页面排版方法、装置和计算机设备与流程

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种页面排版方法、装置和计算机设备。

背景技术：

随着互联网的普及，互联网媒体每天都撰写大量的文章，发布在各大媒体平台(如博客、微博和微信等)。对于一篇文章，除了文字内容本身会影响文章的可读性，文章内部的排版也会影响用户的阅读感受，进而影响文章的传播度。而对于同时展现在同一个版面上的多篇文章，这些文章间的排版关系也会给用户不同的视觉感受，从而影响平台整体的点击量，使用时长等。

相关技术中，进行排版时，一种方式是通过人工进行编辑排版，但这种人工编辑的方式，带有较强的主观色彩；另一种方式是固定策略进行排版，形式单一。因此，这两种方式均无法满足用户的个性化排版需求，导致点击率较低。

技术实现要素：

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种页面排版方法，通过从页面信息中提取的特征，以及采用预设的排版策略确定的排版位置，预测采用各排版策略时的用户反馈信息，基于用户反馈信息确定目标排版策略，满足了个性化排版的需求，有助于提高点击率，同时也可以基于媒体平台的需求进行灵活调整，实现了智能化排版。

本发明的第二个目的在于提出一种页面排版装置。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种页面排版方法，包括：

对待生成页面的页面信息进行特征提取；

根据设定的至少两种排版策略，确定采用各排版策略时所述待生成页面中页面信息的排版位置；

根据提取到的页面信息的特征和采用各排版策略时所述页面信息的排版位置，预测采用各排版策略时用户反馈信息；

根据用户反馈信息，从各排版策略中确定目标排版策略；

采用所述目标排版策略进行排版。

为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种页面排版装置，包括：

提取模块，用于对待生成页面的页面信息进行特征提取；

确定模块，用于根据设定的至少两种排版策略，确定采用各排版策略时所述待生成页面中页面信息的排版位置；

预测模块，用于根据提取到的页面信息的特征和采用各排版策略时所述页面信息的排版位置，预测采用各排版策略时用户反馈信息；

排版模块，用于根据用户反馈信息，从各排版策略中确定目标排版策略；采用所述目标排版策略进行排版。

为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如前述第一方面所述的页面排版方法。

为达上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现如前述第一方面所述的页面排版方法。

本发明实施例所提供的技术方案可以包含如下的有益效果：

对待生成页面的页面信息进行特征提取，根据设定的至少两种排版策略，确定采用各排版策略时待生成页面中页面信息的排版位置，根据提取到的页面信息的特征和采用各排版策略时页面信息的排版位置，预测采用各排版策略时用户反馈信息，根据用户反馈信息，从各排版策略中确定目标排版策略，采用目标排版策略进行排版，通过从页面信息中提取的特征，以及采用预设的排版策略确定的排版位置，来确定目标排版策略，实现了智能化排版，满足了个性化排版的需求，同时也可以基于媒体平台的需求进行灵活调整。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明实施例所提供的一种页面排版方法的流程示意图；

图2为本发明实施例所提供的另一种页面排版方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的文章内页面元素确定排版策略的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种页面排版装置的结构示意图；以及

图5示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备的框图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的页面排版方法、装置和计算机设备。

图1为本发明实施例所提供的一种页面排版方法的流程示意图。

如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤101，对待生成页面的页面信息进行特征提取。

其中，页面信息包括页面元素。

具体地，若页面元素属于文章类型，对页面元素的属性信息进行特征提取，其中，属性信息包括作者、类别和主题中的至少一个，属于文章类型的页面元素具体可以为这种类别的文章，这里的类别具体可以是根据题材划分的传记、新闻、小说、诗歌等等。同时，对页面元素中包括的各段落和/或多媒体信息分别进行特征提取。

可选地，页面信息还可以包含展示待生成页面的用户端的信息。

具体地，根据用户端的信息，查询用户属性和/或用户行为，对用户属性和/或用户行为进行特征提取。

需要说明的是，本实施例的一种应用场景中，待生成页面中可以包括多篇文章，将每一篇文章分别作为页面元素进行排版，也就是说进行多篇文章之间的排版生成待生成页面。

在另一种应用场景中，待生成页面中也可以是一篇文章，将每一篇文章中的各段落、图片等分别作为页面元素进行排版，即对一篇文章内部的段落和/或多媒体信息进行排版生成待生成页面。

