一种搜索方法和服务器与流程

本申请属于互联网技术领域，尤其涉及一种搜索方法和服务器。

背景技术：

在电子商务领域，搜索一直是人们极为关注的话题。对于电商平台而言，希望用户输入一个搜索词(query)之后，可以得到很多的搜索结果供用户选择，以便于用户可以挑选到自己感兴趣的东西，以提高平台的流量和成交率。

现有的搜索匹配方式一般是对用户输入的搜索词进行分词，然后进行匹配，只有产品的产品标题中存在与用户搜索词分词后得到的分词片段完全吻合的片段，这些产品才可能作为该用户搜索词的搜索结果进行展现。

然而，有时会存在一些用户搜索词与产品标题之间的描述语言存在差异，例如：query：nike运动鞋，产品标题：nike跑步鞋。在用户搜索词为nike运动鞋的情况下，产品标题中存在nike跑步鞋但是不存在nike运动鞋的产品就不会作为匹配的搜索结果进行展示。

这样就会导致一些满足用户搜索意图的产品，由于描述语言的差异导致不会作为搜索结果被展示。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本申请目的在于提供一种搜索方法和服务器，可以使得更多的满足用户搜索意图的产品作为搜索结果被召回。

本申请提供一种搜索方法和服务器是这样实现的：

一种搜索方法，所述方法包括：

获取用户搜索词；

确定与所述用户搜索词相似的改写搜索词，其中，所述改写搜索词是基于多个用户的历史搜索点击行为确定的与所述用户搜索词对应相似搜索点击行为的搜索词；

基于所述用户搜索词进行搜索匹配，得到第一搜索匹配结果；

基于所述改写搜索词进行搜索匹配，得到第二搜索匹配结果；

将所述第一搜索匹配结果和所述第二搜索匹配结果一起作为基于所述用户搜索词的搜索结果进行返回。

一种服务器，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行如下步骤：

获取用户搜索词；

确定与所述用户搜索词相似的改写搜索词，其中，所述改写搜索词是基于多个用户的历史搜索点击行为确定的与所述用户搜索词对应相似搜索点击行为的搜索词；

基于所述用户搜索词进行搜索匹配，得到第一搜索匹配结果；

基于所述改写搜索词进行搜索匹配，得到第二搜索匹配结果；

将所述第一搜索匹配结果和所述第二搜索匹配结果一起作为基于所述用户搜索词的搜索结果进行返回。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现上述方法的步骤。

本申请提供的搜索方法和服务器，在获取到用户搜索词后，不是直接以用户搜索词进行搜索结果召回，而是确定与该用户搜索词相似的改写搜索词，然后将基于用户搜索词的搜索结果和基于改写搜索词的搜索结果一起作为搜索结果被返回，从而解决了现有的搜索方法中所存在的因为语义表述的差别导致一些符合用户搜索意图的一些产品无法被召回的技术问题，达到了有效提高产品的召回率，提高搜索效率，使得更多的满足用户搜索意图的产品作为搜索结果被召回，有效提高了用户的搜索体验。

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是本申请提供的搜索方法一种实施例的方法流程图；

图2是本申请提供的确定出相似搜索词的示意图；

图3是本申请提供的基于模型训练的相似搜索词确定流程图；

图4是现有的搜索方法流程图；

图5是本申请提供的搜索方法流程示意图；

图6是本申请提供的服务器一种实施例的模块结构示意图；

图7是本申请提供的搜索装置一种实施例的模块结构示意图。

具体实施方式

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。

为了使得可以尽可能多地匹配出搜索结果，在匹配搜索结果的时候，现有主要有以下几种方式：

1)基于同义词的搜索匹配

即，可以预先建立一个同义词词典，在获取到用户搜索词之后，从该同义词词典中匹配出用户搜索词的同义词。然后将基于用户搜索词得到的搜索结果和基于同义词得到的搜索结果一起作为搜索结果返回。

