信息处理方法和信息处理装置与流程

本发明涉及信息处理的领域，更具体地，本发明涉及一种信息处理方法和信息处理装置。
背景技术：
：市场分析人员须保持对市场中竞争产品的关注，以正确定位自己的目标产品，指导价格调整和促销推广活动，及时应对市场变化。从消费者的角度来看，一旦对某目标产品产生购买欲望，会从各种渠道收集和对比产品功能、性能和口碑，以追求满足诉求条件下的最大性价比。因此，方便快捷并准确地识别目标产品的竞争产品，无论对市场分析人员和消费者都是关键的。技术实现要素：有鉴于上述情况，本发明提供了一种信息处理方法和信息处理装置，其能够准确地识别目标产品的竞争产品，大大改进了用户体验。根据本发明一实施例，提供了一种信息处理方法，包括：从数据源获取指定领域的对象数据；从所述对象数据中提取多个对象；基于所述对象数据，确定所述多个对象之间是否具有竞争关系。根据本发明另一实施例，提供了一种信息处理装置，包括：获取模块，从数据源获取指定领域的对象数据；提取模块，从所述对象数据中提取多个对象；确定模块，基于所述对象数据，确定所述多个对象之间是否具有竞争关系。在本发明实施例的信息处理方法和信息处理装置中，通过基于产品之间的可能的竞争关系、互补关系以及替换关系等多种关系，准确地识别目标产品的竞争产品，而不会将目标产品的互补产品错误地识别为竞争产品，也不会遗漏将目标产品所替换的产品相应的升级版本识别为竞争产品，从而大幅度提高了识别竞争产品的准确度，改进了用户体验。在本发明另一实施例的信息处理方法和信息处理装置中，通过将相对客 观的产品特征以及相对主观的产品评价方面这两者相结合，能够更准确、更全面地识别目标产品的竞争产品，从而大幅度提高了识别竞争产品的准确度，改进了用户体验。附图说明图1是图示可用于实现根据本发明实施例的信息处理方法的电子设备的框图；图2是图示根据本发明实施例的信息处理方法的主要步骤的流程图；图3是图示根据本发明实施例的信息处理方法的更详细处理的流程图；图4是图示根据本发明实施例的信息处理方法的另一更详细处理的流程图；图5是图示根据本发明实施例的信息处理装置的主要配置的框图；图6是图示根据本发明实施例的信息处理装置中的确定模块的更详细配置的框图；以及图7是图示根据本发明实施例的信息处理装置中的确定模块的另一更详细配置的框图。具体实施方式以下将参考附图详细描述本发明实施例。首先，描述根据本发明实施例的信息处理方法。首先，参照图1来描述可用于实现本发明实施例的信息处理方法的电子设备。所述电子设备例如为笔记本计算机、个人计算机、大型机等。例如，所述电子设备可以为云端服务器等。如图1所示，电子设备100包括一个或多个处理器102和存储装置104，这些组件通过总线系统110和/或其它形式的连接机构(未示出)互连。应当注意，图1所示的电子设备100的组件和结构只是示例性的，而非限制性的，根据需要，电子设备100也可以具有其他组件和结构。处理器102可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制电子设备100中的其它组件以执行期望的功能。存储装置104可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产 品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器102可以运行所述程序指令，以实现下文所述的本发明实施例的功能以及/或者其它期望的功能。下面，将参照图2详细描述本发明实施例的信息处理方法。如图2所示，首先，在步骤S210，本发明实施例的信息处理方法从数据源获取指定领域的对象数据。具体地，所述对象例如为产品实体，诸如特定品牌特定型号的相机、手机、护肤品等等。所述指定领域为所述产品实体所属的领域，例如相机、手机、护肤品等等。所述对象数据为关于所述对象的数据，例如web文档等。更具体地，在第一示例中，所述信息处理方法可以从例如feed数据源的第一数据源以feed(馈送)方式获取对象数据。在第二示例中，所述信息处理方法可以从例如抓取数据源的第二数据源以抓取方式获取对象数据。在第三示例中，所述信息处理方法可以从多个异构数据源获取所述对象数据。例如，所述信息处理方法可以抓取产品信息页面、web日志、权威性数据等等。