本发明涉及通信领域，尤其涉及一种为家庭成员画像的方法及装置。
背景技术：
现有技术中存在以家庭为单位，为家庭画像的方法，但是却是将家庭作为一个整体来进行画像，而没有更为具体的就家庭里的成员来进行画像，无法获知家庭内具体家庭成员的特性。
在跨设备用户终端设备数据集中，同一个家庭成员在不同的设备上的行为特征是具有很大的相似性，但是存在终端设备类型的使用方式的特殊性。同时跨设备用户终端设备数据集中的用户终端id信息并不一定存在或者完整，因此在对跨设备的用户终端设备数据信息进行分析时，不仅会存在数据无法清晰的按照设备类型进行划分，而且在用户终端设备数据信息分析时，会存在数据特征不够明显，而难以准确获取家庭成员的数据信息特征，从而也就无法准确的给家庭成员画像。
技术实现要素：
本发明提供一种为家庭成员画像的方法及装置，解决了现有技术中难以准确的给家庭成员画像的技术问题。
一方面，本发明公开了一种为家庭成员画像的方法，包括：
s100获取路由器上传的家庭成员的行为日志数据；
s200识别行为日志数据对应的终端设备，并把行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中；
s300对所有终端设备的数据集进行分析处理，获取每一终端设备的数据集对应的用户特征；
s400根据所有终端设备的数据集及对应的用户特征获取所有用户的特征数据集；
s500根据所有用户的特征数据集为各家庭成员画像。
进一步地，步骤s400包括：
s410将每一终端设备的数据集作为对应的用户的特征数据集；
s420判断是否存在用户特征相似度达到预设阈值的用户特征数据集，若是，进入步骤s430；
s430合并用户特征相似度达到预设阈值的用户特征数据集。
进一步地，步骤s200包括：
s210从每一条行为日志数据中提取终端设备的类型信息及标识信息；
s220根据终端设备的类型信息判断终端设备的类型；并根据终端设备的类型及标识信息唯一标识终端设备；
s230将行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中。
进一步地，终端设备的类型信息至少包括ua信息、androidid、openudid、adid、idfa之中的一项；终端设备的标识信息至少包括adid、idfa、imei、meid、设备终端id、mac地址之中的一项。
ua(useragent)，中文名为用户代理，它是一个特殊字符串头，使得服务器能够识别客户使用的操作系统及版本、cpu类型、浏览器及版本、浏览器渲染引擎、浏览器语言、浏览器插件等。
androidid，安卓设备id，在设备首次启动时，系统会随机生成一个64位的数字，并把这个数字以16进制字符串的形式保存下来，这个16进制的字符串就是androidid。
openudid，每台ios设备的openudid是通过第一个带有openudidsdk包的app生成，如果你完全删除全部带有openudidsdk包的app(比如恢复系统等)，那么openudid会重新生成，而且和之前的值会不同，相当于新设备；普通的ios设备用户不会没事就去恢复系统或者抹掉系统，所以一般openudid的值是不会改变的；不过，在ios系统升级换代时，会产生较大的影响，毕竟95％以上的ios设备用户都会选择升级到最新的系统。
adid(advertisingid，广告id)，广告id是用户特殊的，独特的，可重置的广告id，由googleplayservice提供，它为用户更好的控制，为开发人员提供简单、标准的系统继续使用你的应用程序，它用于广告目的的匿名标示符和或者重置起标示符或者退出以利益为基础的googleplay的医用程序。广告id可以通过简单的api在你的应用程序中实现。
idfa(identifierforidentifier)，广告标示符(苹果推荐，重置系统(设置程序->通用->还原->还原位置与隐私)会重新生成)。适用于对外：例如广告推广，换量等跨应用的用户追踪等。在同一个设备上的所有app都会取到相同的值，是苹果专门给各广告提供商用来追踪用户而设的，用户可以在设置|隐私|广告追踪里重置此id的值，或限制此id的使用，故此id有可能会取不到值，但好在apple默认是允许追踪的，而且一般用户都不知道有这么个设置，所以基本上用来监测推广效果，是戳戳有余了。