步骤102，根据设定的至少两种排版策略，确定采用各排版策略时待生成页面中页面信息的排版位置。

本发明实施例中，采用排版策略进行排版，可以是对一篇文章内部的段落和/或多媒体信息进行排版，也可以是为多篇文章之间进行排版。当对一篇文章内部的段落和/或多媒体信息进行排版时，输出的排版位置是各段落/和或多媒体信息，例如图片的排版位置，而当对多篇文章进行排版时，输出的排版位置则为各个文章的排版位置。

具体地，可预先设定至少两种排版策略，根据预先设定的至少两种排版策略，对待生成页面进行排版，确定采用各排版策略时待生成页面中页面信息的排版位置。

步骤103，根据提取到的页面信息的特征和采用各排版策略时,页面信息的排版位置，预测采用各排版策略时用户反馈信息。

具体地，将采用各排版策略时页面信息的排版位置、表达空间转换前的页面信息的特征，以及表达空间转换后的页面信息的特征输入预测模型中，得到采用各排版策略时用户反馈信息，其中，预测模型已学习得到用户反馈信息与页面信息之间的映射关系。

其中，特征的表达空间转换，主要是为了统一各特征的表达形式，例如：提取到的用户性别、年龄、偏好等，这些采用不同表达形式的特征，映射到同一个表达空间中，以便于预测模型处理。表达空间转换后应当继承表达空间转换前特征之间的相似关系。举例来说，如果两个用户在性别、年龄或偏好方面特征相似，则在转换后的表达空间中这两个用户在对应方面应仍保持这种特征相似，相反地，如果两个用户在某一方面特征不相似，则在转换后的表达空间中这两个用户应仍在这一方面保持这种特征的不相似。具体转换算法下一实施例中会详细说明。

步骤104，根据用户反馈信息，从各排版策略中确定目标排版策略。

具体地，根据预设模型输出的采用各排版策略时的用户反馈信息，从各排版策略中确定目标排版策略，例如，用户反馈信息为用户的阅读时长，则将阅读时长最高的排版策略确定为目标排版策略。

步骤105，采用目标排版策略进行排版。

具体地，采用目标排版策略对待生成页面进行排版。

本发明实施例的页面排版方法中，对待生成页面的页面信息进行特征提取，根据设定的至少两种排版策略，确定采用各排版策略时待生成页面中页面信息的排版位置，根据提取到的页面信息的特征和采用各排版策略时页面信息的排版位置，预测采用各排版策略时用户反馈信息，根据用户反馈信息，从各排版策略中确定目标排版策略，采用目标排版策略进行排版，本实施例通过从页面信息中提取的特征，以及采用预设的排版策略确定的排版位置，来确定目标排版策略，实现了智能化排版，满足了个性化排版的需求，同时也可以基于媒体平台的需求进行灵活调整。

为了清楚说明上一实施例，本实施例提供了另一种页面排版方法的可能的实现方式，本实施例中以对单个文章内的元素排版为例进行说明，图2为本发明实施例所提供的另一种页面排版方法的流程示意图。

如图2所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤201，对待生成页面的页面信息进行特征提取。

具体地，页面信息包含页面元素和展示待生成页面的用户端的信息，当页面元素属于文章类型，页面元素的属性信息进行特征提取，属性信息包括作者、类别和主题中的至少一个，并对页面元素中包含的各段落和/或多媒体信息分别进行特征提取，并根据用户端的信息，查询用户属性和/或用户行为，对用户属性和/或用户行为进行特征提取。其中，各段落的特征包含主题、文本长度等。多媒体信息，包含图片、视频等；图片的特征包含图片的大小、图片的颜色和图片的类型等；用户属性的特征包含用户的性别、年龄和偏好等。不同的页面信息包含的特征不同，本实施例中不再一一列举。

图3为本发明实施例提供的文章内页面元素确定排版策略的结构示意图，如图3所示，根据待生成页面的页面信息，对页面信息中包含的页面元素和用户端信息进行特征提取，得到对应的特征，其中，图3中是以页面元素中的多媒体信息为最常见的图片进行说明的，该多媒体信息还可以是视频，视频的特征则可以为大小、类别、点击数量等。