所述产品信息页面可以包括但不限于社论、博客文章、产品新闻、生厂商发布的规格说明、用户评论、论坛和购买指南等。所述web日志可以包括但不限于查询日志、用户点击日志、用户购买日志等。所述权威性数据可以包括但不限于产品层次结构信息和feed数据等。接下来，在步骤S220，所述信息处理方法从所述对象数据中提取多个对象。具体地，所述信息处理方法可以采用诸如关键词匹配、语义识别等的多种方式来提取多个对象。所述信息处理方法提取所述对象的方式为本领域技术人员所知，在此不再详述。此外，考虑到所述信息处理方法可以从多个异构数据源获取所述对象数据，在此步骤中，所述信息处理方法可以首先识别异构对象，然后，将所述异构对象规范化，例如识别出缩写、别名、不完整、缺失品牌名、新旧版本的混淆等等。所述信息处理方法规范异构对象的方式为本领域技术人员所知，在此不再详述。此后，在步骤S230，所述信息处理方法基于所述对象数据，确定所述多个对象之间是否具有竞争关系。下面，将参照图3和图4，以两个具体示例为例，详细说明步骤S230的处理。在第一具体示例中，所述信息处理方法基于可能的竞争关系、互补关系以及替换关系的识别，来确定所述多个对象之间是否具有竞争关系。图3是图示本发明实施例的信息处理方法中的步骤S230的更详细处理的主要步骤的流程图。如图3所示，首先，在步骤S310，所述信息处理方法对于所述多个对象中的每个对象，识别所述对象数据中是否存在与所述对象在预定距离内共现的共现对象、以及所述对象数据中是否存在与所述对象和所述共现对象对应的第一指示词。具体地，术语“共现”指两个对象在文档的预定距离之内共同出现，这意味着两个对象之间可能存在某种关系。所述预定距离的值可以由开发人员根据所需要的识别精度而预先设定，在此不作限定。两个对象之间的距离越近(例如出现在同一个句子里或同一个段落里)，越有助于对它们之间关系的判别。术语“指示词”为有指示性的短语。在这里，所述第一指示词表示所述对象与所述共现对象之间可能存在竞争关系。例如，两个对象(下文，适当时也称为产品实体)在文本中被识别出来，并且两者之间的距离很近。另外，在产品实体的附近，识别出了指示词。假设一段用户评论提到：“产品A和产品B差不多，但是我更喜欢…”通过指示性的短语“差不多”，可推断出产品A和产品B之间存在可能的竞争关系。所述信息处理方法识别共现对象的方式为本领域技术人员所知，在此不再详述。此外，所述信息处理方法可以事先定义表示可能的竞争关系的字典，即，第一指示词字典。所述第一指示词字典中可包含例如“竞品”、“竞争”、“相似”、“差不多”等指示可能的竞争关系的指示词。所述第一指示词字典可以是动态更新并维护的。由此，在此步骤中，当识别到某一对象的共现对象时，所述信息处理方法可以根据所述第一指示词字典，基于第一预定准则判断是否存在与所述对象和所述共现对象对应的第一指示词。所述第一预定准则可以为关于距离的限定。例如，所述第一指示词与所述对象、所述共现对象之间的距离满足预 定距离条件等等。此外，所述第一预定准则还可以为关于位置的限定。例如，所述第一指示词需要出现在所述对象与所述共现对象之间等等。当然，以上所述的第一预定准则仅为示例。本领域技术人员可以根据所识别的文档的语言及相应的语法、以及所需要的识别精度，设置其他合适的第一预定准则。此外，各种第一预定准则还可以适当地结合使用。如果所述信息处理方法对于某个对象没有识别到所述共现对象，或者虽然识别到所述共现对象但是没有识别到相对应的第一指示词，则所述信息处理方法结束。例如，所述信息处理方法判断在所述对象数据中没有与所述对象存在竞争关系的对象。另一方面，如果所述信息处理方法对于某个对象识别到了共现对象、并且识别到相应的第一指示词，则所述信息处理方法进行到步骤S320。在步骤S320，所述信息处理方法将所述共现对象确定为候选对象。此后，在步骤S330，所述信息处理方法识别所述对象数据中是否存在与所述对象和所述候选对象对应的第二指示词和与所述对象和所述候选对象对应的第三指示词中的至少一个。当识别出所述对象数据中存在所述第二指示词和所述第三指示词中的至少一个时，所述信息处理方法进行到步骤S340，并且基于所述第二指示词和所述第三指示词中的所述至少一个，过滤所述候选对象，以得到与所述对象之间存在竞争关系的对象。具体地，所述第二指示词表示所述对象与所述候选对象之间存在互补关系。以数码相机为例，用户新买了一款相机作为原持有的单反相机的备机，并评论和对比这两款产品。