imei(internationalmobileequipmentidentificationnumber)，国际移动设备识别码，用于识别gsm，wcdma手机以及一些卫星电话(移动设备识别码)全球唯一编号。
meid(mobileequipmentidentifier)，移动设备识别码，它是cdma手机的身份识别码，也是每台手机有唯一的识别码。
进一步地，步骤s220包括：
s221根据终端设备的类型信息，判断终端设备的类型；
s222判断终端设备的类型是否包含两种或以上设备类型信息，若是进入步骤s223，否则进入步骤s224；
s223获取终端对应的各类型相似度，选取相似度最大的类型作为终端设备的类型终端设备的类型；
s224根据终端设备的类型信息及标识信息，判断是否可以唯一标识终端设备，若是，进入步骤s225，否则进入步骤s226；
s225唯一标识终端设备，根据标识信息创建终端设备的数据集名称；
s226根据终端设备的类型信息，创建终端设备的数据集名称。
进一步地，步骤s210包括：
s211从每一条行为日志数据中的预设的固定字段提取终端设备的类型信息、标识信息。
进一步地，用户特征包括：用户属性、信用信息、消费特性、兴趣爱好、社交信息。
另一方面，本发明公开了一种为家庭成员画像的装置，包括：日志获取模块，用于获取路由器上传的家庭成员的行为日志数据；识别归类模块，与日志获取模块相连，用于识别行为日志数据对应的终端设备，并将行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中；分析处理模块，与识别归类模块相连，用于对所有终端设备的数据集进行分析处理，获取每一终端设备的数据集对应的用户特征；并根据所有终端设备的数据集及对应的用户特征获取所有用户的特征数据集；画像模块，与分析处理模块相连，用于根据所有用户的特征数据集为各家庭成员画像。
进一步地，识别归类模块包括：提取子模块，用于从每一条行为日志数据中提取终端设备的类型信息及标识信息；识别子模块，与提取子模块相连，用于根据终端设备的类型信息识别终端设备的类型；标识子模块，与识别子模块、提取子模块相连，用于根据终端设备的类型及标识信息，唯一标识终端设备；归类子模块，分别与提取子模块、识别子模块及标识子模块相连，用于将行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中。
进一步地，终端设备的类型信息至少包括ua信息、androidid、openudid、adid、idfa之中的一项；终端设备的标识信息至少包括adid、idfa、imei、meid、设备终端id、mac地址之中的一项；用户特征包括：用户属性、信用信息、消费特性、兴趣爱好、社交信息。
本发明根据行为日志数据，识别该行为日志数据对应的终端设备，从而将获取的行为日志数据按照不同类型用户终端划分到不同的数据集中，并根据终端设备的数据集对应的用户特征，进一步识别和归类家庭成员的数据集，为家庭成员画像提供更加准确的基础数据，让家庭成员画像也更为准确。具体的，提取ua信息、androidid、openudid、adid和idfa等信息，分别对每条抽样的日志信息所对应的用户终端设备类型进行判定。将提取出来的imei和设备类型信息，用来补充用户终端设备的身份识别字段，从而为解决跨设备用户网络行为画像的数据集划分的识别，提供依据和数据支撑，同时对跨平台用户的网络行为进行分析，进一步将符合某一用户行为特征的所有设备的数据集中归类为该网络用户行为特征数据集，从而为家庭成员用户为跨平台的家庭成员用户网络行为特征分析，提供更加准确的基础数据，从而更准确的为家庭成员画像。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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为本发明一种为家庭成员画像的方法实施例的流程图；
