本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息推荐方法及装置。
背景技术：
移动互联网营销是基于手机、平板电脑等移动通信终端，利用互联网技术基础和无线通信技术来满足企业和客户之间的交换产品概念、产品、服务的过程。但目前的营销广告效果欠佳，用于获得有效用户的平均成本已经显著增长，急需提高营销广告推送的精准度，进而降低营销广告成本。
技术实现要素：
有鉴于此，本公开提出了一种信息推荐方法及装置，能够提高信息推荐的准确度，降低广告成本。
根据本公开的一方面，提供了一种信息推荐方法，所述方法应用于终端设备，包括：
通过接入到终端设备应用中的软件开发工具包sdk，获取使用所述应用的目标用户的特征信息，其中，所述特征信息包括所述目标用户的基本信息和/或使用行为信息；
通过所述sdk调用应用程序编程接口api，将所述特征信息发送到服务器，以使所述服务器根据所述特征信息以及用户行为模型，确定所述目标用户的偏好信息，并根据所述偏好信息，确定与所述目标用户的偏好相匹配的推荐信息；
在所述sdk通过所述api接收到所述推荐信息时，通过所述sdk控制所述应用显示所述推荐信息。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，还包括：
通过所述sdk获取所述目标用户针对所述推荐信息的浏览信息；
通过所述sdk调用所述api，将所述浏览信息发送到服务器，以使所述服务器根据所述浏览信息对所述用户行为模型进行修正。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，还包括：
通过接入到应用中的sdk获取使用所述应用的多个样本用户的样本特征信息，其中，所述样本特征信息包括所述多个样本用户的基本信息和/或使用行为信息；
通过所述sdk调用所述api，将所述样本特征信息发送到服务器，以使所述服务器根据所述样本特征信息训练所述用户行为模型。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，所述目标用户的基本信息包括所述目标用户的用户画像；
所述目标用户的使用行为信息包括所述目标用户的应用使用时间信息、应用使用频率信息及应用内容浏览信息中的至少一种；
所述推荐信息包括应用推荐信息、网站推荐信息及产品推荐信息中的至少一种。
根据本公开的另一方面，提供了一种信息推荐方法，所述方法应用于服务器，包括：
在所述服务器接收到使用终端设备应用的目标用户的特征信息时，根据所述特征信息以及用户行为模型，确定所述目标用户的偏好信息；
根据所述偏好信息，确定与所述目标用户的偏好相匹配的推荐信息；
向所述终端设备发送所述推荐信息。
对于上述方法，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
根据多个样本用户的样本特征信息，训练所述用户行为模型。
根据本公开的另一方面，提供一种信息推荐装置，所述装置应用于终端设备，包括：
特征信息获取模块，用于通过接入到终端设备应用中的软件开发工具包sdk，获取使用所述应用的目标用户的特征信息，其中，所述特征信息包括所述目标用户的基本信息和/或使用行为信息；
特征信息发送模块，用于通过所述sdk调用应用程序编程接口api，将所述特征信息发送到服务器，以使所述服务器根据所述特征信息以及用户行为模型，确定所述目标用户的偏好信息，并根据所述偏好信息，确定与所述目标用户的偏好相匹配的推荐信息；
显示控制模块，用于在所述sdk通过所述api接收到所述推荐信息时，通过所述sdk控制所述应用显示所述推荐信息。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，还包括：
浏览信息获取模块，用于通过所述sdk获取所述目标用户针对所述推荐信息的浏览信息；
浏览信息发送模块，用于通过所述sdk调用所述api，将所述浏览信息发送到服务器，以使所述服务器根据所述浏览信息对所述用户行为模型进行修正。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，还包括：
样本特征信息获取模块，用于通过接入到应用中的sdk获取使用所述应用的多个样本用户的样本特征信息，其中，所述样本特征信息包括所述多个样本用户的基本信息和/或使用行为信息；
样本特征信息发送模块，用于通过所述sdk调用所述api，将所述样本特征信息发送到服务器，以使所述服务器根据所述样本特征信息训练所述用户行为模型。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述目标用户的基本信息包括所述目标用户的用户画像；
所述目标用户的使用行为信息包括所述目标用户的应用使用时间信息、应用使用频率信息及应用内容浏览信息中的至少一种；
所述推荐信息包括应用推荐信息、网站推荐信息及产品推荐信息中的至少一种。
根据本公开的另一方面，提供一种信息推荐装置，所述装置应用于服务器，包括：
偏好信息确定模块，用于在所述服务器接收到使用终端设备应用的目标用户的特征信息时，根据所述特征信息以及用户行为模型，确定所述目标用户的偏好信息；
推荐信息确定模块，用于根据所述偏好信息，确定与所述目标用户的偏好相匹配的推荐信息；
推荐信息发送模块，用于向所述终端设备发送所述推荐信息。
对于上述装置，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
模型训练模块，用于根据多个样本用户的样本特征信息，训练所述用户行为模型。
