异常交易对象的识别方法、装置及设备与流程

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种异常交易对象的识别方法、装置及设备。

背景技术：

随着信息技术的快速发展，互联网技术在人们的生活、工作中得到了广泛的应用。例如，人们通过互联网进行通讯、通过互联网在线办理业务等。而目前在人们生活、工作中应用较广的则为在线支付、在线转账、在线交易等。

目前，安装在终端设备上的应用程序中，除了使用支付软件进行交易外，一些即时通讯软件也具备了在线交易功能，给人们的生活带来了很大的便利。但是，随着而来的也为一些非法行为提供了便利。例如，赌博、传销、非法集资、色情影像交易群体等。由于互联网传播的广度和深度，这些群体的危害也会被扩大。

因此，如何识别这些非法交易群体成为当前亟需解决的技术问题。

技术实现要素：

本说明书实施例的目的是提供一种异常交易对象的识别方法、装置及设备，通过计算目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵，根据第一信息熵可以判断目标交易群体是否为异常交易群体，实现了对异常交易群体的识别；并且，在计算第一信息熵时，将各用户所对应的转入资源量占比以及转入交易笔数占比两个维度的数据均考虑在内，即将各用户所对应的资源流量以及资源流向均考虑在被，增大了各用户之间的资源交易差异性，使得确定出的第一信息熵的准确性较高，从而提高了识别异常交易群体的精准度。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供了一种异常交易对象的识别方法，包括：

获取目标交易群体的交易数据；其中，所述交易数据包括每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量；

根据每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量，确定所述目标交易群体中各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比；其中，所述转入资源量占比为转入所述用户的资源量与所述目标交易群体所对应的交易资源总量的比值，所述转入交易笔数占比为转入所述用户的交易笔数与所述目标交易群体所对应的交易总笔数的比值；

根据各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，确定所述目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵；

根据所述第一信息熵判断所述目标交易群体是否为异常交易群体。

本说明书实施例还提供了一种异常交易对象的识别装置，包括：

获取模块，用于获取目标交易群体的交易数据；其中，所述交易数据包括每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量；

第一确定模块，用于根据每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量，确定所述目标交易群体中各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比；其中，所述转入资源量占比为转入所述用户的资源量与所述目标交易群体所对应的交易资源总量的比值，所述转入交易笔数占比为转入所述用户的交易笔数与所述目标交易群体所对应的交易总笔数的比值；

第二确定模块，用于根据各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，确定所述目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵；

判断模块，用于根据所述第一信息熵判断所述目标交易群体是否为异常交易群体。

本说明书实施例还提供了一种异常交易对象的识别设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

获取目标交易群体的交易数据；其中，所述交易数据包括每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量；

根据每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量，确定所述目标交易群体中各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比；其中，所述转入资源量占比为转入所述用户的资源量与所述目标交易群体所对应的交易资源总量的比值，所述转入交易笔数占比为转入所述用户的交易笔数与所述目标交易群体所对应的交易总笔数的比值；

根据各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，确定所述目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵；

根据所述第一信息熵判断所述目标交易群体是否为异常交易群体。

本说明书实施例还提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：

获取目标交易群体的交易数据；其中，所述交易数据包括每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量；

根据每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量，确定所述目标交易群体中各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比；其中，所述转入资源量占比为转入所述用户的资源量与所述目标交易群体所对应的交易资源总量的比值，所述转入交易笔数占比为转入所述用户的交易笔数与所述目标交易群体所对应的交易总笔数的比值；

根据各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，确定所述目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵；

根据所述第一信息熵判断所述目标交易群体是否为异常交易群体。

本实施例中的技术方案，通过计算目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵，根据第一信息熵可以判断目标交易群体是否为异常交易群体，实现了对异常交易群体的识别；并且，在计算第一信息熵时，将各用户所对应的转入资源量占比以及转入交易笔数占比两个维度的数据均考虑在内，即将各用户所对应的资源流量以及资源流向均考虑在被，增大了各用户之间的资源交易差异性，使得确定出的第一信息熵的准确性较高，从而提高了识别异常交易群体的精准度。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书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为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法的方法流程图之一；

图2为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法中，目标交易群体的交易关系示意图；

图3为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法的方法流程图之二；

图4为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法的方法流程图之三；

图5为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法的方法流程图之四；

图6为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法中，子交易群体的交易关系示意图之一；

图7为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法中，子交易群体的交易关系示意图之二；

图8为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法中，子交易群体的交易关系示意图之三；

图9为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法的应用场景示意图；

图10为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法的方法流程图之五；

图11为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别装置的模块组成示意图；

图12为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别设备的结构示意图。

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，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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。

本说明书实施例提供了一种异常交易对象的识别方法，可以对异常交易群体以及异常交易群体中的异常交易用户进行识别。在本说明书实施例所提供的方案中，根据目标交易群体所对应的信息熵进行异常交易群体的识别，并且，在计算目标交易群体所对应的信息熵时，将目标交易群体中各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比均考虑在内，不但实现了对异常交易群体的识别，并且，还提高了识别的准确性。