图2为本发明一种为家庭成员画像的方法另一实施例的流程图；
图3为本发明一种为家庭成员画像的方法另一实施例的流程图；
图4为本发明一种为家庭成员画像的装置实施例的框图；
图5为本发明一种为家庭成员画像的另一装置实施例的框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明公开了一种为家庭成员画像的方法，实施例如图1所示，包括：
s100获取路由器上传的家庭成员的行为日志数据；
s200识别行为日志数据对应的终端设备，并把行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中；
s300对所有终端设备的数据集进行分析处理，获取每一终端设备的数据集对应的用户特征；
s400根据所有终端设备的数据集及对应的用户特征获取所有用户的特征数据集；
s500根据所有用户的特征数据集为各家庭成员画像。
上述实施例中，步骤s100中，以家庭为单位，每个家庭有一个路由器，每个路由器将家庭成员的行为日志数据上传给服务器，同一个家庭成员可以是在一个终端设备上进行了网络操作，也可以是跨设备，在两台或以上的终端设备上进行了网络操作，由于在家庭路由器下的终端设备的行为日志数据都是通过路由器来对外发送的，因此，获取的该路由器上传的行为日志数据是家庭成员在连接该路由器网络的终端设备上进行网络操作的行为日志数据的集合。比如，家庭成员使用各自的手机上网浏览网页，或者使用ipad或电脑等。步骤s100获取的数据是以家庭为单位的，没有具体区分每一个家庭成员或者每一个终端设备的数据。
在步骤s200中，基于步骤s100获取到的行为日志数据是不止一个用户的行为日志数据，而是这个家庭内的各家庭成员的行为日志数据的集合，因此，步骤s200需要将行为日志数据与终端设备对应起来，讲行为日志数据根据来源的终端设备进行归类。
可选的，本发明的另一实施例如图2所示，在上述实施例的基础上，步骤s200包括：
s210从每一条行为日志数据中提取终端设备的类型信息及标识信息；
s220根据终端设备的类型信息判断终端设备的类型；并根据终端设备的类型及标识信息唯一标识终端设备；
s230将行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中。
由于行为日志数据是用户在终端设备上进行了网络操作而产生的，因此每一条行为日志数据都对应有终端设备，只是，路由器在对外上传行为日志数据时，并没有区分具体的终端设备，只要是该路由器网络下的终端设备上产生的行为日志数据都进行了上传。而行为日志的获取方(比如服务器)也只知道这些行为日志数据来自于哪个路由器，而并不知道来自具体的哪个终端设备。而本实施例则根据每一条行为日志数据找到对应的终端设备，获取终端设备下的行为日志数据集合。
具体的，步骤s210中，从每一条行为日志数据中提取终端设备的类型信息及标识信息。每一条行为日志数据包含了终端设备相关信息及用户进行的网络操作记录。终端设备的相关信息，比如类型信息或者标识信息，都可在行为日志数据的固定字段内可进行提取。较佳的，终端设备的类型信息可以是ua信息、androidid、openudid、adid、idfa之中的任意一项或多项。当然，较佳的，尽可能多的提取这一类型信息。关于ua信息、androidid、openudid、adid、idfa已在前面的发明内容里进行了详细介绍，这里不赘叙。通过这些类型信息，我们可以获取到终端设备的类型，比如通过ua信息获得了终端设备的操作系统，那么我们就知道该终端设备是电脑还是安卓手机、或者苹果手机。甚至我们通过ua信息里的操作系统版本、cpu类型等可以知道是哪个品牌哪个系列的手机或电脑。androidid和adid都是只有android设备才会有的，因此如果提取到有androidid或adid值，那么可以判断出该终端设备类型是android手机。同样，openudid和idfa是只有ios设备才会有的，因此，如果提取到openudid或idfa的值，那么可以判断出该终端设备类型为苹果设备。