根据本公开的另一方面，提供了一种信息推荐装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行上述方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
本公开的实施例提供的技术方案，通过接入应用的sdk获取目标用户的特征信息，并根据特征信息确定出目标用户的偏好信息，进一步根据偏好信息确定出推荐信息，使得推荐信息更加接近用户真实偏好，提高信息推荐的准确性。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐方法的流程图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐方法的流程图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐方法的流程图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐方法的流程图；
图6是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐装置的框图；
图7是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐装置的框图；
图8是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐装置的框图；
图9是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐装置的框图；
图10是根据一示例性实施例示出的一种用于信息推荐的装置的框图；
图11是根据一示例性实施例示出的一种用于信息推荐的装置的框图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
图1是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐方法的流程图。该方法可以用于终端设备中。如图1所示，该方法包括以下步骤：
在步骤s11中，通过接入到终端设备应用中的软件开发工具包sdk，获取使用所述应用的目标用户的特征信息，其中，所述特征信息包括所述目标用户的基本信息和/或使用行为信息；
在步骤s12中，通过所述sdk调用应用程序编程接口api，将所述特征信息发送到服务器，以使所述服务器根据所述特征信息以及用户行为模型，确定所述目标用户的偏好信息，并根据所述偏好信息，确定与所述目标用户的偏好相匹配的推荐信息；
在步骤s13中，在所述sdk通过所述api接收到所述推荐信息时，通过所述sdk控制所述应用显示所述推荐信息。
在本实施例中，通过接入到终端设备应用中的sdk，获取使用应用的目标用户的特征信息，并通过sdk调用api将特征信息发送到服务器；服务器可以根据特征信息以及用户行为模型确定目标用户的偏好信息，进而确定与目标用户的偏好相匹配的推荐信息；sdk在接收到推荐信息时控制应用显示推荐信息。通过这种方式，能够根据sdk获取到的特征信息，为目标用户推送对应的推荐信息，提高了信息推荐的准确性。
在一种可能的实现方式中，可预先将sdk接入应用中，该sdk能够获取使用应用的目标用户的特征信息。
在一种可能的实现方式中，所述特征信息可以包括目标用户的基本信息。例如，该基本信息可以包括目标用户的用户画像，如目标用户的性别、年龄、收入、所在地域等信息。基本信息可以是目标用户在对应用进行使用注册时填写的，或通过调查问卷等方式获取的信息，本公开对基本信息的来源不作限定。只要是应用中包含有目标用户的基本信息，都可以通过sdk获取到。
在一种可能的实现方式中，所述特征信息可以包括目标用户的使用行为信息，例如，使用行为信息可以包括目标用户的应用使用时间信息、应用使用频率信息。sdk可以监控应用的运行状态，若应用是在前台运行状态则表明目标用户在对应用进行使用，而如果应用处于后台运行状态或关闭状态，则表明目标用户没有在使用应用。以此为基础即可得到目标用户应用使用时间信息、应用使用频率信息。使用行为信息还可以包括应用内容浏览信息，例如，在一款购物应用中，目标用户对某一类商品的相关内容进行了大量浏览，sdk即可获取该目标用户浏览的相关信息。
在一种可能的实现方式中，sdk可以调用应用程序编程接口api，将所获取的特征信息发送到服务器，例如，sdk可以调用信息发送的相关api将目标用户的特征信息发送到服务器。
在一种可能的实现方式中，服务器中可以具有预先训练的用户行为模型，例如基于人工智能学习的投放模型等。服务器可将目标用户的特征信息输入到该用户行为模型中进行处理，确定目标用户的偏好信息，进而可以根据偏好信息确定出与目标用户的偏好相匹配的推荐信息。
在一种可能的实现方式中，推荐信息包括应用推荐信息、网站推荐信息及产品推荐信息中的至少一种。例如，sdk获取到目标用户在某个卡牌类游戏应用进行了大量消费支付的信息，并据此确定出该目标用户的偏好信息为卡牌类相关的游戏应用时，可以为该目标用户推荐其他的卡牌类游戏应用，或者跟该游戏应用相关的主题网站，也可以是跟该游戏应用相关的周边产品等。再例如，在确定出目标用户的偏好信息为化妆品相关的信息时，可以将推荐信息确定为化妆品的介绍或购买应用、化妆品的介绍或购买网站、化妆品的特定商品等推荐给目标用户。
在一种可能的实现方式中，在sdk通过api接收到所述推荐信息时，通过sdk控制所述应用显示所述推荐信息。例如，sdk可以调用信息接收相关的api接收推荐信息，在接收到推荐信息时，sdk可以调用显示相关的api来控制应用显示推荐信息。通过这种方式，能够更精确地投放用户可能感兴趣的推荐信息(例如广告等)，提高推荐信息的用户效果。
