一种确定风险账户的方法以及相关设备与流程

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种确定风险账户的方法以及相关设备。

背景技术：

随着网络通信技术的进步和宽带网络的提速，视频直播技术得到了越来越多的发展和应用。

在直播平台上，为了达到某些目的经常存在虚假的作弊行为，这样的作弊行为会对平台的直播生态造成极大的影响。杜绝这样作弊行为最有效的方法是在源头识别它们，即在注册环节对可疑用户进行挖掘。黑色产业为了达到后续目的会批量地大量注册账号。

现有中通常是由人工来进行识别是否为批量注册的账号，这样识别率不高，且浪费大量的人力物力。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种确定风险账户的方法及相关设备，可以快速准确的识别出直播平台中批量注册的风险账户，从注册源头上杜绝直播平台中的风险账户，净化直播平台的网络环境。

本发明实施例的第一方面提供了一种确定风险账户的方法，包括：

构建直播平台对应的无向图结构，所述无向图结构指示所述直播平台中的注册账户与注册设备之间的对应关系；

基于所述无向图结构确定至少一个连通的子图；

确定所述至少一个连通的子图中的每个子图的聚集性综合得分；

将所述聚集性综合得分大于预设阈值的子图对应的注册账户确定为风险账户。

可选地，所述确定所述至少一个连通的子图中的每个子图的聚集性综合得分包括：

计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的网络之间互连的协议ip聚集性得分；

计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册来源聚集性得分；

计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册时间聚集性得分；

根据所述ip聚集性得分、所述注册来源聚集性得分以及所述注册时间聚集性得分确定所述聚集性综合得分。

可选地，所述计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的网络之间互连的协议ip聚集性得分包括：

通过如下公式计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的ip聚集性得分：

其中，n为所述每个子图中的用户个数，g为所述每个子图中的用户集合，im为所述每个子图中的用户m在预设时段内使用的ip集合，in为所述每个子图中的用户n在所述预设时段内使用的ip集合，|im∩in|为所述用户n在所述预设时段内使用的ip集合与所述用户m在所述预设时段内使用的ip集合的交集，|im∪in|为所述用户n在所述预设时段内使用的ip集合与所述用户m在所述预设时段内使用的ip集合的并集。

可选地，所述计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册来源聚集性得分包括：

通过如下公式计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册来源聚集性得分：

其中，ni为所述每个子图中注册来源是i的用户数，n为所述每个子图中的用户个数，k为所述每个子图中注册来源的个数。

可选地，所述计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册时间聚集性得分包括：

通过如下公式计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册时间聚集性；

其中，n是所述至少一个连同的子图任意一个子图的用户个数，ri是所述至少一个连同的子图任意一个子图中的用户i的注册时间距离当前时刻的天数；

通过如下公式对所述每个子图的注册时间聚集性进行标准化处理，以得到所述每个子图的注册时间聚集性得分：

其中，conv_createi为所述至少一个连通的子图中的第i个子图的注册时间聚集性，为所述第i个子图的注册时间聚集性得分，min(conv_createi)为所述至少一个连通的子图中注册时间聚集性的最小值，max(conv_createi)为所述至少一个连通的子图中注册时间聚集性的最大值。

可选地，所述根据所述ip聚集性得分、所述注册来源聚集性得分以及所述注册时间聚集性得分确定所述聚集性综合得分包括：

通过如下公式计算所述聚集性综合得分：

score＝αip_conv+βsrc_conv+γconv_create⁰；

其中，score为所述每个子图的聚集性综合得分，ip_conv为所述每个子图的ip聚集性得分，src_conv为所述每个子图的注册来源聚集性得分，conv_create⁰为所述每个子图的注册时间聚集性得分，α为所述每个子图的ip聚集性得分的权重系数、β为所述每个子图的注册来源聚集性得分的权重系数，γ为所述每个子图的注册时间聚集性得分的权重系数，α、β和γ取值在0到1之间，并且α+β+γ＝1。