另外，在本说明书实施例中所提及到的异常交易群体可以为集资群体、赌博群体、传销群体以及色情影像买卖群体等。

具体的，本说明书实施例所提供的方法可以应用于机器学习平台(platformofartificialintelligence，pai)，也可以应用于各业务处理平台，即该方法的执行主体可以为pai平台，也可以为各业务处理平台，具体的，执行主体可以为安装在相应平台上的异常交易对象的识别装置。若是本说明书实施例提供的方法应用于pai平台，则可以对接入该pai平台的各平台上的异常交易对象进行识别，若是应用于各业务处理平台，则相应的对该平台上的异常交易对象进行识别。

在具体实施时，可以对即时通讯软件中属于同一聊天群中的群体进行识别。例如，若是某些用户既属于某即时通讯软件中的同一个聊天群，这些用户还通过该即时通讯软件进行了转账行为，则可以将这些用户作为目标交易群体，采用本说明书实施例提供的方法识别该目标交易群体是否为异常交易群体。

当然，在另外实施方式中，上述目标交易群体也可以是某交易平台上具有资源交易关系的用户群体。

可以理解，本说明书实施例并不对进行识别的目标交易群体的来源进行限定，只要获取到了目标交易群体的交易数据，即可采用本说明书实施例提供的方法识别该交易群体是否为异常交易群体。

下述将详细介绍本说明书实施例提供的方法。

图1为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法的方法流程图之一，图1所示的方法，至少包括如下步骤：

步骤102，获取目标交易群体的交易数据；其中，该交易数据包括每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量。

其中，若是在某笔交易中，用户a向用户b转账x元，则针对该笔交易，用户a为资源转出方、用户b为资源转入方、x元则为资源量。另外，本说明书实施例中所提及到的资源可以为资金、虚拟货币等。

若是本说明书实施例提供的方法应用于pai平台，则在上述步骤102中，在从业务处理平台获取目标交易群体的交易数据；若是本说明书实施例提供的方法应用于业务处理平台，则直接从业务处理平台的数据库中读取目标交易群体的交易数据即可。

在一种具体实施方式中，上述目标交易群体为某即时通讯软件中属于同一聊天群、且具有转账关系的用户群体，则上述步骤102中，获取目标交易群体的交易数据，具体包括：

从目标聊天平台获取目标交易群体的交易数据；其中，目标交易群体中的各用户属于目标聊天平台中的同一个聊天群组。

为便于理解，下述将举例进行说明。

例如，某即时通讯软件的某个聊天群中包括用户a、用户b、用户c、用户d和用户e，并且，用户a与用户b之间通过该即时通软件进行了转账交易，用于a与用户c之间通过该即时通讯软件进行了转账或者红包交易，因此，可以将用户a、用户b和用户c确定为目标群体。

在具体实施时，属于同一个即时通讯软件聊天群的用户进行转账的行为也比较常见，例如，用户a和用户b在同一个聊天群里，若是用户a需要偿还用户b的借款或者饭费等，可能会通过该即时通讯软件给用户b进行转账或者发送包，这种情况则属于正常交易行为。因此，在本说明书实施例中，为了减少后续识别异常交易群体的工作量，在获取到目标交易群体的交易数据后，可以根据该交易数据对目标交易群体进行初步识别。

具体的，可以根据目标交易群体中用户的数量、交易笔数以及交易总金额进行筛选。例如，可以以天为单位，若是针对目标交易群体某天的交易数据，交易笔数达到5笔以上、交易总金额为2500元以上且目标交易群体中用户的数量为5人以上，则认为该目标交易群体可能为异常交易群体，执行后续步骤进行进一步的识别。当然，此处所提及到的交易笔数、交易总金额以及目标交易群体中用户的数量均为示例性说明，并不构成对本说明书实施例的限定。

步骤104，根据每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量，确定目标交易群体中各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比；其中，转入资源量占比为转入该用户的资源量与目标交易群体所对应交易资源总量的比值，转入交易笔数占比为转入该用户的交易笔数与目标交易群体所对应交易总笔数的比值。

在步骤104中，在计算目标交易群体中各用户所对应的转入资源量占比时，可以先计算该目标交易群体所对应的交易资源总量sg，以及该目标交易群体所对应的所有交易中转入各个用户的交易资源量si，则可以通过如下公式计算目标交易群体中第i个用户所对应的转入资源量占比：

ωi＝si/sg

其中，在上述公式中，ωi表示目标交易群体中第i个用户所对应的转入资源量占比，si表示转入目标交易群体中第i个用户的资源量，sg表示目标交易群体的交易资源总量。

同样的，在计算目标交易群体中各用户所对应的转入交易笔数占比时，可以先计算该目标交易群体所对应的交易总笔数vg，以及计算该目标交易群体所对应的交易中转入各个用户的转入交易笔数vi，则可以通过如下公式计算目标交易群体中第i个用户所对应的转入交易笔数占比：

p(vi)＝vi/vg

其中，在上述公式中，p(vi)表示目标交易群体中第i个用户所对应的转入交易笔数占比，vi表示转入目标交易群体中第i个用户的交易笔数，vg表示目标交易群体所对应的交易总笔数。