图2是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐方法的流程图，如图2所示，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
在步骤s14中，通过所述sdk获取所述目标用户针对所述推荐信息的浏览信息；
在步骤s15中，通过所述sdk调用所述api，将所述浏览信息发送到服务器，以使所述服务器根据所述浏览信息对所述用户行为模型进行修正。
在一种可能的实现方式中，可通过sdk获取所述目标用户针对所述推荐信息的浏览信息。当有推荐信息显示时，目标用户可能会对推荐信息感兴趣，进而进行浏览，也可能对推荐信息不感兴趣，进而不会进行浏览。可以通过sdk获取目标用户针对推荐信息的浏览信息，浏览信息能够体现出推荐信息的准确性。若目标客户对推荐信息进行了浏览，则表明推荐的信息的准确性高；若目标客户没有对推荐信息进行浏览，则表明推荐的信息的准确性低。
在一种可能的实现方式中，通过sdk调用信息发送的相关api，将浏览信息发送到服务器，服务器可以根据浏览信息来修正用户行为模型。例如，若目标客户没有对推荐信息进行浏览，则表明推荐的信息可能存在误差。由于是在得到目标用户特征信息后，根据用户行为模型得到的推荐信息，若推荐信息存在误差，则表明用户行为模型存在误差，即需要对模型进行修正。若目标客户对推荐信息进行浏览，则表明目标用户对推荐信息也感兴趣，这时也可以进一步修正模型为更偏向该推荐信息相关的方向。
通过这种方式，可以不断修正确定推荐信息的用户行为模型，进一步提高信息推荐的准确性。
图3是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐方法的流程图，如图3所示，在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
在步骤s16中，通过接入到应用中的sdk获取使用所述应用的多个样本用户的样本特征信息，其中，所述样本特征信息包括所述多个样本用户的基本信息和/或使用行为信息；
在步骤s17中，通过所述sdk调用所述api，将所述样本特征信息发送到服务器，以使所述服务器根据所述样本特征信息训练所述用户行为模型。
举例来说，接入sdk的应用会被多个用户使用，例如不同的用户在各自的终端上下载了接入有sdk的应用并进行应用的使用。为了训练用户行为模型，通过sdk获取使用应用的多个样本用户的样本特征信息，样本特征信息包括多个样本用户的基本信息和/或使用行为信息，并通过sdk调用发送数据相关的api将样本特征信息发送给服务器，服务器可以根据样本特征信息对用户行为模型进行训练。
通过这种方式，可以不断得提取样本特征信息，并根据样本特征信息对用户行为模型进行持续改进，提高用户行为模型的可靠性，进一步提升推荐信息的精准度。
图4是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐方法的流程图，所述方法可以应用于服务器，如图4所示，所述方法包括以下步骤：
在步骤s21中，在所述服务器接收到使用终端设备应用的目标用户的特征信息时，根据所述特征信息以及用户行为模型，确定所述目标用户的偏好信息；
在步骤s22中，根据所述偏好信息，确定与所述目标用户的偏好相匹配的推荐信息；
在步骤s23中，向所述终端设备发送所述推荐信息。
在一种可能的实现方式中，服务器可接收使用终端设备应用的目标用户的特征信息。在接收到特征信息时，服务器可根据特征信息以及用户行为模型，确定目标用户的偏好信息，并根据偏好信息确定出推荐信息，将推荐信息发送给终端设备。通过这种方式，可以在服务器端确定出推荐信息，使得大量的运算得以在服务器端进行，减轻了终端设备的运算压力，同时能够根据特征信息确定相对应的推荐信息，提高信息推荐的精准度。
在一种可能的方式中，特征信息为用户行为模型的输入变量，将作为输入变量的特征信息输入用户行为模型，用户行为模型可以输出用户偏好信息，例如，将“年龄30岁、性别男”的特征信息输入用户行为模型，用户行为模型可能输出的偏好信息为“汽车”。
图5是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐方法的流程图，如图5所示，所述方法还包括：
在步骤s24中，根据多个样本用户的样本特征信息，训练所述用户行为模型。
在一种可能的实现方式中，服务器可接收多个样本用户的样本特征信息时，可以在服务器端利用样本特征信息对用户行为模型进行训练。
在一种可能的实现方式中，对用户行为模型进行训练可以包括以下步骤：
1.搜集数据：通过sdk收集训练用户行为模型所需要的特征信息，尽可能多得收集相关的数据。
2.准备和清理数据：基于性格量化表保证所收集数据的质量，处理一些数据的问题，如缺失值和极端值。
3.训练模型：使用用户定向(audiencetargeting)技术，通过可追踪算法构建用户行为模型，并将数据分为训练集，交叉集和测试集。
4.评估模型：通过sdk采集的信息推荐的效果的反馈，不断利用交叉集来评估用户行为模型的质量，利用测试集来评估用户行为模型的通用性。
5.模型优化，通过契机评分(momentscoring)，选择接近最优的方案，优化用户行为模型，不断自我完善信息推荐策略。
通过这种方式，在服务器端对用户行为模型进行训练，使得主要训练运算都是在服务器端进行，减小了终端设备的运算压力，且通过样本特征信息训练出来的用户行为模型能够推送更精准的推荐信息。
图6是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐装置的框图。该装置应用于终端设备，该装置包括特征信息获取模块61、特征信息发送模块62、显示控制模块63。