2)翻译学习的方式

即，对用户搜索词进行切分和翻译，得到多个切分和翻译的候选结果，然后通过机器学些的方式从多个切分和翻译结果中选择最优的搜索词作为同义搜索词进行搜索。

然而，上述第一种方式需要预先建立一个同义词词典，且字典中收录的一般就是一些正常词典中的近义词，无法从搜索的角度反映是否相似，而仅是语义上的近似。第二种方式需要进行文档翻译，精确度不高。

针对现有的扩展搜索中所窜在的，在本例中，考虑到如果用户在输入不同的用户搜索词之后，有相似的点击行为，那么这两个用户搜索词可以认为是互为相似的搜索词，如果可以通过相似的搜索词对用户搜索词进行改写，那么可以避免因语义差异而导致一些本该出现在搜索结果的产品无法出现在搜索结果中。

例如，搜索请求为“欧美凉鞋平底”，那么可以考虑到如果希望将与搜索请求相吻合的产品都作为搜索结果推荐，而按照现有的匹配搜索方式会导致产品标题中存在“罗马鞋夹角”而不存在“欧美凉鞋平底”的产品不存在搜索结果中。但是在实际的搜索行为中，“欧美凉鞋平底”和“罗马鞋夹角”这两个搜索词，所对应的用户点击行为是相似的。

为此，考虑到如果可以将“罗马鞋夹角”作为“欧美凉鞋平底”相似的搜索词也作为搜索词进行搜索匹配，从而将基于“罗马鞋夹角”得到的搜索结果，和基于“欧美凉鞋平底”得到的搜索结果，都作为输入用户搜索词“欧美凉鞋平底”时产生的搜索结果进行显示，那么就可以避免上述因为匹配搜索结果所存在的限制导致有些符合要求的产品无法作为搜索结果进行展示。

基于上述目的，在本例中提供了一种搜索方法，图1是本申请所述一种搜索方法一个实施例的方法流程图。虽然本申请提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤或装置结构，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者更少的操作步骤或模块单元。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤或结构中，这些步骤的执行顺序或装置的模块结构不限于本申请实施例描述及附图所示的执行顺序或模块结构。所述的方法或模块结构的在实际中的装置或终端产品应用时，可以按照实施例或者附图所示的方法或模块结构连接进行顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至分布式处理环境)。

如图1所示，可以包括如下步骤：

步骤101：获取用户搜索词；

该用户搜索词可以是用户通过类似手机、计算机等智能设备输入的。例如，用户在电商平台的搜索框中输入“欧美凉鞋平底”，在点击触发搜索功能之后，“欧美凉鞋平底”就被作为用户搜索词。在实际实现的时候，该用户搜索词不仅可以是通过文字输入的，也可以是采用语音输入，或者图标识别输入、二维码扫描输入等等。这些输入和获取用户搜索词的方式都是可以被构想的。

步骤102：确定与所述用户搜索词相似的改写搜索词，其中，所述改写搜索词是基于多个用户的历史搜索点击行为确定的与所述用户搜索词对应相似搜索点击行为的搜索词；

该相似可以理解为表达近似的搜索意图，例如，“欧美凉鞋平底”与“罗马鞋夹角”相似。从计算机处理的角度而言，为了实现这种相似的匹配确定，可以是采用相似度特征的方式。即，获取用户搜索词的相似度特征，和其他搜索词的相似度特征，然后基于相似度特征的相似匹配确定与用户搜索词匹配的一个或多个改写搜索词。

在本例中，基于多个用户的历史搜索点击行为确定与用户搜索词相似的改写搜索词，相较于现有的扩展搜索方式而言，不需要预先建立同义词词典，且准确度比较高，因此，本例中的基于多个用户的历史搜索点击行为确定改写搜索词可以有效提高搜索返回结果的数量和准确度，提高了用户体验。

步骤103：根据所述用户搜索词和所述改写搜索词进行搜索，返回搜索结果。

具体的，可以是基于所述用户搜索词进行搜索匹配，得到第一搜索匹配结果；基于所述改写搜索词进行搜索匹配，得到第二搜索匹配结果；然后，将所述第一搜索匹配结果和所述第二搜索匹配结果一起作为基于所述用户搜索词的搜索结果进行返回；