本发明实施例第二方面提供了一种确定风险账户的装置，包括：

构建单元，用于构建直播平台对应的无向图结构，所述无向图结构指示所述直播平台中的注册账户与注册设备之间的对应关系；

第一确定单元，用于基于所述无向图结构确定至少一个连通的子图；

第二确定单元，用于确定所述至少一个连通的子图中的每个子图的聚集性综合得分；

第三确定单元，用于将所述聚集性综合得分大于预设阈值的子图对应的注册账户确定为风险账户。

可选地，所述第二确定单元具体用于：

计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的网络之间互连的协议ip聚集性得分；

计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册来源聚集性得分；

计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册时间聚集性得分；

根据所述ip聚集性得分、所述注册来源聚集性得分以及所述注册时间聚集性得分确定所述聚集性综合得分。

可选地，所述第二确定单元还具体用于：

通过如下公式计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的ip聚集性得分：

其中，n为所述每个子图中的用户个数，g为所述每个子图中的用户集合，im为所述每个子图中的用户m在预设时段内使用的ip集合，in为所述每个子图中的用户n在所述预设时段内使用的ip集合，|im∩in|为所述用户n在所述预设时段内使用的ip集合与所述用户m在所述预设时段内使用的ip集合的交集，|im∪in|为所述用户n在所述预设时段内使用的ip集合与所述用户m在所述预设时段内使用的ip集合的并集。

可选地，所述第二确定单元还具体用于：

通过如下公式计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册来源聚集性得分：

其中，ni为所述每个子图中注册来源是i的用户数，n为所述每个子图中的用户个数，k为所述每个子图中注册来源的个数。

可选地，所述第二确定单元还具体用于：

通过如下公式计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册时间聚集性；

其中，n是所述至少一个连同的子图任意一个子图的用户个数，ri是所述至少一个连同的子图任意一个子图中的用户i的注册时间距离当前时刻的天数；

通过如下公式对所述每个子图的注册时间聚集性进行标准化处理，以得到所述每个子图的注册时间聚集性得分：

其中，conv_createi为所述至少一个连通的子图中的第i个子图的注册时间聚集性，为所述第i个子图的注册时间聚集性得分，min(conv_createi)为所述至少一个连通的子图中注册时间聚集性的最小值，max(conv_createi)为所述至少一个连通的子图中注册时间聚集性的最大值。

可选地，所述第二确定单元还具体用于：

通过如下公式计算所述聚集性综合得分：

score＝αip_conv+βsrc_conv+γconv_create⁰；

其中，score为所述每个子图的聚集性综合得分，ip_conv为所述每个子图的ip聚集性得分，src_conv为所述每个子图的注册来源聚集性得分，conv_create⁰为所述每个子图的注册时间聚集性得分，α为所述每个子图的ip聚集性得分的权重系数、β为所述每个子图的注册来源聚集性得分的权重系数，γ为所述每个子图的注册时间聚集性得分的权重系数，α、β和γ取值在0到1之间，并且α+β+γ＝1。

本发明第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，其特征在于，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如上述任意一项所述的确定风险账户的方法的步骤。

本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，其特征在于：所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述的确定风险账户的方法的步骤。

综上所述，可以看出，本发明提供的实施例中，确定风险账户的装置可以首先构建直播平台中注册账户与注册设备之间的无向图结构，之后挖掘出无向图结构中的最大的联通子图，得到至少一个连通的子图，之后通过计算至少一个连通子图的聚集性综合得分，该聚集性得分用于指示子图中的成员是否具有聚集性，最后将聚集性综合得分大于预设阈值的子图对应的注册账户确定为风险账户。由此，可以快速准确的识别出直播平台中批量注册的风险账户，从注册源头上杜绝直播平台中的风险账户，净化直播平台的网络环境。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种确定风险账户的方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种确定风险账户的装置的实施例示意图；

图3为本发明实施例提供的一种确定风险账户的装置的硬件结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种电子设备的实施例示意图；

图5为本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种确定风险账户的方法及相关设备，可以快速准确的识别出直播平台中批量注册的风险账户，从注册源头上杜绝直播平台中的风险账户，净化直播平台的网络环境。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

下面从确定风险账户的装置的角度对确定风险账户的方法进行说明，该确定风险账户的装置可以为服务器，也可以为服务器中的服务单元。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的确定风险账户的方法的一个实施例示意图，包括：

