响,也会受到其他关系用户的影响,因此,可分别计算每个关系用户对用户A的影响效应值,然后对多个影响效应值求和,由此可计算出用户A在关系网络数据中受到的总影响效应值G。

此外,还可计算所有使用该产品的用户的衰减后传播力值,然后求取它们的平均值作为监控指标,可辅助判断产品发展情况。例如,若监控指标的增长量小于产品使用次数的增长量,则预警当前业务增长存在问题,预期存在大量用户可能会流失。

为了减少运算量,在有新用户使用产品后,仅对新用户及其关系用户进行计算,并减少关系用户间对应使用记录关联的大运算量,对用户在该产品中的使用记录进行合并处理。

在本发明的实施例中,还可对使用产品的所有用户的传播力值按照从大到小的顺序进行排序,将排序结果与根据实际统计的数据对用户的传播力排序结果以及通过PageRank值对用户的传播力排序结果,三者进行对比,其结果比通过PageRank值对用户的传播力排序结果更加准确,更接近实际统计的数据对用户的传播力排序结果。

本发明实施例的产品的用户影响力评价方法,通过用户的关系网络数据,获取用户及其关系用户的产品使用记录,计算出关系用户对用户的传播力值,能够真实地反应用户对产品的使用情况,并对用户使用产品时产生的影响提供数据支持,进而辅助分析产品的发展情况。

为实现上述目的,本发明还提出一种产品的用户影响力评价装置。

图2是根据本发明一个实施例的产品的用户影响力评价装置的结构示意图。

如图2所示,该产品的用户影响力评价装置可包括:第一获取模块110、第二获取模块120、第三获取模块130和计算模块140。

其中,第一获取模块110用于获取产品的用户,以及搜索用户使用产品的产品使用记录。

其中,产品使用记录可包括每次使用产品的使用时间。产品可以是实体商品,也可以是APP等软件产品。当然产品也可以是无形的服务。

在本发明的一个实施例中,第一获取模块110可先获取使用某一产品的用户A,然后可搜索用户A每次使用该产品的使用时间。

第二获取模块120用于获取用户对应的关系网络数据。

其中,关系网络数据中可包括与用户存在关系网络的多个关系用户。

在本发明的一个实施例中,可将用户A的关系网络数据分为多个组,例如家人组、朋友组、同事组,家人组J个人,朋友组K个人,同事组L个人,则与用户A存在关系网络的关系用户人数为J+K+L个。

第三获取模块130用于获取多个关系用户使用产品的产品使用记录。

计算模块140可根据多个关系用户使用产品的产品使用记录计算多个关系用户对用户的影响力。

具体地,计算模块140可根据用户和多个关系用户使用产品的首次使用产品的使用时间,从多个关系用户中选择对用户有影响力的N个关系用户,再根据有影响力的第i个关系用户的产品使用记录计算第i个关系用户对用户的传播力值。

在本发明的一个实施例中,假设用户A首次使用该产品时,用户A的关系用户中有N个关系用户早于用户A使用该产品,则认为N个关系用户对用户A具有影响力。其中,N为正整数。然后可通过以下公式计算第i个关系用户对用户的传播力值:

其中,F1为第i个关系用户对用户的传播力值,X为第i个关系用户和用户的关系强 弱指数,t1为对用户首次使用产品的使用时间,t2为第i个关系用户最近一次使用产品的使用时间,Y为第i个用户所在关系组的权重。f1为归一变幻函数,f2为曲线变幻函数。

其中,权重Y可通过以下公式计算:

Y=A/B

Y为第i个关系用户所在关系组的权重,A为第i个关系用户所在关系组的人数,B为与用户存在关系网络的关系用户的总人数。

举例来说,第i个关系用户属于家人组,家人组J个人,朋友组K个人,同事组L个人,则第i个用户所在关系组的权重Y就等于J/(J+K+L)。

此外,在计算第i个关系用户对用户的传播力值之后,计算模块150还可计算第i个关系用户对关系网络数据中多个关系用户的多个传播力值,然后根据多个传播力值计算第i个关系用户的总传播力值F。

举例来说,针对同一产品,第i个关系用户可能对其关系网络数据中其他多个关系用户产生影响,因此,可分别计算对每个关系用户的传播力值,然后对多个传播力值求和,由此可计算出的第i个关系用户在关系网络数据中的总传播力值F。

另外,计算模块150还可通过以下公式计算第i个关系用户对用户的影响效应值:

G1=F1’*Y

其中,G1为第i个关系用户对用户的影响效应值,F1’为第i个关系用户对用户的衰减后的传播力值,Y为第i个用户所在关系组的权重。

其中,第i个关系用户对用户的衰减后的传播力值F1’,可通过以下公式计算:

F1’=F1*S

其中,F1’为第i个关系用户对用户的衰减后的传播力值,F1为第i个关系用户对用户的传播力值,S为衰减指数。

具体地,衰减指数S与第i个关系用户近期使用产品的使用情况有关。以三个月为例,F(x)为x天内产品使用情况对应的权重函数,W(x)为x天内产品使用次数,则当日的产品使用情况为前一日的最近七日的产品使用情况为前一日的最近两周的产品使用情况为前一日的最近一个月的产品使用情况为前一日的最近两个月的产品使用情况为 前一日的最近三个月的产品使用情况为最终,

在计算出第i个关系用户对用户的影响效应值G1之后,计算模块150还可分别计算用户在关系网络数据中多个关系用户对用户的多个影响效应值,再根据多个影响效应值计算用户的总影响效应值G。

举例来说,针对同一产品,用户A除了受到第i个关系用户的影响,也会受到其他关系用户的影响,因此,可分别计算每个关系用户对用户A的影响效应值,然后对多个影响效应值求和,由此可计算出用户A在关系网络数据中受到的总影响效应值G。

此外,计算模块150还可计算所有使用该产品的用户的衰减后传播力值,然后求取它们的平均值作为监控指标,可辅助分析产品发展情况。例如,若监控指标的增长量小于产品使用次数的增长量,则预警当前业务增长存在问题,预期存在大量用户可能会流失。

为了减少运算量,在有新用户使用产品后,仅对新用户及其关系用户进行计算,并减少关系用户间对应使用记录关联的大运算量,对用户在该产品中的使用记录进行合并处理。

在本发明的实施例中,还可对使用产品的所有用户的传播力值按照从大到小的顺序进行排序,将排序结果与根据实际统计的数据对用户的传播力排序结果以及通过PageRank值对用户的传播力排序结果,三者进行对比,其结果比通过PageRank值对用户的传播力排序结果更加准确,更接近实际统计的数据对用户的传播力排序结果。

本发明实施例的产品的用户影响力评价装置,通过用户的关系网络数据,获取用户及其关系用户的产品使用记录,计算出关系用户对用户的传播力值,能够真实地反应用户对产品的使用情况,并对用户使用产品时产生的影响提供数据支持,进而辅助分析产品的发展情况。

为实现上述目的,本发明还提出一种基于用户影响力的种子用户筛选方法。

图3是根据本发明一个实施例的基于用户影响力的种子用户筛选方法的流程图。

如图3所示,该基于用户影响力的种子用户筛选方法可包括:

S301,获取产品的用户,以及搜索用户使用产品的产品使用记录。

其中,产品使用记录可包括每次使用产品的使用时间。产品可以是实体商品,也可以是APP等软件产品。当然产品也可以是无形的服务。

在本发明的一个实施例中,可先获取使用某一产品的用户A,然后可搜索用户A每次使用该产品的使用时间。

S302,获取用户对应的关系网络数据。

其中,关系网络数据中可包括与用户存在关系网络的多个关系用户。

在本发明的一个实施例中,可将用户A的关系网络数据分为多个组,例如家人组、朋友组、同事组,家人组J个人,朋友组K个人,同事组L个人,则与用户A存在关系网络的关系用户人数为J+K+L个。

S303,获取多个关系用户使用产品的产品使用记录。

在获取与用户存在关系网络的多个关系用户后,可进一步获得关系用户使用该产品的产品使用记录。

S304,根据多个关系用户使用产品的产品使用记录计算多个关系用户对用户的影响力。

具体地,可根据用户和多个关系用户使用产品的首次使用产品的使用时间,从多个关系用户中选择对用户有影响力的N个关系用户,再根据有影响力的第i个关系用户的产品使用记录计算第i个关系用户对用户的传播力值。

在本发明的一个实施例中,假设用户A首次使用该产品时,用户A的关系用户中有N个关系用户早于用户A使用该产品,则认为N个关系用户对用户A具有影响力。其中,N为正整数。然后可通过以下公式计算第i个关系用户对用户的传播力值:

其中,F1为第i个关系用户对用户的传播力值,X为第i个关系用户和用户的关系强弱指数,t1为对用户首次使用产品的使用时间,t2为第i个关系用户最近一次使用产品的使用时间,Y为第i个用户所在关系组的权重。f1为归一变幻函数,f2为曲线变幻函数。

其中,权重Y可通过以下公式计算:

Y=A/B

Y为第i个关系用户所在关系组的权重,A为第i个关系用户所在关系组的人数,B为与用户存在关系网络的关系用户的总人数。

举例来说,第i个关系用户属于家人组,家人组J个人,朋友组K个人,同事组L个人,则第i个用户所在关系组的权重Y就等于J/(J+K+L)。

此外,在计算第i个关系用户对用户的传播力值之后,还可计算第i个关系用户对关系网络数据中多个关系用户的多个传播力值,然后根据多个传播力值计算第i个关系用户的总传播力值F。

