一种信息推荐方法及装置与流程

本申请涉及计算机软件技术领域，尤其涉及一种信息推荐方法及装置。

背景技术：

随着智能终端的使用普及，各类应用(app)也大量增加，给用户带来了便利，餐饮类app是用户日常生活中经常使用的一类app。

餐饮类app上汇集了各类线下的餐饮店铺的相关信息，比如，店铺可提供的餐饮商品信息、店铺地址、店铺联系电话、店铺优惠等。其中，餐饮店铺可以是餐馆、饮品店、西点店等。

在现有技术中，餐饮类app为了便于用户使用，往往会根据用户当前所在位置，为该用户推荐附近餐饮店铺的餐饮商品信息，具体的推荐方式一般是：推荐餐饮店铺中比较热门的餐饮商品信息。比如，对于某家餐馆，会向用户推荐该餐馆点单次数位居前列的几样菜品信息。

但是，由于餐饮店铺中比较热门的餐饮商品信息通常比较固定，因此，基于现有技术的餐饮商品信息推荐方式，针对同一家餐饮店铺，往往在较长一段时间内会一直向用户推荐相同的餐饮商品信息，对于用户而言推荐信息的重复性较高，会浪费餐饮类app的资源。

技术实现要素：

本申请实施例提供一种信息推荐方法及装置，用以解决现有技术中的如下技术问题：基于现有技术的餐饮商品信息推荐方式，针对同一家餐饮店铺，往往在较长一段时间内会一直向用户推荐相同的餐饮商品信息，对于用户而言推荐信息的重复性较高，会浪费餐饮类app的资源。

为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

本申请实施例提供的一种信息推荐方法，包括：

获得用户的历史餐饮点单数据；

确定所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的各分解元素信息，所述分解元素信息包括成分信息和/或性质信息；

根据所述各分解元素信息，为所述用户推荐餐饮商品信息。

本申请实施例提供的一种信息推荐装置，包括：

获得模块，获得用户的历史餐饮点单数据；

确定模块，确定所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的各分解元素信息，所述分解元素信息包括成分信息和/或性质信息；

推荐模块，根据所述各分解元素信息，为所述用户推荐餐饮商品信息。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：可以根据用户的历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的各分解元素信息中的一种或多种分解元素信息，向该用户个性化地推荐对应于所述一种或多种分解元素信息的餐饮商品信息，有利于降低推荐信息的重复性，也有利于减少餐饮类app的资源浪费，因此，可以部分或全部地解决现有技术中的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种信息推荐方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种实际应用场景下，对保存餐饮商品与分解元素信息之间的对应关系数据的数据库的构建过程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种实际应用场景下，菜品的权重，以及菜品对应的原材料信息的权重和口味信息的权重的确定流程示意图；

图4为本申请实施例提供的基于图3中的数据，为用户推荐菜品信息的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的对应于图1的一种信息推荐装置的结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供一种信息推荐方法及装置。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

图1为本申请实施例提供的一种信息推荐方法的流程示意图，从程序角度而言，该流程的执行主体可以是应用(app)或pc端程序等。从设备角度而言，该流程的执行主体可以包括但不限于以下设备：手机、平板电脑、智能可穿戴设备、车机、个人计算机、大中型计算机、计算机集群等。

图1中的流程可以包括以下步骤：

s101：获得用户的历史餐饮点单数据。

在本申请实施例中，获取的用户的历史餐饮点单数据可以是属于指定范围的。比如，属于某一时间区间的，属于某块地区的，属于指定的餐馆类型的，属于指定的餐饮商品类型的，属于指定的点单金额范围的，等等。

历史餐饮点单数据具体可以是用户以往在餐饮店铺一次或多次点单的记录数据。每次点单的记录数据比如可以包括：店铺名称、点单时间、所点餐饮商品的名称、所点餐饮商品的数量等数据中的一种或多种。

s102：确定所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的各分解元素信息，所述分解元素信息包括成分信息和/或性质信息。