在具体实施时，为了便于直观的查看各笔交易所对应的资源转入方、资源转出方以及资源量，可以根据目标交易群体的交易数据，生成目标交易群体的交易关系图。其中，图2示出了一种可能的交易关系图。当然，图2只是示例性说明，并不构成对目标交易群体所包含的用户以及目标交易群体中每笔交易的限定。

为便于理解，下述将结合图2举例说明目标交易群体中各用户所对应的转入资源量占比以及转入交易笔数占比的具体计算过程。

例如，以计算用户j所对应的转入资源量占比及转入交易笔数占比为例，在图2所示交易关系图中，用户j所对应的转入资源量为：

2100+500+300+300+500＝3700

图2所示交易关系图中的资源交易总量为：

2100+500+300+300+500+700+1400+800+600＝7200

因此，用户j所对应的转入资源量占比为3700/7200＝0.514

同理，在图2所示的交易关系图中，用户j所对应的转入交易笔数为5；图2所示交易关系图中的交易总笔数为9，因此，用户j所对应的转入交易笔数占比为5/9＝0.556。

另外，在本说明书实施例中，对于目标交易群体中不存在转入资源量的用户而言，其对应的转入资源量占比以及转入交易笔数占比均为零，因此，在一种具体实施方式，也可以先从目标交易群体筛选出存在转入资源量的用户，再计算所筛选出的用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比。因此，上述步骤104中所计算的各用户所对应的转入资源量占比以及转入交易笔数占比可以为目标交易群体中所有用户的转入资源量占比和转入交易笔数占比(不存在转入资源量的则为零)，也可以是只是计算存在转入资源量的用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比。

步骤106，根据各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，确定目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵。

步骤108，根据上述第一信息熵判断目标交易群体是否为异常交易群体。

由于一个信息源的不确定性越大，该信息源所对应的信息熵则越大，同理，若是目标交易群体中，各用户之间的资源交易关系越不均衡，则该目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵则越大，即该目标交易群体为异常交易群体的可能性也越大，因此，可以通过目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵可以识别目标交易群体是否为异常交易群体。

具体的，在步骤108中，根据第一信息熵判断目标交易群体是否为异常交易群体，具体包括：

将第一信息熵与设定阈值进行比较；若比较结果指示第一信息熵大于或等于上述设定阈值，则将目标交易群体确定为异常交易群体。

其中，上述设定阈值的具体取值可以根据实际应用场景进行设置，例如，可以为0.2等，此处只是示例性说明，本说明书实施例并不对上述设定阈值的具体取值进行限定。

在本说明书实施例中，若是确定出目标交易群体为异常交易群体，则该异常交易群体可能为集资群体、赌博群体、传销群体以及色情影像买卖群体等中的某一种。

本说明书实施例提供的方法，通过使用第一信息熵判断目标交易群体是否异常交易群体，实现了对异常交易群体的识别；并且，在计算第一信息熵时，将各用户转入资源量占比以及转入交易笔数占比均考虑在内，即将资源量和交易笔数两个维度的数据均考虑在内，使得所计算的第一信息熵的参考性更大，从而提高了识别异常交易群体的准确性。

下述将详细介绍上述步骤106中确定目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵的具体实现过程。

具体的，在上述步骤106中，根据各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，确定目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵，具体包括如下步骤(一)和步骤(二)；

步骤(一)、根据每个用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，计算该用户所对应资源交易的第二信息熵；

步骤(二)、将目标交易群体中所有用户所对应资源交易的第二信息熵的和值确定为第一信息熵。

其中，上述步骤(一)中，根据每个用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，计算该用户所对应资源交易的第二信息熵，具体包括如下过程：

针对目标交易群体中的每个用户，计算该用户所对应的转入交易笔数占比的倒数的第二自然对数值；将该用户所对应的转入资源量占比、转入交易笔数占比与第二自然对数值的乘积确定为该用户所对应资源交易的第二信息熵。

在本说明书实施例中，目标交易群体中第i个用户所对应的转入交易笔数占比记为p(vi)，第i个用户所对应的转入交易笔数占比的倒数的第二自然对数值记为ln(1/p(vi))，第i个用户所对应的资源量占比则为ωi，因此，可以通过如下公式计算第i个用户所对应资源交易的第二信息熵：

h(vi，p)＝ωi*p(vi)*ln(1/p(vi))

其中，在上述公式中，h(vi,p)表示目标交易群体中第i个用户所对应资源交易的第二信息熵。

通过上述公式可以计算出目标交易群体中每个用户所对应资源交易的第二信息熵，在计算出各个用户所对应资源交易的第二信息熵后，则将目标交易群体中各个用户所对应资源交易的第二信息熵的和值确定为目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵。