举例而言，可以基于历史搜索点击行为数据等，挖掘出各个query之间的相似度特征。例如，可以是从点击行为、session(会话情境)、语义等维度，挖掘query之间的相似度特征，对于每个搜索而言，挖掘出的相似度特征可以表示为：f1、f2、f3……fn。

在得到了多个query的相似度特征之后，就可以基于各个query的相似度特征和用户搜索词的相似度特征，确定出各个query与用户搜索词之间的相似度。在确定出相似度之后，可以提取相似度最高的k个query与用户搜索词一起用于搜索召回，或者是选择相似度超出预设阈值的query与用户搜索词一起用于搜索召回。

以“欧美凉鞋”为例，如图2所示，在进行改写搜索词匹配的时候，可以获取与“欧美凉鞋”的用户搜索点击行为近似的词作为改写搜索词。例如，可以获取或提取“欧美凉鞋”的相似度特征。然后，获取其它搜索词的相似度特征，基于这些相似度特征，可以确定出与“欧美凉鞋”相似度比较高的几个搜索词，例如“交叉凉鞋女绑带罗马”、“凉鞋夏季绑带”、“凉鞋系带罗马”。那么可以将“交叉凉鞋女绑带罗马”、“凉鞋夏季绑带”、“凉鞋系带罗马”作为“欧美凉鞋”的改写搜索词，将“交叉凉鞋女绑带罗马”、“凉鞋夏季绑带”、“凉鞋系带罗马”和“欧美凉鞋”一起作为搜索词进行搜索匹配，将基于这些搜索词进行搜索匹配后所得到的搜索结果都作为“欧美凉鞋”的搜索结果被召回。

在一个实施方式中，可以对基于“交叉凉鞋女绑带罗马”、“凉鞋夏季绑带”、“凉鞋系带罗马”和“欧美凉鞋”作为搜索词进行搜索匹配所得到的搜索结果进行去重处理，将去重后的结果作为最终的搜索结果进行召回。

再例如，通过上述方式可以确定出“车子防晒遮阳板”的改写搜索词为“汽车隔热板”，“宝宝骑马玩具”的改写搜索词为“充气玩具跳跳马”，“上下子母床”的改写搜索词为“上下铺儿童床双层床”，“财神爷佛像”的改写搜索词为“文财神”，“乞丐裤夏季潮裤男款”的改写搜索词为“膝盖破洞哈伦牛仔裤男”，“u盘手机苹果”的改写搜索词为“内存扩容器iphone”。

然而，值得注意的是，上述是以点击行为、session(会话情境)维度、语义维度等中作为挖掘query之间的相似度特征的维度，在实际实现的时候，还可以从其它维度提取相似度特征，例如：点击产品的图片的相似度等。

在一个实施方式中，在匹配得到改写搜索词的时候，可以是通过实时聚类分析的方式，也可以是采用预先建立对应关系，或者是预先建立匹配模型的方式进行的。具体采用哪种方式可以根据实际需要选择。下面对上述几种匹配方式进行说明如下：

1)实时聚类分析：

实时聚类分析，可以是在获取到用户搜索词的时候触发的。例如：用户输入“欧美凉鞋”作为用户搜索词，那么这时可以通过电商平台上的历史访问购买数据等聚类分析得到“欧美凉鞋”的相似度特征，然后也聚类分析得到其他query的相似度特征。然后基于相似度特征进行相似度匹配，以确定出与“欧美凉鞋”相似的改写搜索词。

2)预先建立对应关系：

即，可以预先建立各个搜索词对应的改写搜索词。例如，可以预先对电商品台上的历史搜索点击行为数据进行挖掘，确定出各个用户搜索词的改写搜索词。在确定之后，可以建立一个索引表或者是一个数组集合等，用于存储各个搜索词之间是否相似，或者是存储各个搜索词的相似的改写搜索词。这样在获取到用户搜索词后，可以直接从该索引表或者是数据集合中查找出该用户搜索词相似的改写搜索词。这样可以有效提高搜索匹配的效率。