这时，虽然用户的评论当中可能会包含如上所述的表示可能的竞争关系的第一指示词，然而，实际上，用户并没有将这两款相机视为彼此的竞争产品，而是视为彼此的互补产品。因此，类似地，所述信息处理方法可以事先定义表示所述互补关系的字典，即，第二指示词字典。所述第一指示词字典中可包含例如“备机”、“新增”等指示互补关系的指示词。同样，所述第二指示词字典可以是动态更新并维护的。由此，所述信息处理方法可以根据所述第二指示词字典，基于第二预定准则判断是否存在与所述对象和所述共现对象对应的第二指示词。所述第二预定准则可以与如上所述的第一预定准则相同，也可以不同。所述信息处理方法根据所述第二指示词字典基于第二预定准则判断是否存在第二指示词的 具体方式与上述的判断是否存在第一指示词的方式类似，在此不再详述。当识别出所述对象数据中存在所述第二指示词时，基于所述第二指示词，过滤所述候选对象，以得到与所述对象之间存在竞争关系的对象。具体地，所述信息处理方法可以删除与所述第二指示词对应的候选对象，以得到最终的与所述对象之间存在竞争关系的对象。另一方面，所述第三指示词表示所述对象与所述候选对象之间存在替换关系。例如，用户新买了产品B替换掉原持有的产品A，并进行评论。这时，虽然用户的评论当中可能会包含如上所述的表示可能的竞争关系的第一指示词，然而，考虑到产品的更新换代，实际上，彼此具有竞争关系的不是产品B和产品A，而应该是产品A在用户评论的时间点上的最新版本或升级版本与产品B有竞争关系。因此，类似地，所述信息处理方法可以事先定义表示所述替换关系的字典，即，第三指示词字典。所述第三指示词字典中可包含例如“代替”、“新尝试”等指示替换关系的指示词。同样，所述第三指示词字典可以是动态更新并维护的。由此，所述信息处理方法可以根据所述第三指示词字典，基于第三预定准则判断是否存在与所述对象和所述共现对象对应的第三指示词。所述第三预定准则可以与如上所述的第一预定准则和第二预定准则相同，也可以不同。所述信息处理方法根据所述第三指示词字典基于第三预定准则判断是否存在第三指示词的具体方式与上述的判断是否存在第一指示词的方式类似，在此不再详述。当识别出所述对象数据中存在所述第三指示词时，基于所述第三指示词，过滤所述候选对象，以得到与所述对象之间存在竞争关系的对象。具体地，所述信息处理方法可以删除与所述第三指示词对应的候选对象，并基于所述对象数据的生成时间确定与所述对象之间存在竞争关系的对象。更具体地，所述信息处理方法一方面删除与所述第三指示词对应的候选对象，另一方面基于对象数据的生成时间，在例如产品发布等的数据源中搜索在所述生成时间所删除的候选对象的对应版本，并将所述对应版本的对象确定为真正具有竞争关系的对象。需要指出的是，所述信息处理方法基于第二指示词过滤候选对象的处理和基于第三指示词过滤并重新确定候选对象的处理可以是以任意顺序(例如， 并行地)执行的。所述信息处理方法对于所述对象数据中的各个对象重复如上参照图3所述的处理，即可以得出所述对象数据中的全部对象之间的竞争关系。当然，需要指出的是，对象之间的竞争关系是一种对称关系，即产品A与产品B具有竞争关系这一事实同样意味着产品B与产品A也具有竞争关系。考虑到这一点，事实上，所述信息处理方法不必对每个对象重复如上所述的处理即可得出所有对象之间的竞争关系。以上，参照图3描述了所述信息处理方法基于所述对象数据确定所述多个对象之间是否具有竞争关系的第一具体示例。在此第一具体示例中，通过基于产品之间的可能的竞争关系、互补关系以及替换关系等多种关系，准确地识别目标产品的竞争产品，而不会将目标产品的互补产品错误地识别为竞争产品，也不会遗漏将目标产品所替换的产品相应的升级版本识别为竞争产品，从而大幅度提高了识别竞争产品的准确度，改进了用户体验。下面，将参照图4描述所述信息处理方法基于所述对象数据确定所述多个对象之间是否具有竞争关系的第二具体示例。在此第二具体示例中，所述信息处理方法将相对客观的产品特征以及相对主观的产品评价方面这两者相结合，确定竞争关系。具体地，如图4所示，一方面，在步骤S410，所述信息处理方法计算所述多个对象的特征之间的特征相似度。所述特征表示对象的规格说明中提供的关于所述对象的物理特征和功能特征。更具体地，所述特征可以为特征-特征值对形式(值可以为多个)，也可以为二元特征形式(有、没有)等等。