具体的，目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵可以通过如下公式计算得出：

其中，在上述公式中，v表示目标交易群体中用户的数量，h(g，p)表示目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵。

图3示出了本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法的方法流程图之二，图3所示的方法，至少包括如下步骤：

步骤202，获取目标交易群体的交易数据；其中，该交易数据至少包括每笔交易的资源转出方、资源转入方以及资源量。

步骤204，根据每笔交易的资源转出方、资源转入方以及资源量，计算目标交易群体中每个用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比。

步骤206，分别根据每个用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，计算该用户所对应资源交易的第二信息熵。

步骤208，计算目标交易群体中各个用户所对应资源交易的第二信息熵的和值，将该和值确定为目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵。

步骤210，判断第一信息熵是否大于或等于设定阈值；若是，则执行步骤212，否则，执行步骤214。

步骤212，确定该目标交易群体为异常交易群体。

步骤214，确定该目标交易群体为非异常交易群体。

其中，图3所对应实施例中各个步骤的具体实现过程与图1-图2所对应实施例中各步骤的具体实现过程相同，因此，图3所对应实施例中各个步骤的具体实现过程可参考图1-图2所对应实施例，此处不再赘述。

图4示出了本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法的方法流程图之三，图4所示方法应用于pai平台，对目标聊天平台中的目标交易群体进行识别，图4所示的方法，至少包括如下步骤：

步骤302，从目标聊天平台获取目标交易群体的交易数据；其中，该交易数据至少包括每笔交易的资源转出方、资源转入方以及资源量。

步骤304，检测目标交易群体是否符合异常交易群体的识别条件；若是，则执行步骤306，否则，结束。

具体的，在步骤304中，可以根据交易数据中的交易笔数、交易资源总量以及目标交易群体中所包含的用户的数量检测目标交易群体是否符合异常交易群体的识别条件。

步骤306，根据每笔交易的资源转出方、资源转入方以及资源量，计算目标交易群体中每个用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比。

步骤308，分别根据每个用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，计算该用户所对应资源交易的第二信息熵。

步骤310，计算目标交易群体中各个用户所对应资源交易的第二信息熵的和值，将该和值确定为目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵。

步骤312，判断第一信息熵是否大于或等于设定阈值；若是，则执行步骤314，否则，执行步骤316。

步骤314，确定该目标交易群体为异常交易群体。

步骤316，确定该目标交易群体为非异常交易群体。

其中，图4所对应实施例中各个步骤的具体实现过程与图1-图2所对应实施例中各步骤的具体实现过程相同，因此，图4所对应实施例中各个步骤的具体实现过程可参考图1-图2所对应实施例，此处不再赘述。

另外，在本说明书实施例中，针对某个异常交易群体，该异常交易群组中会存在异常交易用户，但是并不是该交易群体中的所有用户都为异常交易用户，因此，当确定目标交易群体属于异常交易群体后，还需要确定出该交易群体中的异常交易用户。其中，若是该异常交易群体为洗钱群体，则相应的，该异常交易群体中的异常交易用户则为洗钱用户，若是该异常交易群体为色情影响买卖群体，则该异常交易群体中的异常交易用户则为色情影响售卖者等等。

因此，在执行完步骤108之后，本说明书实施例提供的方法还包括如下步骤(1)和步骤(2)：

步骤(1)、确定目标交易群体中各用户所对应的资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值；

步骤(2)、基于各个影响程度值，确定目标交易群体中的异常交易用户。

一般的，若是目标交易群体中某个用户所对应的资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值越大，则说明转入该用户的资源量以及资源笔数在整个目标交易群体中所占的比重较大，该用户则可能为异常交易用户。

因此，在上述步骤(2)中，基于各个影响程度值，确定目标交易群体中的异常交易用户，具体包括：

从目标交易群体中选取影响程度值最大的用户，将选取的用户作为目标交易群体的异常交易用户。

即在本说明书实施例中，目标交易群体中哪个用户所对应的影响程度值最大，则将哪个用户确定为目标交易群体的异常交易用户。

例如，目标交易群体中包括用户a、用户b和用户c，用户a所对应的影响程度值为0.18、用户b所对应的影响程度值为0.37、用户c所对应的影响程序值为0.03，则从上述可以看出，用户b所对应的影响程度值最大，因此，将用户b确定为目标交易群体中的异常交易用户。当然，此处只是示例性说明，并不构成对本说明书实施例的限定。

具体的，在上述步骤(1)中，确定目标交易群体中各用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值，具体包括如下步骤(a)、步骤(b)和步骤(c)；

步骤(a)、获取目标交易群体中每个用户所对应资源交易的第二信息熵；

步骤(b)、针对目标交易群体中的每个用户，计算目标交易群体中除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵；

步骤(c)、基于上述用户所对应资源交易的第二信息熵和除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵，计算该用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值。

其中，由于在前面步骤中，在判断目标交易群体是否为异常交易群体的过程中，已经计算过目标交易群体中各用户所对应资源交易的第二信息熵，因此，在上述步骤(a)中，可以直接获取各个用户所对应资源交易的第二信息熵即可。