101、构建直播平台中对应的无向图结构。

本实施例中，确定风险账户的装置可以构建直播平台对应的无向图结构，其中，该无向图结构指示直播平台中的注册账户与注册设备之间的对应关系，也就是说，确定风险账户的装置可以将直播平台中每个注册用户看成图上的顶点，如果两个注册用户之间使用了相同的无线设备(例如手机、平板电脑等)，那么对应顶点之间可以形成一条边，从而形成一个完整的无向图结构。

102、基于无向图结构确定至少一个连通的子图。

本实施例中，确定风险账户的装置根据构建的无向图结构挖掘最大的联通子图，从而可以形成至少一个连通的子图。

103、确定至少一个连通的子图中每个字图的聚集性综合得分。

本实施例中，确定风险账户的装置在确定至少一个连通的子图之后，可以确定该至少一个连通的子图的聚集性综合得分，确定风险账户的装置可以首先计算至少一个连通的子图中的每个子图的ip聚集性得分、注册来源聚集性得分以及注册时间聚集性得分，之后，根据每个子图的ip聚集性得分、注册来源聚集性得分以及注册时间聚集性得分来确定每个子图的聚集性综合得分，具体通过如下步骤来确定至少一个子图中的每个子图的聚集性综合的得分：

步骤1、计算至少一个连通的子图中的每个子图的网络之间互连的协议(internetprotocol，ip)聚集性得分。

具体的，ip是在用户在使用直播平台时采集到的ip地址数据，在预设时段内(例如1天、2天或者3天)一个用户使用的ip数量可能有多个，采集注册用户在注册后1天内使用过的所有ip地址数据，计算用户两两之间的ip集合的重合度均值，确定风险账户的装置可以通过如下公式计算至少一个连通的子图中的每个子图的ip聚集性得分：

其中，n为每个子图中的用户个数，g为每个子图中的用户集合，im为每个子图中的用户m在预设时段内使用的ip集合，in为每个子图中的用户n在所述预设时段内使用的ip集合，|im∩in|为用户n在预设时段内使用的ip集合与用户m在所述预设时段内使用的ip集合的交集，|im∪in|为用户n在预设时段内使用的ip集合与用户m在预设时段内使用的ip集合的并集。

步骤2、计算至少一个连通的子图中的每个子图的注册来源聚集性得分。

具体的，注册来源是直播平台中的用户注册的来源，一般的来源有网站、应用程序、qq或者微信。注册的取值空间是有限个，由此确定风险账户的装置可以通过如下公式计算至少一个连通的子图中的每个子图的注册来源聚集性得分：

其中，ni为每个子图中注册来源是i的用户数，n为每个子图中的用户个数，k为每个子图中注册来源的个数。

步骤3、计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册时间聚集性得分。

具体地，将至少一个子图中的每个子图中的用户的注册时间进行处理，计算注册时间距离当前时间的天数，注册时间聚集性由距离当前时间的标准来衡量，因此确定风险账户的装置可以通过如下公式计算至少一个连通的子图中的每个子图的注册时间聚集性；

其中，n是至少一个连同的子图任意一个子图的用户个数，ri是至少一个连同的子图任意一个子图中的用户i的注册时间距离当前时刻的天数(此处以天数为例进行说明，当然也还可以是其他的时间表示，例如小时等，具体不限定)；

由于计算得出的ip聚集性得分以及注册来源聚集性得分在0到1之间，为了是的注册时间聚集性得分也在0到1之间，可以通过如下公式对每个子图的注册时间聚集性进行标准化处理，以得到每个子图的注册时间聚集性得分：

其中，conv_createi为至少一个连通的子图中的第i个子图的注册时间聚集性，为第i个子图的注册时间聚集性得分，min(conv_createi)为至少一个连通的子图中注册时间聚集性的最小值，max(conv_createi)为至少一个连通的子图中注册时间聚集性的最大值。

需要说明的是，通过步骤1可以计算至少一个连通的子图中的每个子图的ip聚集性得分，通过步骤2可以计算至少一个连通的子图中的每个子图的注册来源聚集性得分，通过步骤3可以计算至少一个连通的子图中的每个子图的住蹙额时间聚集性得分，然而这三个步骤之间并没有先后执行顺序的限制，可以先执行步骤1。也可以先执行步骤2，也可以先执行步骤3，或者同时执行，具体不做限定。