在本申请实施例中，历史餐饮点单数据对应的餐饮商品一般有多种，可以分别针对每种餐饮商品，确定该餐饮商品的各分解元素信息。

在本申请实施例中，为了提高本申请的方案的执行速度，可以预先构建一个数据库，该数据库中可以保存各种餐饮商品与各种分解元素信息之间的对应关系数据。在这种情况下，对于步骤s102，通过在该数据库中进行查询，即可确定历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的各分解元素信息。

数据库中保存的上述对应关系数据可以通过多种方式得到。比如，可以通过人工分析后录入，也可以基于诸如菜谱、西点配方等现有的数据，自动分析后录入。

当然，若未预先构建上述的数据库，也可以在执行步骤s102时，通过人工分析或自动分析的方式，实时地确定历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的各分解元素信息。

在本申请实施例中，成分信息反映了对应的餐饮商品的成分，成分的粒度大小可以根据具体情况定义。比如，成分可以指餐饮商品的各原材料本身，则成分信息相应地为原材料信息，以菜品“宫保鸡丁”为例，其原材料主要包括花生、鸡肉、黄瓜等，以菜品“木须肉”为例，其原材料主要包括猪肉、木耳、黄瓜、鸡蛋等；再比如，成分也可以指各原材料的组成成分，比如，蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、纤维素等。

成分信息除了可以包括成分的名称以外，还可以包括诸如成分的含量、成分的比例、成分的热量等更多信息。

在本申请实施例中，性质信息反映了对应的餐饮商品指定类型的性质。比如，味觉方面的性质：酸、甜、苦、辣、咸等；再比如，口感方面的性质：温、冷、热、烫、软、硬、糯、酥、滑、脆、嫩、清淡、油腻等。从用户的角度而言，可以将味觉方面的性质和口感方面的性质统称为口味，则性质信息相应地为口味信息。性质信息除了可以反映口味以外，也可以反映别的性质，比如，餐饮商品的形态：固态、液态、半流质状态等。

性质信息除了可以包括性质的名称以外，还可以包括诸如性质的程度、性质随时间的变化情况等更多信息。

s103：根据所述各分解元素信息，为所述用户推荐餐饮商品信息。

在本申请实施例中，一般地，用户所点的餐饮商品是该用户比较感兴趣的餐饮商品，相应地，该餐饮商品的各分解元素信息分别能一定程度地反映出用户的兴趣点。因此，可以基于所述各分解元素信息中的一种或多种分解元素信息，为该用户推荐出该用户很有可能感兴趣的餐饮商品信息，其中，所推荐的餐饮商品信息未必是历史餐饮点单数据所包含的餐饮商品信息。

如此，不仅可以实现对不同用户的个性化推荐，而且有利于向用户推荐新的餐饮商品信息，从而有利于提高推荐信息对于用户的实用性。

在本申请实施例中，步骤s103的具体实施方案可以有多种，列举其中两种作为示例。

第一种，可以对所述各分解元素信息中的一种或多种分解元素信息进行组合，以及再组合其他餐饮商品的一种或多种分解元素信息，根据组合结果，为所述用户推荐餐饮商品信息。

第二种，可以将指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息与所述各分解元素信息进行匹配，再根据匹配的结果，为所述用户推荐该指定餐饮店铺的餐饮商品信息。

通过图1的方法，可以根据用户的历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的各分解元素信息中的一种或多种分解元素信息，向该用户个性化地推荐对应于所述一种或多种分解元素信息的餐饮商品信息，有利于降低推荐信息的重复性，也有利于减少餐饮类app的资源浪费，因此，可以部分或全部地解决现有技术中的问题。

不仅如此，本申请的推荐方法也能够较好地迎合用户的兴趣，有利于提高用户体验。

另外，在实际应用中，本申请的方案不仅能应用于app，同样也可以应用于诸如个人计算机(pc)端的客户端等其他平台上的程序。

基于图1的方法，本申请实施例还提供了该方法的一些具体实施方案，以及扩展方案，下面进行说明。

在本申请实施例中，如前所述，为了提高本申请的方案的执行速度，可以预先构建保存餐饮商品与分解元素信息之间的对应关系数据的数据库。为了便于理解，图2为本申请实施例提供的一种实际应用场景下，上述构建过程的一种示意图。