具体的，在本说明书实施例中，若是目标交易群体包括用户a、用户b和用户c，在计算用户a所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值时，除去a后所得到的子交易群体包括用户b和用户c。

需要说明的是，在上述步骤(b)中，在计算子交易群体所对应资源交易的第三信息熵时，可以根据性得到的子交易群体所对应的交易数据与采用上述第一信息熵相同的方式计算该子交易群体所对应资源交易的第三信息熵，下述将通过具体实施例进行说明，此处不再赘述。

在具体实施时，可以将目标交易群体中除去第i个用户后所得到的子交易群体记为gni，第i个子交易群体所对应的信息熵可以记为h(gni，p)。

具体的，在上述步骤(c)中，基于上述用户所对应资源交易的第二信息熵和除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵，计算该用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值，具体包括如下过程：

计算上述用户所对应资源交易的第二信息熵与除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵的第一比值，以及，计算除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵与上述用户所对应资源交易的第二信息熵的比值的第一自然对数值；将第一比值与第一自然对数值之间的第二比值确定为上述用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值。

在本说明书实施例中，可以通过如下公式计算目标交易群体中第i个用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值：

其中，在上述公式中，ti表示第i个用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值，h(vi,p)表示第i个用户所对应资源交易的第二信息熵，h(gni，p)表示第i个子交易群体(目标交易群体中除去第i个用户后所得到的子交易群体)所对应资源交易的第三信息熵。

通过上述公式，可以依次确定出目标交易群体中每个用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值。

图5为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法的方法流程图之四，图5所示的方法，至少包括如下步骤：

步骤402，获取目标交易群体的交易数据；其中，该交易数据包括每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量。

步骤404，根据每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量，确定目标交易群体中各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比。

步骤406，根据各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，计算目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵。

步骤408，判断第一信息熵是否大于或等于设定阈值；若是，则执行步骤410；否则，执行步骤416；

步骤410，确定该目标交易群体为异常交易群体。

步骤412，计算该目标交易群体中各用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值。

步骤414，将目标交易群体中影响程度值最大的用户确定为异常交易用户。

步骤416，确定该目标交易群体为非异常交易群体。

另外，在本申请实施例中，当确定目标交易群体为异常交易群体后，可以对该目标交易群体采取相应的措施，例如，监控该目标交易群体或者解散该目标交易群体等。

为便于理解本说明书实施例提供的方法，下述通过具体实施例举例进行说明。

继续沿用图2所示的交易关系图，图2所示的交易为资金交易，图2所示交易关系图中包括用户a、用户b、用户c、用户d、用户e、用户f、用户g、用户h、用户i和用户j，从图2可以看出，只有用户e、用户g和用户j具有转入资金，其他用户都是转出资金，因此，其他用户的转入资金占比和转入笔数占比均为零，只需要计算用户e、用户g和用户j所对应的转入资金占比和转入笔数占比即可。

用户e所对应的转入资金占比记为ωe，用户g所对应的转入资金占比记为ωg，用户j所对应的转入资金占比记为ωj；

具体的，

用户e所对应的转入交易笔数占比记为p(ve)，用户g所对应的转入资金占比记为p(vg)，用户j所对应的转入资金占比记为p(vj)；

具体的，

因此，用户e所对应的资金交易的第二信息商则为：

h(ve，p)＝0.194*0.222*ln(1/0.222)＝0.0648

用户g所对应的资金交易的第二信息熵则为：

h(vg，p)＝0.292*0.222*ln(1/0.222)＝0.0972

用户j所对应的资金交易的第二信息熵则为：

h(vj，p)＝0.514*0.555*ln(1/0.555)＝0.168

图2所对应目标交易群体的资金交易的第一信息熵则为：

h(g,p)＝h(ve，p)+h(vg，p)+h(vj，p)＝0.0648+0.0972+0.168＝0.33

若是设定阈值为0.2，则目标交易群体所对应资金交易的信息熵大于0.2，因此，可以认为该目标交易群体为异常交易群体。

进一步的，则可以分别计算该目标交易群体中用户e、用户g和用户j的资金交易对目标交易群体资金交易的影响程度值(由于其他用户的转入资金及转入笔数均为零，因此，所对应的影响程度值也均为零)，具体计算过程如下。

首先，计算用户j所对应资金交易对目标交易群体资金交易的影响程度值，去除用户j后，所得到的子交易群体所对应的交易关系图如图6所示，则新生成的子交易群体中用户g所对应资金交易的第二信息熵为：