3)建立匹配模型：

即，可以通过建立一个匹配模型，在建立该匹配模型的时候，训练数据可以是人工标注的多个原始用户搜索词相似或者不相似的搜索词，这样使得后续在向该模型输入一个用户搜索词之后，即可以通过该模型匹配出与该用户搜索词相似的搜索词。如果训练数据是按照相似度大小输入的，那么训练得到的匹配模型可以识别出与用户搜索词相似的各个搜索词与该用户搜索词之间的相似度高低，这样可以根据确定的相似度高低获取相似度较高的一个或多个搜索词一同用于搜索召回。

举例而言，如图3所示，可以通过如下方式建立匹配模型：

s1：从电商平台获取点击行为数据、session(用户登录电商平台后，在一段时间间隔内的连续搜索、点击、购买等行为序列)、语义词典。然后，基于点击行为数据、session、语义词典挖掘出query之间的相似度特征，可以表示为f1、f2、f3。

s2：对每个原始query(即，用户搜索词)，基于以上三个维度(点击行为数据、session、语义)特征选取topk1个候选query并进行去重处理，生成相似的query对(q，q’)。

s3：对每个相似的query对(q，q’)，抽取出该相似的query对中的原始query、改写query及该相似的query对(q，q’)的相似度特征，其中，该相似度特征可以包括但不限于上述的三个位置的相似度特征。

s4：可以随机或者是按照规则抽取出一些原始query，并从上述的多个相似的query对(q，q’)中随机抽取出这些原始query对应的n条q’，人工对这n条q’进行标注，例如，标注为：good(很相似)、fair(一般相似)、bad(不相似)。

s5：通过上述标注数据及特征数据(q，q’，label，f1、f2、f3……)对匹配模型进行训练，通过该匹配模型可以对每个原始query的所有相似候选q’进行排序。

基于上述匹配模型可以确定出与原始query相似的topk条相似query一起进行搜索召回。

上述是以电商领域的搜索行为进行的说明，然而，在实际实现的时候，上述扩展搜索的方式不仅可以应用于电商领域，还可以应用于旅行搜索、浏览搜索等领域，都可以基于多个用户的历史搜索点击行为确定改写搜索词，通过用户搜索词和改写搜索词一起进行搜索结果召回。

下面结合一个具体场景对上述搜索匹配方法进行说明，然而，值得注意的是，该具体实施例仅是为了更好地说明本申请，并不构成对本申请的不当限定。

如图4所示，为现有在获取用户搜索词后，以用户搜索词作为匹配对象匹配得到搜索结果。例如，在用户搜索词为“欧美凉鞋”的情况下，对“欧美凉鞋”进行分词得到“欧美”和“凉鞋”。基于分词后得到的分词结果与产品标题进行匹配，得到产品标题中存在“欧美”和“凉鞋”的产品作为搜索结果返回，对于产品标题中不存在“欧美”和“凉鞋”的产品无法作为搜索结果，从而导致一些满足用户搜索意图的产品无法作为搜索结果被召回。

如图5所示，为采用本例的搜索方法进行搜索匹配的流程示意图，如图5所示，用户搜索词为“欧美凉鞋”，在获取到用户搜索词之后，不是直接基于用户搜索词“欧美凉鞋”进行匹配，而是先对用户搜索词“欧美凉鞋”进行改写，得到与其类似的改写搜索词“交叉凉鞋女绑带罗马”、“凉鞋夏季绑带”、“凉鞋系带罗马”。然后，以“欧美凉鞋”or“交叉凉鞋女绑带罗马”or“凉鞋夏季绑带”or“凉鞋系带罗马”进行搜索召回。

通过实际实验可以发现，如果仅以“欧美凉鞋”作为搜索词，那么搜索得到的结果为77w左右，如果以“欧美凉鞋”or“交叉凉鞋女绑带罗马”or“凉鞋夏季绑带”or“凉鞋系带罗马”作为搜索词，那么可以召回的产品数量为320w左右。由此可见，通过本例所提供的搜索方法，可以有效提高产品的召回率，提高搜索效率，使得更多的满足用户搜索意图的产品作为搜索结果被召回，有效提高了用户的搜索体验。