在图2的场景下，餐饮商品具体为菜品。在数据库1中保存有各类菜品的名称，从数据库1中读取这些菜品的名称，并通过人工分析和机器分析的方式，确定以及向数据库2中录入这些菜品分别对应的原材料信息和口味信息，录入后的数据库2即为构建出的数据库。

比如，数据库1中保存有数据[宫保鸡丁，木须肉]，录入后的数据库2中保存有数据[宫保鸡丁：原材料信息(花生、鸡肉、黄瓜)，口味信息(甜、辣)；木须肉：原材料信息(猪肉、木耳、黄瓜、鸡蛋)，口味信息(清淡)]。

需要说明的是，构建数据库只是一种具体的实施手段，上述的对应关系数据才是关键。比如，可以仅将对应关系数据加载于内存中，而不构建数据库以用于持久化保存对应关系数据。

结合上面对图2的分析，对于步骤s102，所述确定所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的各分解元素信息，具体可以包括：确定所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品；根据预设的对应关系数据，确定所述餐饮商品的各分解元素信息，所述对应关系数据包含餐饮商品与分解元素信息的对应关系。

在本申请实施例中，前面列举了步骤s103的两种具体实施方案。相对而言，第二种具体实施方案更适用于背景技术中的场景，原因在于，推荐时分解元素信息并不能随便组合，对于随便组合出的结果所对应的餐饮商品，餐饮店铺未必能够提供，因此，在实际应用中，优选地可以根据指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息进行推荐(第二种具体实施方案即属于这种推荐方式)。

而第一种具体实施方案更适用于这样的场景：向用户推荐一些新的餐饮商品信息，然后用户根据推荐结果去搜索可提供这些新的餐饮商品信息的餐饮店铺。

下面主要对所述第二种具体实施方案进行详细说明。

在本申请实施例中，对于步骤s103，所述根据所述各分解元素信息，为所述用户推荐餐饮商品信息，具体可以包括：确定指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息；根据所述各分解元素信息，以及所述指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息，为所述用户推荐所述指定餐饮店铺的餐饮商品信息。

在实际应用中，不同的分解元素信息可能不同程度地反映出用户的兴趣点，这种程度可以用权重来度量，进而，推荐餐饮商品信息时，也可以根据分解元素信息的权重来推荐。

则所述根据所述各分解元素信息，以及所述指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息，为所述用户推荐所述指定餐饮店铺的餐饮商品信息，具体可以包括：确定所述各分解元素信息的权重；根据所述各分解元素信息、所述各分解元素信息的权重，以及所述指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息，为所述用户推荐所述指定餐饮店铺的餐饮商品信息。

分解元素信息的权重的确定方式可以有多种。比如，可以基于用户的点单统计信息确定，可以基于用户的设置信息(比如，用户的性别、用户的年龄、用户的籍贯、用户自行设置的权重等)来确定，等等。

以前一种方式为例，所述确定所述各分解元素信息的权重，具体可以包括：确定所述用户对所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的点单统计信息；根据所述点单统计信息，确定所述各分解元素信息的权重。

点单统计信息比如可以是：点单次数、点单金额、点单时间区间等。与上述的历史餐饮点单数据类似，点单统计信息也可以是属于指定范围的。

餐饮商品可以影响其分解元素信息的权重，这种影响的程度可以用餐饮商品的权重来度量。则所述根据所述点单统计信息，确定所述各分解元素信息的权重，具体可以包括：根据所述点单统计信息，确定所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的权重；根据所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的权重，确定所述各分解元素信息的权重。

以点单统计信息是点单次数为例。可以将历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的点单次数作为所述餐饮商品的权重。