用户e所对应资金交易的第二信息熵为：

新生成的子交易群体所对应资金交易的第三信息熵为：

gn(j)＝h(g,p)+h(e,p)＝0.2079+0.1386＝0.3465

在计算用户g所对应资金交易对目标交易群体资金交易的影响程度值时，去除目标交易群体中的用户g，所得到的子交易群体所对应的交易关系如图7所示，通过与计算图6中子交易群体所对应资金交易的第三信息熵相同的方法，所计算出的图7中子交易群体所对应资金交易的第三信息熵为：

gn(g)＝0.3151

同理，在计算用户e所对应资金交易对目标交易群体资金交易的影响程度值时，去除目标交易群体中的用户e，所得到的子交易群体所对应的交易关系如图8所示，通过与计算图6中所交易群体所对应资金交易的第三信息熵相同的方法，所计算出的图8中子交易群体所对应资金交易的第三信息熵为：

gn(e)＝0.1753

在计算出各个子交易群体所对应资金交易的第三信息熵后，可以通过如下公式分别计算用户e、用户g和用户f所对应资金交易对图2所示的目标交易群体的资金交易的影响程度值；

从上述用户e、用户g和用户j所对应的影响程度值可以看出，用户j所对应的影响程度值最大，因此，图2所示的目标交易群体中用户j为异常交易用户。

为便于理解本说明书实施例提供的方法，下述将以上述资源为资金为例，介绍本说明书实施例所提供的方法。本说明书实施例所提供的方法的一种具体应用场景则为通过pai平台对目标聊天平台上属于同一聊天群中，且具有转账关系的用户所组成的目标交易群体进行识别，图9示出了本说明书实施例所提供方法的具体应用场景示意图，即pai平台从目标聊天平台目标交易群体的交易数据，对目标交易群体进行识别，并将识别结果反馈给目标聊天平台，以使目标聊天平台针对该目标交易群体进行相对的布控，或者，pai平台在识别完成后，还可以直接将相应的布控策略发送给目标聊天平台。

图10为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法的方法流程图之五，图10所示的方法至少包括如下步骤：

步骤502，从目标聊天平台获取目标交易群体的交易数据；其中，所述交易数据至少包括每笔交易的资金转出方、资金转入方以及资金额。

步骤504，检测目标交易群体所包含的用户数量以及交易数据是否满足预设条件，若是，则执行步骤506，否则，结束。

步骤506，根据每笔交易的资金转出方、资金转入方以及资金额，确定目标交易群体中各用户所对应的转入资金占比和转入交易笔数占比。

步骤508，针对目标交易群体中的每个用户，根据该用户所对应的转入资金占比和转入交易笔数占比，计算该用户所对应资金交易的第二信息熵。

步骤510，计算目标交易群体中各用户所对应资金交易的第二信息熵的和值，将该和值确定为目标交易群体所对应资金交易的第一信息熵。

步骤512，判断第一信息熵是否大于或等于设定阈值；若是，则执行步骤514，否则，执行步骤。

步骤514，确定该目标交易群体为异常交易群体。

步骤516，针对目标交易群体中的每个用户，确定除去该用户所得到的子交易群体所对应资金交易的第三信息熵。

步骤518，根据每个用户所对应资金交易的第二信息熵，以及除去该用户所得到的子交易群体所对应资金交易的第三信息熵，计算该用户所对应资金嫁衣对目标交易群体资金交易的影响程度值。

步骤520，将所对应的影响程度值最大的用户确定为目标交易群体中的异常交易用户。

步骤522，确定该目标交易群体为非异常交易群体。

本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法，通过计算目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵，根据第一信息熵可以判断目标交易群体是否为异常交易群体，实现了对异常交易群体的识别；并且，在计算第一信息熵时，将各用户所对应的转入资源量占比以及转入交易笔数占比两个维度的数据均考虑在内，即将各用户所对应的资源流量以及资源流向均考虑在被，增大了各用户之间的资源交易差异性，使得确定出的第一信息熵的准确性较高，从而提高了识别异常交易群体的精准度，且本说明书实施例能够识别多种资金结构群，识别的覆盖率较高。

对应于本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法，基于相同的思路，本说明书实施例提供了一种异常交易对象的识别装置，用于执行本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法，图11为本说明书实施例提供的异常交易对象的识别方法的模块组成示意图，图11所示的装置包括：

获取模块602，用于获取目标交易群体的交易数据；其中，交易数据包括每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量；

第一确定模块604，用于根据每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量，确定目标交易群体中各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比；其中，转入资源量占比为转入用户的资源量与目标交易群体所对应的交易资源总量的比值，转入交易笔数占比为转入用户的交易笔数与目标交易群体所对应的交易总笔数的比值；

第二确定模块606，用于根据各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，确定目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵；

判断模块608，用于根据第一信息熵判断目标交易群体是否为异常交易群体。

可选的，若确定目标交易群体为异常交易群体，本说明书实施例提供的装置还包括：

第三确定模块，用于确定目标交易群体中各用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值；

第四确定模块，用于基于各个影响程度值，确定目标交易群体中的异常交易用户。

可选的，上述第三确定模块，包括：

第一获取单元，用于获取目标交易群体中每个用户所对应资源交易的第二信息熵；

第一计算单元，用于针对目标交易群体中的每个用户，计算目标交易群体中除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵；