步骤202，根据各特征之间的相关性，对各特征进行表达空间的转换，以将属于同一页面信息的各特征映射至同一表达空间中。

具体地，根据提取到的页面信息的特征，由于页面信息的特征表达上是不统一的，为了对各特征实现在表达上的统一，对各特征均采用同一位数的元素向量表示，以实现各特征的表达空间的转换，将属于同一页面信息的各特征映射至同一表达空间中。例如，用户属性特征包含用户的年龄、性别和偏好等，用户特征则可能是采用10个向量来表示的，而段落特征，可能是采用50个向量来表示的，因此，需要在表达上进行统一，本实施例中采用将所有的特征转换至包含128个隐含属性的表达空间中，也就是说，将用户属性特征均采用128个元素的向量表示，向量中包含的每一个元素对应一个隐含属性的取值，其中，隐含属性的取值是与根据实际物理上观测到的特征的取值，例如，用户年龄、段落中文字长度等，相对应的，也就是说是根据实际测量到的特征的取值转换得来的。同理，其他特征也可以转换到对应的同一表达空间中，实现所有特征的表达空间的统一，如图3中，表达空间转换部分的矩形框中所示，通过将各特征采用同一数量的元素向量表示，实现了表达空间的统一，利于特征之间的比较。

需要说明的是，在对各特征进行表达空间的转换时，需要保持各特征之间的相关性，也就是说进行空间转换前特征之间存在相关关系，那么空间转换后，特征之间还要维持原有的特征之间的相关关系，例如，两个用户在性别、年龄和偏好等方面具有相关性，则在映射后的表达空间中，两个用户在性别、年龄和偏好等方面仍具有相关性，也就是说两个用户的性别、年龄和偏好用128个元素向量来表示的话，那么两个用户对应的128个元素向量的表示之间是具有相关性的，或者说是具有相似性的，也就是说进行表达空间的转换，实现表达的统一，并不能破坏原来各特征之间的相关性。

步骤203，根据设定的至少两种排版策略，确定采用各排版策略时待生成页面中页面信息的排版位置。

本发明实施例中，可以采用4种排版策略，如图3中所示，根据要采用的排版策略，确定采用各排版策略时待生成页面中页面信息的排版位置，将各排版策略对应生成的待生成页面中页面信息的排版位置，输入到预测模型中。

步骤204，根据提取到的页面信息的特征和采用各排版策略时,页面信息的排版位置，预测采用各排版策略时用户反馈信息。

本发明实施例中，是采用预测模型预测采用各排版策略时用户反馈信息，其中，预测模型已经预先学习得到了页面信息和用户反馈信息之间的映射关系。

本发明实施例中，以排版策略1为例，对获取用户反馈信息的方法进行说明，具体地，待生成页面中包含3个段落和2个图片，每个段落和图片都有根据排版策略1确定的排版位置，如图3所示，根据排版策略1确定的待生成页面中页面信息的排版位置，即图3中所示的，段落1特征对应的排版位置1-1，图片1特征对应的排版位置1-2，段落2特征对应的排版位置1-3，图片2特征对应的排版位置1-4，以及段落3特征对应的排版位置1-5。

其中，预测模型可以是一个神经网络模型，图3中示出了该神经网络模型的一种可能的实现方式，模型包含一层输入层，一层隐层和一层输出层，但是本实施例中对于预测模型的结构并不作限定。

具体地，如图3中所示，将采用排版策略1时，确定的上述的页面信息的排版位置，表达空间转换前页面信息的各特征，以及表达空间转换后页面信息的各特征输入到预测模型中，输出则为用户反馈信息1，同理，还可以得到采用排版策略2时，对应的输出，即用户反馈信息2；采用排版策略3时，对应的输出，即用户反馈信息3；采用排版策略4时，对应的输出，即用户反馈信息4。通过将用户端信息作为模型的输入，充分考虑了不同用户对应页面元素排版的影响，实现了排版反应了用户的喜好，实现了个性化排版，同时，考虑了多种排版方式，对排版布局的影响，使得页面的排版可以根据不同平台的布局方式进行灵活调整，不需要人工进行编辑，提高了页面排版的智能化。

步骤205，根据用户反馈信息，从各排版策略中确定目标排版策略。

具体地，根据采用各排版策略时，获取的对应的用户反馈信息，其中，用户反馈信息可以为用户的阅读时长，将阅读时长最长时，对应的排版策略确定为目标排版策略。

步骤206，采用目标排版策略进行排版。

步骤207，将目标排版策略进行排版的页面推送至用户端，获取用户端的反馈信息。

具体地，将采用目标排版策略进行排版的页面推送至用户端，获取用户端的反馈信息，其中，用户端的反馈信息是根据各用户端的阅读时长确定的。

步骤208，根据用户端的反馈信息和目标排版策略进行排版的页面，生成训练样本,采用训练样本，对预测模型进行训练。

具体地，将采用目标排版策略排版的页面和对应的该排版页面的用户端的反馈信息，作为预测模型的训练样本，对预测模型进行训练，实现对预测模型的迭代训练，以提高预测模型输出的排版页面对应的用户反馈信息的准确度。