假定历史餐饮点单数据对应的餐饮商品a的点单次数为10次，历史餐饮点单数据对应的餐饮商品b的点单次数为8次，分解元素信息c在历史餐饮点单数据对应的各餐饮商品中，只对应于餐饮商品a和餐饮商品b。则餐饮商品a的权重可以为10，餐饮商品b的权重可以为8，分解元素信息c可以是对餐饮商品a的权重和餐饮商品b的权重的叠加，即为：10+8＝18。当然，叠加餐饮商品的权重仅是分解元素信息的权重的一种确定方式示例，也可以有其他的确定方式，比如，也可以取餐饮商品a的权重和餐饮商品b的权重中的最大值，作为分解元素信息c的权重，等等。

结合上例的说明，根据所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的权重，确定所述各分解元素信息的权重，具体可以包括：

针对所述各分解元素信息中的每个分解元素信息，执行：

确定所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品中，对应于该分解元素信息的各餐饮商品；根据所述对应于该分解元素信息的各餐饮商品的权重，确定该分解元素信息的权重。

在实际应用中，餐饮商品的权重和分解元素信息的权重可以预先确定，并保存于指定的数据库中，如此可以提高本申请的方案的执行速度。

为了便于理解，本申请实施例还提供了一种实际应用场景下，菜品的权重，以及菜品对应的原材料信息的权重和口味信息的权重的确定流程示意图，如图3所示。

在图3的流程主要包括以下步骤：

获取用户的历史菜品点单数据；

根据历史菜品点单数据，对用户以往对各菜品的点单次数进行统计，将统计出的点单次数作为对应菜品的权重，比如，可以将统计结果表示为：“用户1，kv-1＝[{宫保鸡丁，10次}，{木须肉，8次}，…]”；

根据菜品的权重，以权重叠加的方式，确定菜品对应的原材料信息的权重和口味信息的权重，比如，可以将确定结果表示为：“用户1，kv-2＝[{鸡肉，10次}，{花生，10次}，{黄瓜，18次}，{猪肉，8次}，{木耳，8次}，{鸡蛋，8次}，…]，kv-3＝[{甜，10次}，{辣，10次}，{清淡，8次}，…]”；

可以看到，由于黄瓜既是宫保鸡丁的原材料，也是木须肉的原材料，因此，“黄瓜”的权重为10次(宫保鸡丁的权重)+8次(木须肉的权重)＝18次；

可以将kv-1、kv-2、kv-3的数据保存于指定的数据库中，以便于为用户1推荐菜品信息时使用。

在本申请实施例中，所述根据所述各分解元素信息、所述各分解元素信息的权重，以及所述指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息，为所述用户推荐所述指定餐饮店铺的餐饮商品信息，具体可以包括：将所述指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息与所述各分解元素信息进行匹配；根据所述匹配的结果，以及所述各分解元素信息的权重，为所述用户推荐所述指定餐饮店铺的餐饮商品信息。

匹配的方式可以有多种。

比如，可以分别确定指定餐饮店铺可提供的各餐饮商品信息的分解元素信息(为了便于区分，将各餐饮商品信息的分解元素信息称为：各餐饮商品信息的待匹配信息)，然后，判定待匹配信息是否至少部分包含在所述各分解元素信息中，若是，则可以认为匹配成功。进而，可以根据匹配成功的各分解元素信息进行推荐，比如，可以推荐在指定餐饮店铺可提供的各餐饮商品信息中，包含的匹配成功的分解元素信息的权重之和较高的餐饮商品信息。