第二计算单元，用于基于用户所对应资源交易的第二信息熵和除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵，计算该用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值。

可选的，上述第二计算单元，具体用于：

计算用户所对应资源交易的第二信息熵与除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵的第一比值，以及，计算除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵与该用户所对应资源交易的第二信息熵的比值的第一自然对数值；将第一比值与第一自然对数值之间的第二比值确定为用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值。

可选的，上述第二确定模块606，包括：

第三计算单元，用于根据每个用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，计算用户所对应资源交易的第二信息熵；

第一确定单元，用于将目标交易群体中所有用户所对应资源交易的第二信息熵的和值确定为第一信息熵。

可选的，上述第三计算单元，具体用于：

针对目标交易群体中的每个用户，计算用户所对应的转入交易笔数占比的倒数的第二自然对数值；将用户所对应的转入资源量占比、转入交易笔数占比与第二自然对数值的乘积确定为该用户所对应资源交易的第二信息熵。

可选的，上述判断模块608，包括：

比较单元，用于将所述第一信息熵与设定阈值进行比较；

第二确定单元，用于若比较结果指示所述第一信息熵大于或等于所述设定阈值，则将所述目标交易群体确定为所述异常交易群体。

可选的，上述第四确定模块，包括：

选取单元，用于从目标交易群体中选取影响程度值最大的用户，将选取的用户作为目标交易群体中的异常交易用户。

可选的，上述获取模块602，包括：

第二获取单元，用于从目标聊天平台获取目标交易群体的交易数据；其中，目标交易群体中的各用户属于目标聊天平台中的同一个聊天群组。

可选的，本说明书实施例中的资源至少包括资金。

本说明书实施例的异常交易对象的识别装置还可执行图1-图9中异常交易对象的识别装置执行的方法，并实现异常交易对象的识别装置在图1-图9所示实施例的功能，在此不再赘述。

本说明书实施例提供的异常交易对象的识别装置，通过计算目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵，根据第一信息熵可以判断目标交易群体是否为异常交易群体，实现了对异常交易群体的识别；并且，在计算第一信息熵时，将各用户所对应的转入资源量占比以及转入交易笔数占比两个维度的数据均考虑在内，即将各用户所对应的资源流量以及资源流向均考虑在被，增大了各用户之间的资源交易差异性，使得确定出的第一信息熵的准确性较高，从而提高了识别异常交易群体的精准度，且本说明书实施例能够识别多种资金结构群，识别的覆盖率较高。

进一步地，基于上述图1至图10所示的方法，本说明书实施例还提供了一种异常交易对象的识别设备，如图12所示。

异常交易对象的识别设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器701和存储器702，存储器702中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器702可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器702的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对异常交易对象的识别设备中的一系列计算机可执行指令信息。更进一步地，处理器701可以设置为与存储器702通信，在异常交易对象的识别设备上执行存储器702中的一系列计算机可执行指令信息。异常交易对象的识别设备还可以包括一个或一个以上电源703，一个或一个以上有线或无线网络接口704，一个或一个以上输入输出接口705，一个或一个以上键盘706等。

在一个具体的实施例中，异常交易对象的识别设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对异常交易对象的识别设备中的一系列计算机可执行指令信息，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令信息：

获取目标交易群体的交易数据；其中，交易数据包括每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量；

根据每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量，确定目标交易群体中各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比；其中，转入资源量占比为转入用户的资源量与目标交易群体所对应的交易资源总量的比值，转入交易笔数占比为转入用户的交易笔数与目标交易群体所对应的交易总笔数的比值；

根据各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，确定目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵；

根据第一信息熵判断目标交易群体是否为异常交易群体。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，若确定所述目标交易群体为所述异常交易群体，还可执行如下步骤：

确定目标交易群体中各用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值；

基于各个影响程度值，确定目标交易群体中的异常交易用户。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，确定目标交易群体中各用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值，包括：

获取目标交易群体中每个用户所对应资源交易的第二信息熵；

针对目标交易群体中的每个用户，计算目标交易群体中除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵；

基于用户所对应资源交易的第二信息熵和除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵，计算该用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，基于用户所对应资源交易的第二信息熵和除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵，计算该用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值，包括：

计算用户所对应资源交易的第二信息熵与除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵的第一比值，以及，计算除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵与该用户所对应资源交易的第二信息熵的比值的第一自然对数值；

将第一比值与第一自然对数值之间的第二比值确定为用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，根据各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，确定目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵，包括：

根据每个用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，计算用户所对应资源交易的第二信息熵；

将目标交易群体中所有用户所对应资源交易的第二信息熵的和值确定为第一信息熵。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，根据每个用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，计算用户所对应资源交易的第二信息熵，包括：

针对目标交易群体中的每个用户，计算用户所对应的转入交易笔数占比的倒数的第二自然对数值；

将用户所对应的转入资源量占比、转入交易笔数占比与第二自然对数值的乘积确定为该用户所对应资源交易的第二信息熵。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，根据第一信息熵判断目标交易群体是否为异常交易群体，包括：