步骤4、根据ip聚集性得分、注册来源聚集性得分以及注册时间聚集性得分确定聚集性综合得分包括：

通过如下公式计算每个子图的聚集性综合得分：

score＝αip_conv+βsrc_conv+γconv_create⁰；

其中，score为每个子图的聚集性综合得分，ip_conv为每个子图的ip聚集性得分，src_conv为所每个子图的注册来源聚集性得分，conv_create⁰为所述每个子图的注册时间聚集性得分，α为每个子图的ip聚集性得分的权重系数、β为每个子图的注册来源聚集性得分的权重系数，γ为每个子图的注册时间聚集性得分的权重系数，α、β和γ取值在0到1之间，并且α+β+γ＝1。

104、将聚集性综合得分大于预设阈值的子图对应的注册账户确定为风险账户。

本实施例中，确定风险账户的装置在确定至少一个连通的子图中的每个子图的聚集性综合得分之后，可以将聚集性综合得分大于预设阈值的子图对应的注册账户确定为风险账户，例如可以将至少一个子图中聚集性综合得分大0.9的子图对应的用户确定为风险账户，也即该聚集性综合得分大于0.9的子图为具有批量注册风险的团伙。

综上所述，可以看出，本发明提供的实施例中，确定风险账户的装置可以首先构建直播平台中注册账户与注册设备之间的无向图结构，之后挖掘出无向图结构中的最大的联通子图，得到至少一个连通的子图，之后通过计算至少一个连通子图的聚集性综合得分，该聚集性得分用于指示子图中的成员是否具有聚集性，最后将聚集性综合得分大于预设阈值的子图对应的注册账户确定为风险账户。由此，可以快速准确的识别出直播平台中批量注册的风险账户，从注册源头上杜绝直播平台中的风险账户，从而净化直播平台的网络环境。

上面对本发明实施例中确定风险账户的方法进行了描述，下面对本发明实施例中的确定风险账户的装置进行描述。

请参阅图2，本发明实施例中确定风险账户的装置的一个实施例，该确定风险账户的装置包括：

构建单元201，用于构建直播平台对应的无向图结构，所述无向图结构指示所述直播平台中的注册账户与注册设备之间的对应关系；

第一确定单元202，用于基于所述无向图结构确定至少一个连通的子图；

第二确定单元203，用于确定所述至少一个连通的子图中的每个子图的聚集性综合得分；

第三确定单元204，用于将所述聚集性综合得分大于预设阈值的子图对应的注册账户确定为风险账户。

可选地，所述第二确定单元203具体用于：

计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的网络之间互连的协议ip聚集性得分；

计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册来源聚集性得分；

计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册时间聚集性得分；

根据所述ip聚集性得分、所述注册来源聚集性得分以及所述注册时间聚集性得分确定所述聚集性综合得分。

可选地，所述第二确定单元203还具体用于：

通过如下公式计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的ip聚集性得分：

其中，n为所述每个子图中的用户个数，g为所述每个子图中的用户集合，im为所述每个子图中的用户m在预设时段内使用的ip集合，in为所述每个子图中的用户n在所述预设时段内使用的ip集合，|im∩in|为所述用户n在所述预设时段内使用的ip集合与所述用户m在所述预设时段内使用的ip集合的交集，|im∪in|为所述用户n在所述预设时段内使用的ip集合与所述用户m在所述预设时段内使用的ip集合的并集。

可选地，所述第二确定单元203还具体用于：

通过如下公式计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册来源聚集性得分：

其中，ni为所述每个子图中注册来源是i的用户数，n为所述每个子图中的用户个数，k为所述每个子图中注册来源的个数。

可选地，所述第二确定单元203还具体用于：

通过如下公式计算所述至少一个连通的子图中的每个子图的注册时间聚集性；

其中，n是所述至少一个连同的子图任意一个子图的用户个数，ri是所述至少一个连同的子图任意一个子图中的用户i的注册时间距离当前时刻的天数；

通过如下公式对所述每个子图的注册时间聚集性进行标准化处理，以得到所述每个子图的注册时间聚集性得分：

其中，conv_createi为所述至少一个连通的子图中的第i个子图的注册时间聚集性，为所述第i个子图的注册时间聚集性得分，min(conv_createi)为所述至少一个连通的子图中注册时间聚集性的最小值，max(conv_createi)为所述至少一个连通的子图中注册时间聚集性的最大值。