本申请上例所提供的方法实施例可以在服务器、计算机集群或者类似的运算装置中执行。以运行在计算机集群上为例，图6是本发明实施例的一种搜索方法的计算机终端的硬件结构框图。如图6所示，计算机终端10可以包括一个或多个(图中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输模块106。本领域普通技术人员可以理解，图6所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图6中所示更多或者更少的组件，或者具有与图6所示不同的配置。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的短信息的发送方法对应的程序指令/模块，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的短信息的发送方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输模块106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输模块106包括一个网络适配器(networkinterfacecontroller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输模块106可以为射频(radiofrequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

上述搜索请求可以是用户输入的，具体的，用户可以通过客户端输入搜索请求。其中，所述客户端可以是客户操作使用的终端设备或者软件。具体的，客户端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能手表或者其它可穿戴设备等终端设备。当然，客户端也可以是能运行于上述终端设备中的软件。例如：手机淘宝、支付宝或者浏览器等应用软件。

请参考图7，在软件实施方式中，该搜索装置应用于服务器中，可以包括：第一获取单元701、确定单元702和第二获取单元703。其中：

第一获取单元701，用于获取用户搜索词；

确定单元702，用于确定与所述用户搜索词相似的改写搜索词，其中，所述改写搜索词是基于多个用户的历史搜索点击行为确定的；

第二获取单元703，用于根据所述用户搜索词和所述改写搜索词进行搜索，返回搜索结果。

在一个实施方式中，第二获取单元703可以基于所述用户搜索词进行搜索匹配，得到第一搜索匹配结果；基于所述改写搜索词进行搜索匹配，得到第二搜索匹配结果；然后，将所述第一搜索匹配结果和所述第二搜索匹配结果一起作为基于所述用户搜索词的搜索结果进行返回；

在一个实施方式中，上述确定单元702可以用于获取所述用户搜索词的相似度特征；将相似度特征与所述用户搜索词的相似度特征之间的相似度最高的一个或多个改写搜索词作为与所述用户搜索词相似的搜索词。

在一个实施方式中，上述确定单元702可以用于获取所述用户搜索词的相似度特征；将相似度特征与所述用户搜索词的相似度特征之间的相似度超出预设阈值的一个或多个改写搜索词作为与所述搜索请求相似的搜索词。

在一个实施方式中，上述相似度特征可以包括但不限于以下维度特征至少之一：点击行为数据、session、语义。

在一个实施方式中，第二获取单元703具体可以用于对用户搜索词和所述改写搜索词分别进行分词处理得到分词片段；基于所述分词片段进行搜索匹配，得到产品标题中存在所述分词片段的产品；将匹配得到的产品作为搜索结果。

在一个实施方式中，生成单元704具体可以用于基于所述用户搜索词得到的搜索结果和基于所述改写搜索词得到的搜索结果进行去重处理；将去重处理后得到的搜索结果，作为搜索结果。

本申请提供的搜索方法和服务器，在获取到用户搜索词后，不是直接以用户搜索词进行搜索结果召回，而是确定与该用户搜索词相似的改写搜索词，然后将基于用户搜索词和改写搜索词所匹配得到的搜索结果一起作为搜索结果被返回，从而解决了现有的搜索方法中所存在的因为语义表述的差别导致一些符合用户搜索意图的一些产品无法被召回的技术问题，达到了有效提高产品的召回率，提高搜索效率，使得更多的满足用户搜索意图的产品作为搜索结果被召回，有效提高了用户的搜索体验。

虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。

上述实施例阐明的装置或模块，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。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。当然，也可以将实现某功能的模块由多个子模块或子单元组合实现。

本申请中所述的方法、装置或模块可以以计算机可读程序代码方式实现控制器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，而对其内部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。

本申请所述装置中的部分模块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、类等等。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。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的硬件的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，也可以通过数据迁移的实施过程中体现出来。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，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或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。本申请的全部或者部分可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、移动通信终端、多处理器系统、基于微处理器的系统、可编程的电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。