将第一信息熵与设定阈值进行比较；

若比较结果指示第一信息熵大于或等于设定阈值，则将目标交易群体确定为异常交易群体。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，基于各个影响程度值，确定目标交易群体中的异常交易用户，包括：

从目标交易群体中选取影响程度值最大的用户，将选取的用户作为目标交易群体中的异常交易用户。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，获取目标交易群体的交易数据，包括：

从目标聊天平台获取目标交易群体的交易数据；其中，目标交易群体中的各用户属于目标聊天平台中的同一个聊天群组。

可选的，计算机可执行指令信息在被执行时，上述资源至少包括资金。

本说明书实施例提供的异常交易对象的识别设备，通过计算目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵，根据第一信息熵可以判断目标交易群体是否为异常交易群体，实现了对异常交易群体的识别；并且，在计算第一信息熵时，将各用户所对应的转入资源量占比以及转入交易笔数占比两个维度的数据均考虑在内，即将各用户所对应的资源流量以及资源流向均考虑在被，增大了各用户之间的资源交易差异性，使得确定出的第一信息熵的准确性较高，从而提高了识别异常交易群体的精准度，且本说明书实施例能够识别多种资金结构群，识别的覆盖率较高。

进一步地，基于上述图1至图10所示的方法，本说明书实施例还提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令信息，一种具体的实施例中，该存储介质可以为u盘、光盘、硬盘等，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，能实现以下流程：

获取目标交易群体的交易数据；其中，交易数据包括每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量；

根据每笔交易的资源转出方、资源转入方和资源量，确定目标交易群体中各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比；其中，转入资源量占比为转入用户的资源量与目标交易群体所对应的交易资源总量的比值，转入交易笔数占比为转入用户的交易笔数与目标交易群体所对应的交易总笔数的比值；

根据各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，确定目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵；

根据第一信息熵判断目标交易群体是否为异常交易群体。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，若确定所述目标交易群体为所述异常交易群体，还可执行如下步骤：

确定目标交易群体中各用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值；

基于各个影响程度值，确定目标交易群体中的异常交易用户。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，确定目标交易群体中各用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值，包括：

获取目标交易群体中每个用户所对应资源交易的第二信息熵；

针对目标交易群体中的每个用户，计算目标交易群体中除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵；

基于用户所对应资源交易的第二信息熵和除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵，计算该用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，基于用户所对应资源交易的第二信息熵和除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵，计算该用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值，包括：

计算用户所对应资源交易的第二信息熵与除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵的第一比值，以及，计算除去该用户所得到的子交易群体所对应资源交易的第三信息熵与该用户所对应资源交易的第二信息熵的比值的第一自然对数值；

将第一比值与第一自然对数值之间的第二比值确定为用户所对应资源交易对目标交易群体所对应资源交易的影响程度值。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，根据各用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，确定目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵，包括：

根据每个用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，计算用户所对应资源交易的第二信息熵；

将目标交易群体中所有用户所对应资源交易的第二信息熵的和值确定为第一信息熵。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，根据每个用户所对应的转入资源量占比和转入交易笔数占比，计算用户所对应资源交易的第二信息熵，包括：

针对目标交易群体中的每个用户，计算用户所对应的转入交易笔数占比的倒数的第二自然对数值；

将用户所对应的转入资源量占比、转入交易笔数占比与第二自然对数值的乘积确定为该用户所对应资源交易的第二信息熵。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，根据第一信息熵判断目标交易群体是否为异常交易群体，包括：

将第一信息熵与设定阈值进行比较；

若比较结果指示第一信息熵大于或等于设定阈值，则将目标交易群体确定为异常交易群体。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，基于各个影响程度值，确定目标交易群体中的异常交易用户，包括：

从目标交易群体中选取影响程度值最大的用户，将选取的用户作为目标交易群体中的异常交易用户。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，获取目标交易群体的交易数据，包括：

从目标聊天平台获取目标交易群体的交易数据；其中，目标交易群体中的各用户属于目标聊天平台中的同一个聊天群组。

可选的，该存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，上述资源至少包括资金。

本说明书实施例提供的存储介质存储的计算机可执行指令信息在被处理器执行时，通过计算目标交易群体所对应资源交易的第一信息熵，根据第一信息熵可以判断目标交易群体是否为异常交易群体，实现了对异常交易群体的识别；并且，在计算第一信息熵时，将各用户所对应的转入资源量占比以及转入交易笔数占比两个维度的数据均考虑在内，即将各用户所对应的资源流量以及资源流向均考虑在被，增大了各用户之间的资源交易差异性，使得确定出的第一信息熵的准确性较高，从而提高了识别异常交易群体的精准度，且本说明书实施例能够识别多种资金结构群，识别的覆盖率较高。

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，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。

本申请是参照根据本说明书实施例的方法、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信息实现流程图和/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信息到通用计算机、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信息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信息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信息产生包括指令信息装置的制造品，该指令信息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信息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信息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信息、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。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令信息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。