可选地，所述第二确定单元203还具体用于：

通过如下公式计算所述聚集性综合得分：

score＝αip_conv+βsrc_conv+γconv_create⁰；

其中，score为所述每个子图的聚集性综合得分，ip_conv为所述每个子图的ip聚集性得分，src_conv为所述每个子图的注册来源聚集性得分，conv_create⁰为所述每个子图的注册时间聚集性得分，α为所述每个子图的ip聚集性得分的权重系数、β为所述每个子图的注册来源聚集性得分的权重系数，γ为所述每个子图的注册时间聚集性得分的权重系数，α、β和γ取值在0到1之间，并且α+β+γ＝1。

上面图2从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的确定风险账户的装置进行了描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中的确定风险账户的装置进行详细描述，请参阅图3，本发明实施例中的确定风险账户的装置300一个实施例，包括：

输入装置301、输出装置302、处理器303和存储器304(其中处理器303的数量可以一个或多个，图3中以一个处理器303为例)。在本发明的一些实施例中，输入装置301、输出装置502、处理器303和存储器304可通过总线或其它方式连接，其中，图3中以通过总线连接为例。

其中，通过调用存储器304存储的操作指令，处理器303，用于执行如下步骤：

构建直播平台对应的无向图结构，所述无向图结构指示所述直播平台中的注册账户与注册设备之间的对应关系；

基于所述无向图结构确定至少一个连通的子图；

确定所述至少一个连通的子图中的每个子图的聚集性综合得分；

将所述聚集性综合得分大于预设阈值的子图对应的注册账户确定为风险账户。

通过调用存储器304存储的操作指令，处理器303，还用于执行图1对应的实施例中的任一方式。

请参阅图4，图4为本发明实施例提供的电子设备的实施例示意图。

如图4所示，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器410、处理器420及存储在存储器420上并可在处理器420上运行的计算机程序411，处理器420执行计算机程序411时实现以下步骤：

构建直播平台对应的无向图结构，所述无向图结构指示所述直播平台中的注册账户与注册设备之间的对应关系；

基于所述无向图结构确定至少一个连通的子图；

确定所述至少一个连通的子图中的每个子图的聚集性综合得分；

将所述聚集性综合得分大于预设阈值的子图对应的注册账户确定为风险账户。

在具体实施过程中，处理器420执行计算机程序411时，可以实现图1对应的实施例中任一实施方式。

由于本实施例所介绍的电子设备为实施本发明实施例中一种确定风险账户的装置所采用的设备，故而基于本发明实施例中所介绍的方法，本领域所属技术人员能够了解本实施例的电子设备的具体实施方式以及其各种变化形式，所以在此对于该电子设备如何实现本发明实施例中的方法不再详细介绍，只要本领域所属技术人员实施本发明实施例中的方法所采用的设备，都属于本发明所欲保护的范围。

请参阅图5，图5为本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。

如图5所示，本实施例提供了一种计算机可读存储介质500，其上存储有计算机程序511，该计算机程序511被处理器执行时实现如下步骤：

构建直播平台对应的无向图结构，所述无向图结构指示所述直播平台中的注册账户与注册设备之间的对应关系；

基于所述无向图结构确定至少一个连通的子图；

确定所述至少一个连通的子图中的每个子图的聚集性综合得分；

将所述聚集性综合得分大于预设阈值的子图对应的注册账户确定为风险账户。

在具体实施过程中，该计算机程序511被处理器执行时可以实现图1对应的实施例中任一实施方式。

需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机软件指令，当计算机软件指令在处理设备上运行时，使得处理设备执行如图1对应实施例中的风电场数字化平台设计的方法中的流程。

所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digitalsubscriberline，dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solidstatedisk，ssd))等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修该，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修该或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。