单判断出终端设备的类型还不够，如果该家庭内有两个或以上成员都使用了同一款手机，那么光通过类型判断是无法分辨出来的，因此，在判断出终端设备类型的情况下，我们还需要尽可能的唯一标识出该终端设备，识别该终端设备，这就需要通过从行为日志数据中提取终端设备的标识信息了。较佳的，终端设备的标识信息包括adid、idfa、imei信息、meid信息、设备终端id信息、mac地址信息之中的一项或多项。adid是安卓设备的广告id信息，不同的安卓设备其提取的adid值也不一样，因此除了用于判断设备类型外，该值还可以用来唯一标识安卓设备，idfa是ios设备的广告标识符，不同的ios设备其idfa值也不一样，因此，可以起到唯一标识苹果设备的作用。imei国际移动设备识别码，用于识别gsm，wcdma手机以及一些卫星电话(移动设备识别码)全球唯一编号。meid移动设备识别码，它是cdma手机的身份识别码，也是每台手机有唯一的识别码。设备终端id、mac地址等都可以作为终端设备的唯一标识信息。较佳的，尽可能多的从行为日志数据中提取终端设备的标识信息。因此，根据提取的类型信息，可以判断出终端设备的类型，再根据提取的标识信息及判断出来的终端设备的类型，可以唯一标识该终端设备。将终端设备唯一标识出来后，则可以将该行为日志数据归类到该终端设备的数据集中(每一个终端设备下都有一个数据集)。
本发明的另一实施例，在上述实施例的基础上，对终端设备类型及标识信息判断进行了更为详细的阐述，具体的，如图3所示，包括：
s100获取路由器上传的家庭成员的行为日志数据；
s210从每一条行为日志数据中提取终端设备的类型信息及标识信息；
s221根据终端设备的类型信息，判断终端设备的类型；
s222判断终端设备的类型是否包含两种或以上设备类型信息，若是进入步骤s223，否则进入步骤s224；
s223获取终端对应的各类型相似度，选取相似度最大的类型作为终端设备的类型终端设备的类型；
s224根据终端设备的类型信息及标识信息，判断是否可以唯一标识终端设备，若是，进入步骤s225，否则进入步骤s226；
s225唯一标识终端设备，根据标识信息创建终端设备的数据集名称；
s226根据终端设备的类型信息，创建终端设备的数据集名称；
s230将行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中；
s300对所有终端设备的数据集进行分析处理，获取每一终端设备的数据集对应的用户特征；
s400根据所有终端设备的数据集及对应的用户特征获取所有用户的特征数据集；
s500根据所有用户的特征数据集为各家庭成员画像。
具体的，比如，我们根据终端设备的类型信息判断出该终端设备是华为a款手机的相似度为80％，判断其为华为b款手机的相似度为20％，那么，选取相似度为80％的华为a款手机作为该终端设备的类型。在确定好终端设备的类型后，再结合提取的标识信息来唯一标识该终端设备，但是，如果读取不到标识信息的值(其值为空)的话，那么就只能根据终端设备的类型信息命名该终端设备的数据集名称。如果读取到了标识信息的值的话，那么就可以根据类型信息及标识信息可以唯一标识该终端设备，且默认该终端设备的数据集的命名根据该终端设备的标识信息来命名，然后将该行为日志数据归类到对应的终端设备中。获取到每个终端设备的数据集(该数据集包括该终端设备上操作的行为日志数据)后，则可以根据每个终端设备的数据集具体分析该终端设备数据集对应的用户特征。
上述任一实施例中，步骤s400包括：
s410将每一终端设备的数据集作为对应的用户的特征数据集；
s420判断是否存在用户特征相似度达到预设阈值的用户特征数据集，若是，进入步骤s430；
s430合并用户特征相似度达到预设阈值的用户特征数据集。