与下文描述的评价方面相比，所述特征更加侧重于产品的客观属性。以数码相机为例，所述特征可以为相机的价格、光学对焦、分辨率、尺寸等可对比的产品物理或功能属性。所述特征可以由所述信息处理方法基于所述对象数据而预先提取，其具体的信息提取方式为本领域技术人员所知，在此不再详述。更具体地，在一示例中，所述信息处理方法获取每个对象的每个特征的权重，并计算所述多个对象的各个特征之间的经加权的特征相似度。在另一示例中，所述信息处理方法不仅考虑到特征，还考虑到特征值。以相机为例，对于某一特征“价格”，其特征值可以为“2000”。由此，所述信息处理方法从所述对象数据中提取每个对象的每个特征的特征值，并基于特征与特征值对的文本相似度、语义相似度和值相似度中的至少一个，计算所述多个对象 的特征之间的特征相似度。当然，所述信息处理方法也可以对每个特征与特征值对之间的相似度进行加权，并计算经加权之后的对象之间的特征相似度。例如，所述信息处理方法可以基于统计对每个特征赋予一个0到1之间的权重wfeature，特征在作为对象数据的文本或对比表格中出现的越多，说明其越重要，因而其权重越高，其中所有权重之和为1。然后，所述信息处理方法计算特征的相似度之和其中sfeature表示特征相似度，svalue表示特征值相似度，sfeature和svalue均为0到1之间的实数。svalue可通过文本相似度度量或值表达式相似度度量计算，其具体计算方式为本领域技术人员所知，在此不再详述。另一方面，在步骤S420，所述信息处理方法计算所述多个对象的评价方面之间的评价方面相似度。所述评价方面表示用户评论中出现的关于对象的可评价的产品特性。具体地，所述评价方面可表示用户评论中出现的关于产品的物理特征和功能特征，以及其他可评价或可对比的产品特性。当然，用户评论中出现的物理特征和功能特征可以与产品规格中提供的物理特征和功能特征相同，也可以不同。换言之，所述评价方面可以包括一个或多个特征。与特征相比，所述评价方面更加侧重于用户的主观感受。同样以数码相机为例，所述评价方面可以是数码相机功能性的方面，例如画质、美颜、性价比等。当然，所述评价方面也可以表示所述数码相机的特征。更具体地，在一示例中，所述信息处理方法获取每个对象的每个评价方面的权重，并计算所述多个对象的各个评价方面之间的经加权的评价方面相似度。在另一示例中，所述信息处理方法不仅考虑到评价方面，还考虑到对所述评价方面的观点。评价方面的观点为用户对评价方面表达的主观判断。例如，观点“好”为对评价方面“画质”的判断。所述观点可以通过诸如情感分析技术的方式来获取。由此，所述信息处理方法可以从所述对象数据中提取每个对象的每个评价方面的观点，并基于评价方面与观点对的文本相似度和语义相似度中的至少一个，计算所述多个对象的评价方面之间的评价方面相似度。当然，所述信息处理方法也可以对每个评价方面与观点对之间的相似度进行加权，并计算经加权之后的对象之间的评价方面相似度。例如，所述信息处理方法可以基于统计对每个评价方面赋予一个0到1之间的权重waspect，评价方面在作为对象数据的文本中出现的越多，说明其越重要，因而其权重越高，其中所有权重之和为1。然后，所述信息处理方法 计算评价方面的相似度之和其中saspect表示评价方面相似度，sopinion表示观点相似度，saspect和sopinion均为0到1之间的实数。sopinion可通过文本相似度度量或语义相似度度量以与上所述类似的方式计算。需要指出的是，步骤S410和S420的处理可以以与图4所示的顺序不同的任意顺序(例如，并行地或颠倒地)执行。在通过步骤S410的处理和步骤S420的处理分别计算了所述特征相似度和所述评价方面相似度之后，所述信息处理方法进行到步骤S430，基于所述特征相似度和所述评价方面相似度，确定所述多个对象之间是否具有竞争关系。更具体地，所述信息处理方法可以获取所述特征相似度的第一权重和所述评价方面相似度的第二权重。所述第一权重与所述第二权重之和为1。所述第一权重和所述第二权重的具体值可以由系统设计者根据需要预先设置，在此不作限定。接下来，所述信息处理方法可以对于所述多个对象中的每两个对象，计算所述特征相似度和所述评价方面相似度的经加权的综合相似度。