举例来说,针对同一产品,第i个关系用户可能对其关系网络数据中其他多个关系用户产生影响,因此,可分别计算对每个关系用户的传播力值,然后对多个传播力值求和,由此可计算出的第i个关系用户在关系网络数据中的总传播力值F。

S305,根据影响力筛选种子用户。

举例来说,可计算在关系网络数据中的所有用户的传播力值,并按照从大到小的顺序进行排列,然后选取传播力值最大的Q个用户,将该Q个用户作为种子用户,向其推送新产品。最终,可利用Q个用户的传播力实现新产品的宣传与推广。

本发明实施例的基于用户影响力的种子用户筛选方法,通过用户的关系网络数据,获取用户及其关系用户的产品使用记录,计算出关系用户对用户的传播力值,能够真实地反应用户对产品的使用情况,再利用用户的影响力实现新产品的推广和宣传。

为实现上述目的,本发明还提出一种基于用户影响力的种子用户筛选装置。

图4是根据本发明一个实施例的基于用户影响力的种子用户筛选装置的结构示意图。

如图4所示,该基于用户影响力的种子用户筛选装置可包括:第一获取模块410、第二获取模块420、第三获取模块430、计算模块440和筛选模块450。

其中,第一获取模块410用于获取产品的用户,以及搜索用户使用产品的产品使用记录。

其中,产品使用记录可包括每次使用产品的使用时间。产品可以是实体商品,也可以是APP等软件产品。当然产品也可以是无形的服务。

在本发明的一个实施例中,第一获取模块410可先获取使用某一产品的用户A,然后可搜索用户A每次使用该产品的使用时间。

第二获取模块420用于获取用户对应的关系网络数据。

其中,关系网络数据中可包括与用户存在关系网络的多个关系用户。

在本发明的一个实施例中,可将用户A的关系网络数据分为多个组,例如家人组、朋友组、同事组,家人组J个人,朋友组K个人,同事组L个人,则与用户A存在关系网络的关系用户人数为J+K+L个。

第三获取模块430用于获取多个关系用户使用产品的产品使用记录。

计算模块440可根据多个关系用户使用产品的产品使用记录计算多个关系用户对用户的影响力。

具体地,计算模块440可根据用户和多个关系用户使用产品的首次使用产品的使用时间,从多个关系用户中选择对用户有影响力的N个关系用户,再根据有影响力的第i个关系用户的产品使用记录计算第i个关系用户对用户的传播力值。

在本发明的一个实施例中,假设用户A首次使用该产品时,用户A的关系用户中有N个关系用户早于用户A使用该产品,则认为N个关系用户对用户A具有影响力。其中,N为正整数。然后可通过以下公式计算第i个关系用户对用户的传播力值:

其中,F1为第i个关系用户对用户的传播力值,X为第i个关系用户和用户的关系强弱指数,t1为对用户首次使用产品的使用时间,t2为第i个关系用户最近一次使用产品的使用时间,Y为第i个用户所在关系组的权重。f1为归一变幻函数,f2为曲线变幻函数。

其中,权重Y可通过以下公式计算:

Y=A/B

Y为第i个关系用户所在关系组的权重,A为第i个关系用户所在关系组的人数,B为与用户存在关系网络的关系用户的总人数。

举例来说,第i个关系用户属于家人组,家人组J个人,朋友组K个人,同事组L个人,则第i个用户所在关系组的权重Y就等于J/(J+K+L)。

此外,在计算第i个关系用户对用户的传播力值之后,计算模块150还可计算第i个关系用户对关系网络数据中多个关系用户的多个传播力值,然后根据多个传播力值计算第i个关系用户的总传播力值F。

举例来说,针对同一产品,第i个关系用户可能对其关系网络数据中其他多个关系用户产生影响,因此,可分别计算对每个关系用户的传播力值,然后对多个传播力值求和,由此可计算出的第i个关系用户在关系网络数据中的总传播力值F。

筛选模块450可根据影响力筛选种子用户。举例来说,可计算在关系网络数据中的所有用户的传播力值,并按照从大到小的顺序进行排列,然后选取传播力值最大的Q个用户,将该Q个用户作为种子用户,向其推送新产品。最终,可利用Q个用户的传播力实现新产品的宣传与推广。

本发明实施例的基于用户影响力的种子用户筛选装置,通过用户的关系网络数据,获取用户及其关系用户的产品使用记录,计算出关系用户对用户的传播力值,能够真实地反应用户对产品的使用情况,再利用用户的影响力实现新产品的推广和宣传。

在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。

此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要 性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。

在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触,或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方,或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方,或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

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