另外，也未必对将待匹配信息全部进行匹配，也可以只将原材料信息或者口味信息进行匹配。

再比如，可以将待匹配信息只与所述各分解元素信息中部分权重较高的分解元素信息进行匹配。

基于上面的说明，本申请实施例还提供了基于图3中的数据，为用户推荐菜品信息的流程示意图，如图4所示。

图4中的流程主要包括以下步骤：

从指定的数据库中获得上述kv-2、kv-3的数据；

获取用户1当前所在餐馆可提供的菜品信息；

根据kv-2、kv-3的数据，以及所述菜品信息，为用户1推荐在餐馆可提供的菜品信息中，用户1在原材料或口味方面可能感兴趣的菜品信息。

上面为本申请实施例提供的一种信息推荐方法，基于同样的发明思路，本申请实施例还提供了对应的装置，如图5所示。

图5为本申请实施例提供的对应于图1的一种信息推荐装置的结构示意图，该装置可以位于图1中流程的执行主体，包括：

获得模块501，获得用户的历史餐饮点单数据；

确定模块502，确定所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的各分解元素信息，所述分解元素信息包括成分信息和/或性质信息；

推荐模块503，根据所述各分解元素信息，为所述用户推荐餐饮商品信息。

可选地，所述确定模块502确定所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的各分解元素信息，具体包括：

所述确定模块502确定所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品，根据预设的对应关系数据，确定所述餐饮商品的各分解元素信息，所述对应关系数据包含餐饮商品与分解元素信息的对应关系。

可选地，所述推荐模块503根据所述各分解元素信息，为所述用户推荐餐饮商品信息，具体包括：

所述推荐模块503确定指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息，根据所述各分解元素信息，以及所述指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息，为所述用户推荐所述指定餐饮店铺的餐饮商品信息。

可选地，所述推荐模块503根据所述各分解元素信息，以及所述指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息，为所述用户推荐所述指定餐饮店铺的餐饮商品信息，具体包括：

所述推荐模块503确定所述各分解元素信息的权重，根据所述各分解元素信息、所述各分解元素信息的权重，以及所述指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息，为所述用户推荐所述指定餐饮店铺的餐饮商品信息。

可选地，所述推荐模块503确定所述各分解元素信息的权重，具体包括：

所述推荐模块503确定所述用户对所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的点单统计信息，根据所述点单统计信息，确定所述各分解元素信息的权重。

可选地，所述推荐模块503根据所述点单统计信息，确定所述各分解元素信息的权重，具体包括：

所述推荐模块503根据所述点单统计信息，确定所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的权重，根据所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的权重，确定所述各分解元素信息的权重。

可选地，所述推荐模块503根据所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品的权重，确定所述各分解元素信息的权重，具体包括：

所述推荐模块503针对所述各分解元素信息中的每个分解元素信息，执行：

确定所述历史餐饮点单数据对应的餐饮商品中，对应于该分解元素信息的各餐饮商品；

根据所述对应于该分解元素信息的各餐饮商品的权重，确定该分解元素信息的权重。

可选地，所述推荐模块503根据所述各分解元素信息、所述各分解元素信息的权重，以及所述指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息，为所述用户推荐所述指定餐饮店铺的餐饮商品信息，具体包括：

所述推荐模块503将所述指定餐饮店铺可提供的餐饮商品信息与所述各分解元素信息进行匹配，根据所述匹配的结果，以及所述各分解元素信息的权重，为所述用户推荐所述指定餐饮店铺的餐饮商品信息。

可选地，所述点单统计信息为点单次数。

可选地，所述成分信息为原材料信息，所述性质信息为口味信息。

本申请实施例提供的装置与方法是一一对应的，因此，装置也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述对应装置的有益技术效果。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(programmablelogicdevice,pld)(例如现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片pld上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logiccompiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(hardwaredescriptionlanguage，hdl)，而hdl也并非仅有一种，而是有许多种，如abel(advancedbooleanexpressionlanguage)、ahdl(alterahardwaredescriptionlanguage)、confluence、cupl(cornelluniversityprogramminglanguage)、hdcal、jhdl(javahardwaredescriptionlanguage)、lava、lola、myhdl、palasm、rhdl(rubyhardwaredescriptionlanguage)等，目前最普遍使用的是vhdl(very-high-speedintegratedcircuithardwaredescriptionlanguage)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：arc625d、atmelat91sam、microchippic18f26k20以及siliconelabsc8051f320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

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/或方框图来描述的。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、嵌入式处理机或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。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。