即，所述信息处理方法计算scompeting＝w1×sfeature+(1-w1)×saspect，其中，scompeting为综合相似度，w1为第一权重，1-w1为第二权重。然后，所述信息处理方法判断所述综合相似度是否大于预定阈值。当所述综合相似度大于所述预定阈值时，所述信息处理方法确定所述两个对象之间具有竞争关系，即，所述信息处理方法通过下述表达式(1)确定所述两个对象之间是否具有竞争关系：scompeting=1,scompeting>θ0,scompeting≤θ---(1)]]>其中，θ为所述预定阈值，其具体值可以由系统设计者根据需要预先设置，在此不作限定。scompeting为1表示两个对象之间具有竞争关系，scompeting为0表示两个对象之间没有竞争关系。在对所述对象数据中的各个对象重复上述处理之后，所述信息处理方法确定所述对象数据中所有对象之间的竞争关系。当然，同样地，考虑到对象之间的竞争关系是一种对称关系，事实上，所述信息处理方法不必对每个对象重复如上所述的处理即可得出所有对象之间的竞争关系。以上参照图4描述了所述信息处理方法基于所述对象数据确定所述多个 对象之间是否具有竞争关系的第二具体示例。在此第二具体示例中，将相对客观的产品特征以及相对主观的产品评价方面这两者相结合。与仅计算特征相似度的方式相比，此具体示例的信息处理方法能够涵盖产品的更多方面。同样以数码相机为例，两款相机同为美颜神器，然而，对于皮肤细节的处理并不属于产品的特征，而属于产品的评价方面。因此，本发明此示例的信息处理方法能够更准确、更全面地识别目标产品的竞争产品，从而大幅度提高了识别竞争产品的准确度，改进了用户体验。以上，参照图1-图4描述了本发明实施例的信息处理方法。需要指出的是，在通过本发明实施例的信息处理方法确定了对象之间的竞争关系之后，所述竞争关系可以用于各种应用场景。例如，选定一个目标产品实体之后，可以基于所述竞争关系确定根据相似度排序的竞争产品列表，以供例如消费者或产品开发人员参考。下面，将参照图5-图7描述本发明实施例的信息处理装置。如图5所示，本发明实施例的信息处理装置500包括：获取模块510、提取模块520和确定模块530。所述获取模块510从数据源获取指定领域的对象数据。所述提取模块520从所述对象数据中提取多个对象。所述确定模块530基于所述对象数据，确定所述多个对象之间是否具有竞争关系。在一实施例中，所述获取模块510配置为执行以下至少之一：从第一数据源以feed方式获取对象数据；从第二数据源以抓取方式获取对象数据。在另一实施例中，所述数据源为异构数据源，并且所述提取模块510包括：识别模块，识别异构对象；以及规范化模块，将所述异构对象规范化。图6是示出本发明实施例的信息处理装置500中的确定模块530的更详细配置的框图。如图6所示，所述确定模块530包括：第一识别模块610、候选确定模块620、第二识别模块630和过滤模块640。所述第一识别模块610对于所述多个对象中的每个对象，识别所述对象数据中是否存在与所述对象在预定距离内共现的共现对象、以及所述对象数据中是否存在与所述对象和所述共现对象对应的第一指示词，所述第一指示词表示所述对象与所述共现对象之间可能存在竞争关系。所述候选确定模块620当识别出所述对象数据中存在所述共现对象与所 述第一指示词时，将所述共现对象确定为候选对象。所述第二识别模块630识别所述对象数据中是否存在与所述对象和所述候选对象对应的第二指示词和与所述对象和所述候选对象对应的第三指示词中的至少一个，所述第二指示词表示所述对象与所述候选对象之间存在互补关系，所述第三指示词表示所述对象与所述候选对象之间存在替换关系。所述过滤模块640当识别出所述对象数据中存在所述第二指示词和所述第三指示词中的至少一个时，基于所述第二指示词和所述第三指示词中的所述至少一个，过滤所述候选对象，以得到与所述对象之间存在竞争关系的对象。在一实施例中，所述过滤模块640被配置为执行以下中的至少一个：当识别出所述对象数据中存在所述第二指示词时，删除与所述第二指示词对应的候选对象；当识别出所述对象数据中存在所述第三指示词时，删除与所述第三指示词对应的候选对象，并基于所述对象数据的生成时间确定与所述对象之间存在竞争关系的对象。图7是示出本发明实施例的信息处理装置500中的确定模块530的更详细配置的框图。如图7所示，所述确定模块530包括：第一计算模块710、第二计算模块720和竞争关系确定模块730。