在步骤s300，我们根据终端设备的数据集，分析获得了每个终端设备下的数据集对应的用户特征，然后我们可以将每个终端设备视为对应了一个家庭成员用户，因此，每个终端设备的数据集即作为对应的用户的特征数据集。然后判断这些终端设备的特征数据集中是否存在相似度比较高的数据集，这里的相似度达到的阈值标准可以设定，阈值越高，要求合并数据集的标准越高，数据也就会越准确。当然，相似度越高，那么越可能是同一个家庭成员在不同的终端设备上的行为操作。那么既然实际是同一个家庭成员的话，那么可以合并这两个数据集来作为该家庭成员的用户特征数据集。较佳的，在步骤s430中，我们在合并数据集的过程中或者在步骤s300根据数据集进行特征分析的过程中，还需要进行数据清洗的步骤，清洗掉无关的，相似度不高的干扰行为日志数据，从而让该用户的特征数据集描述的用户特征更加的准确。
本实施例的重点在于为家庭成员画像提供基础数据(用户的特征数据集)，便于后期根据这些基础数据再为家庭成员画像。具体的，步骤s500包括，根据所有用户的特征数据集，全面的进行家庭成员数据特征分析，然后根据具体的分析结果对家庭成员进行画像。当然，考虑到不是每个家庭成员都会使用网络终端上网，比如老人或小孩，有可能没有使用智能手机或电脑等终端设备进行网络行为，但是可根据家庭其它成员的行为日志数据来获知未上网家庭成员的存在，比如如果家庭女主人的行为日志数据中有多次购买小孩尿不湿、童装等婴童用品的购物行为，则可以判断出该家庭中存在小孩，甚至可以根据购买童装的尺码等判断儿童的大致年龄段及性别。
上述任一实施例中，用户特征包括：用户属性、信用信息、消费特性、兴趣爱好、社交信息。用户属性包括用户年龄、性别、职业等。信用信息包括收入情况、支出情况等，消费特性是指该用户的购物偏好，经常消费的商品等。通过这些用户特征，可以准确的为该成员画像，也可以为后续的营销实现精准的推广。
本发明的另一实施例，通过用户终端设备数据信息(行为日志数据)中的ua字段信息，确定单条日志记录的用户终端的设备类型，然后在提取出其他能够唯一确定用户终端设备类型的应用信息，如imei等信息补充终端设备身份识别，同时根据所获取的androidid、openudid、adid和idfa等信息进一步验证设备类型信息，从而将用户终端设备数据集，按照不同类型用户终端划分到不同的数据集中，并根据用户终端数据特征类型，进一步识别和归类家庭成员的数据集，提供更加准确的基础数据。具体的，实现步骤包括：
步骤一、获取跨设备用户终端设备数据集。
步骤二、分别对每一条用户终端设备信息进行终端识别和日志信息进行归类操作，具体步骤如下：
1、从这条用户终端设备的日志信息中，尽可能多的提取ua信息、androidid、openudid、adid和idfa等信息。
2、然后根据步骤1所获取的信息对用户的设备类型进行判定，这里采取的判定方法是最大概率确定法，若从获取的数据得出两种设备类型信息，则选取可能性最大的设备类型。
3、将提取出来的imei和设备类型信息，以及设备终端id，尽可能多的标志设备的唯一性。
4、根据步骤3种的设备唯一性标志，将该用户终端设备的日志归类到对应用户终端设备下的数据集中，若该类型设备唯一性标志不存在，则临时创建用户终端设备下的数据集目录名称，并将该条信息归类到新创建的用户终端设备下的数据集，当后期获取到用户终端设备信息的唯一性标志，在进行目录名称替换；否则直接归类。
步骤三、通过步骤二所划分的用户终端设备数据集，对跨平台用户终端设备数据特征进行全面的分析。
步骤四、将符合同一家庭成员的数据特征的所有设备下的数据集归类为该家庭成员的特征数据集，从而更加精确地获取同一家庭成员在多种设备上的合并数据集，全面的进行家庭成员数据特征分析，为家庭成员画像。
本实施例通过提取ua信息、androidid、openudid、adid和idfa等信息，分别对每条抽样的日志信息所对应的用户终端设备类型进行判定。将提取出来的imei和设备类型信息，用来补充用户终端设备的身份识别字段，从而为解决跨设备家庭成员画像的数据集划分的识别，提供依据和数据支撑，同时对跨平台用户终端硬件的数据特征进行分析，进一步将符合某一家庭成员在不同设备上的数据信息归类为同一个数据集，从而为用户为跨平台的家庭成员画像和数据特征，提供更加准确的基础数据。