该特征信息获取模块61被配置为通过接入到终端设备应用中的软件开发工具包sdk，获取使用所述应用的目标用户的特征信息，其中，所述特征信息包括所述目标用户的基本信息和/或使用行为信息；
该特征信息发送模块62被配置为通过所述sdk调用应用程序编程接口api，将所述特征信息发送到服务器，以使所述服务器根据所述特征信息以及用户行为模型，确定所述目标用户的偏好信息，并根据所述偏好信息，确定与所述目标用户的偏好相匹配的推荐信息；
该显示控制模块63被配置为在所述sdk通过所述api接收到所述推荐信息时，通过所述sdk控制所述应用显示所述推荐信息。
图7是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐装置的框图。如图7所示，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
浏览信息获取模块64，用于通过所述sdk获取所述目标用户针对所述推荐信息的浏览信息；
浏览信息发送模块65，用于通过所述sdk调用所述api，将所述浏览信息发送到服务器，以使所述服务器根据所述浏览信息对所述用户行为模型进行修正。
如图7所示，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
样本特征信息获取模块66，用于通过接入到应用中的sdk获取使用所述应用的多个样本用户的样本特征信息，其中，所述样本特征信息包括所述多个样本用户的基本信息和/或使用行为信息；
样本特征信息发送模块67，用于通过所述sdk调用所述api，将所述样本特征信息发送到服务器，以使所述服务器根据所述样本特征信息训练所述用户行为模型。
在一种可能的实现方式中，所述目标用户的基本信息包括所述目标用户的用户画像；
所述目标用户的使用行为信息包括所述目标用户的应用使用时间信息、应用使用频率信息及应用内容浏览信息中的至少一种；
所述推荐信息包括应用推荐信息、网站推荐信息及产品推荐信息中的至少一种。
图8是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐装置的框图。该装置应用于服务器，包括偏好信息确定模块71、推荐信息确定模块72、推荐信息发送模块73。
该偏好信息确定模块71被配置为在所述服务器接收到使用终端设备应用的目标用户的特征信息时，根据所述特征信息以及用户行为模型，确定所述目标用户的偏好信息；
该推荐信息确定模块72被配置为根据所述偏好信息，确定与所述目标用户的偏好相匹配的推荐信息；
该推荐信息发送模块73被配置为向所述终端设备发送所述推荐信息。
图9是根据一示例性实施例示出的一种信息推荐装置的框图，如图9所述，在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
模型训练模块74，用于根据多个样本用户的样本特征信息，训练所述用户行为模型。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图10是根据一示例性实施例示出的一种用于信息推荐的装置800的框图。例如，装置800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图10，装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
处理组件802通常控制装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在装置800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件806为装置800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件808包括在所述装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当装置800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到装置800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变，用户与装置800接触的存在或不存在，装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由装置800的处理器820执行以完成上述方法。
图11是根据一示例性实施例示出的一种用于信息推荐的装置1900的框图。例如，装置1900可以被提供为一服务器。参照图11，装置1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
装置1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行装置1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将装置1900连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口1958。装置1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如windowsservertm，macosxtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm或类似。
在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由装置1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。