所述第一计算模块710计算所述多个对象的特征之间的特征相似度，所述特征表示对象的规格说明中提供的关于所述对象的物理特征和功能特征。所述第二计算模块720计算所述多个对象的评价方面之间的评价方面相似度，所述评价方面表示用户评论中出现的关于对象的可评价的产品特性。所述竞争关系确定模块730基于所述特征相似度和所述评价方面相似度，确定所述多个对象之间是否具有竞争关系。在一实施例中，所述竞争关系确定模块730包括：权重获取模块，获取所述特征相似度的第一权重和所述评价方面相似度的第二权重；综合相似度计算模块，对于所述多个对象中的每两个对象，计算所述特征相似度和所述评价方面相似度的经加权的综合相似度；判断模块，判断所述综合相似度是否大于预定阈值；竞争关系子确定单元，当所述综合相似度大于所述预定阈值时，确定所述两个对象之间具有竞争关系。在另一实施例中，所述第一计算模块710包括：第一权重获取模块，获 取每个对象的每个特征的权重；以及第一加权计算模块，计算所述多个对象的各个特征之间的经加权的特征相似度。所述第二计算模块720包括：第二权重获取模块，获取每个对象的每个评价方面的权重；以及第二加权计算模块，计算所述多个对象的各个评价方面之间的经加权的评价方面相似度。在另一实施例中，所述第一计算模块710包括：特征值提取模块，从所述对象数据中提取每个对象的每个特征的特征值；以及特征相似度计算模块，基于特征与特征值对的文本相似度、语义相似度和值相似度中的至少一个，计算所述多个对象的特征之间的特征相似度。所述第二计算模块720包括：观点提取模块，从所述对象数据中提取每个对象的每个评价方面的观点，所述观点表示用户对对象的评价方面而表达的主观判断；以及评价方面相似度计算模块，基于评价方面与观点对的文本相似度和语义相似度中的至少一个，计算所述多个对象的评价方面之间的评价方面相似度。所述信息处理装置500的各个模块的具体配置和操作已经在参照图1-4所述的信息处理方法中详细描述，在此不再重复。以上，参照图1到图7描述了根据本发明实施例的信息处理方法和信息处理装置。需要说明的是，在本说明书中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。此外，需要说明的是，在本说明书中，类似“第一…单元”、“第二...单元”的表述仅为了在描述时方便区分，而并不意味着其必须实现为物理分离的两个或多个单元。事实上，根据需要，所述单元可以整体实现为一个单元，也可以实现为多个单元。最后，还需要说明的是，上述一系列处理不仅包括以这里所述的顺序按时间序列执行的处理，而且包括并行或分别地、而不是按时间顺序执行的处理。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的硬件平台的方式来实现，当然也可以全部通过硬件来 实施。基于这样的理解，本发明的技术方案对
背景技术：
做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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或者实施例的某些部分所述的方法。在本发明实施例中，单元/模块可以用软件实现，以便由各种类型的处理器执行。举例来说，一个标识的可执行代码模块可以包括计算机指令的一个或多个物理或者逻辑块，举例来说，其可以被构建为对象、过程或函数。尽管如此，所标识模块的可执行代码无需物理地位于一起，而是可以包括存储在不同位里上的不同的指令，当这些指令逻辑上结合在一起时，其构成单元/模块并且实现该单元/模块的规定目的。在单元/模块可以利用软件实现时，考虑到现有硬件工艺的水平，所以可以以软件实现的单元/模块，在不考虑成本的情况下，本领域技术人员都可以搭建对应的硬件电路来实现对应的功能，所述硬件电路包括常规的超大规模集成(VLSI)电路或者门阵列以及诸如逻辑芯片、晶体管之类的现有半导体或者是其它分立的元件。模块还可以用可编程硬件设备，诸如现场可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑设备等实现。以上对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。当前第1页1 2 3