基于相同的技术构思，本发明还公开了一种为家庭成员画像的装置，该装置可以采用本发明的为家庭成员画像的方法，具体的，本发明的为家庭成员画像装置实施例的框图如图4所示，包括：日志获取模块10，用于获取路由器上传的家庭成员的行为日志数据；识别归类模块20，与日志获取模块相连，用于识别行为日志数据对应的终端设备，并将行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中；分析处理模块30，与识别归类模块相连，用于对所有终端设备的数据集进行分析处理，获取每一终端设备的数据集对应的用户特征；并根据所有终端设备的数据集及对应的用户特征获取所有用户的特征数据集；画像模块40，与分析处理模块相连，用于根据所有用户的特征数据集为各家庭成员画像。
具体的，上述实施例中，分析处理模块根据所有终端设备的数据集及对应的用户特征获取所有用户的特征数据集包括，该分析处理模块先将每一终端设备的数据集作为一个用户的特征数据集，这样有多少个终端设备的数据集，即有多少个用户的特征数据集，终端设备的数据集等于用户的特征数据集。然后再判断这些用户的特征数据集中是否存在相似度比较高的用户特征数据集，比如，设置的相似度阈值为80％，那么有两个用户特征数据集的相似度达到了90％，那么就可以视为这两个用户的特征数据集可能是同一个用户，因此，需要合并这两个用户的特征数据集作为同一个用户的特征数据集。当然，在合并的过程中，我们还可以进行数据清洗和除噪，将干扰数据等进行去除。比如一台手机a的数据集作为用户1的特征数据集，一台电脑b的数据集作为用户2的特征数据集，经判断，用户1的特征数据集与用户2的特征数据集的特征相似度达到了85％，那么，可以认为经常使用电脑b的用户2与手机a的用户1实际是同一个人，因此，可以合并用户1和用户2的特征数据集。当然，虽然二者的相似度达到了85％，但是还是有较多的干扰数据存在的，因此，还可以进行一些去噪。由于手机一般是较为私人的物品，共用的概率比较小，而电脑可能存在家庭成员共用的情况，因此，我们可以将手机a的数据集即用户1的特征数据集作为参照标准，将电脑b的数据集即用户2的特征数据集进行去噪，用户2的特征数据集可以分成两部分，比如用户2的特征数据集分为子特征数据集a和子特征数据集b，子特征数据集a里面存放的是用户2的特征数据集中与用户1的特征数据集相同的用户特征对应的行为日志数据；子特征数据集b存储的是用户2的特征数据集中与用户1的特征数据集不同的用户特征对应的行为日志数据；然后将用户2的子特征数据a合并到用户1的特征数据集中，作为同一个家庭成员的特征数据集。对于用户2的子特征数据集b，则可以再与其它用户特征数据集进行比对，看其它用户特征数据集中的用户特征是否包含有该用户2的子特征数据集b对应的具体用户特征，如果有的话，将被包含的具体用户特征对应的网络行为日志数据合并到包含的用户的特征数据集中。比如用户3(手机c)的特征数据集中的消费特性里，分析发现该用户3比较关注汽车，该消费特性对应的行为日志数据中有很多汽车浏览的行为日志；而用户2的子特征数据集中也存在很多汽车浏览行为日志数据，那么就可以将这部分汽车浏览的行为日志数据合并到用户3的特征数据集中。
本发明装置的另一实施例，如图5所示，在上述任一实施例的基础上，识别归类模块20包括：提取子模块21，用于从每一条行为日志数据中提取终端设备的类型信息及标识信息；识别子模块22，与提取子模块相连，用于根据终端设备的类型信息识别终端设备的类型；标识子模块23，与识别子模块、提取子模块相连，用于根据终端设备的类型及标识信息，唯一标识终端设备；归类子模块24，分别与提取子模块、识别子模块及标识子模块相连，用于将行为日志数据归类到对应的终端设备的数据集中。
上述任一实施例中，终端设备的类型信息至少包括ua信息、androidid、openudid、adid、idfa之中的一项；终端设备的标识信息至少包括adid、idfa、imei、meid、设备终端id、mac地址之中的一项；用户特征包括：用户属性、信用信息、消费特性、兴趣爱好、社交信息。
本发明的为家庭画像的装置实施例与本发明的为家庭画像的方法实施例对应，本发明的方法实施例中的技术细节同样适用于本发明的装置实施例，因此，关于本发明的装置实施例还可参考本发明方法实施例，为减少重复，不再赘叙。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。