需要说明的是，本发明实施例是以文章内部的页面元素进行排版为例进行说明的，对于媒体平台的多篇文章之间的排版，特征提取时，则将文章和文章间的展现元素，对应文章内部的页面元素的特征，同时还可以考虑文章标题的大小、文章的对齐方式、选用的图片、图片的大小、图片的数量等特征。同时，采用预设的排版方式进行排版时输出的排版位置信息则为各个文章的位置信息，而预测的用户的反馈信息，除了用户的阅读时长还可以包含点击率，此外，其他的设置和文章内部排版时的设置一样，排版原理相同，本实施例中不再赘述。通过对多篇文章间的智能排版，充分考虑了媒体平台的整体指标，如点击率、阅读时长等，而不再仅仅考虑一篇文章的自身指标，同时，实现了文章在媒体平台上的展现方式不固定，可以根据其他文章的展现方式进行自动调整。

本发明实施例的页面排版方法中，对待生成页面的页面信息进行特征提取，并将各特征进行空间转化，以实现属于同一页面信息的特征都映射至同一表达空间中，并利用已学习得到页面信息和用户反馈信息的映射关系的预测模型，预测采用预先设定好的排版策略时的用户反馈信息，基于用户反馈信息确定目标排版策略，因充分考虑了用户端的信息，实现了排版的个性化需求，同时考虑了媒体平台的布局要求和指标，实现了排版根据平台要求进行自动调整，实现了智能排版。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种页面排版装置。

图4为本发明实施例提供的一种页面排版装置的结构示意图。

如图4所示，该装置包括：提取模块41、确定模块42、预测模块43和排版模块44。

提取模块41，用于对待生成页面的页面信息进行特征提取。

确定模块42，用于根据设定的至少两种排版策略，确定采用各排版策略时所述待生成页面中页面信息的排版位置。

预测模块43，用于根据提取到的页面信息的特征和采用各排版策略时所述页面信息的排版位置，预测采用各排版策略时用户反馈信息。

排版模块44，用于根据用户反馈信息，从各排版策略中确定目标排版策略；采用所述目标排版策略进行排版。

进一步地，在本发明实施例的一种可能的实现方式中，该装置还包括：转换模块、推送模块、获取模块、生成样本模块和训练模块。

转换模块，用于根据各特征之间的相关性，对各特征进行表达空间的转换，以将属于同一页面信息的各特征映射至同一表达空间中。

推送模块，用于将目标排版策略进行排版的页面推送至用户端。

获取模块，用于获取用户端的反馈信息。

生成样本模块，用于根据用户端的反馈信息和所述目标排版策略进行排版的页面，生成训练样本。

训练模块，用于采用训练样本，对预测模型进行训练。

作为一种可能的实现方式，获取模块，具体用于：

根据各用户端的阅读时长，确反馈信息。

作为一种可能的实现方式，页面信息包括页面元素，上述提取模块41，具体用于：

若所述页面元素属于文章类型，对所述页面元素的属性信息进行特征提取；属性信息包括作者、类别和主题中的至少一个；对所述页面元素中包括的各段落和/或多媒体信息分别进行特征提取。

作为一种可能的实现方式，页面信息还包括展示待生成页面的用户端的信息，则上述提取模块41，具体还用于：

根据用户端的信息，查询用户属性和/或用户行为；

对用户属性和/或用户行为进行特征提取。

作为一种可能的实现方式，上述预测模块43，具体用于：

将采用各排版策略时所述页面信息的排版位置、所述表达空间转换前的页面信息的特征，以及所述表达空间转换后的页面信息的特征输入预测模型中，得到采用各排版策略时用户反馈信息；

其中，所述预测模型已学习得到用户反馈信息与页面信息之间的映射关系。

需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用于该实施例的装置，此处不再赘述。

本发明实施例的页面排版装置中，对待生成页面的页面信息进行特征提取，并将各特征进行空间转化，以实现属于同一页面信息的特征都映射至同一表达空间中，并利用已学习得到页面信息和用户反馈信息的映射关系的预测模型，预测采用预先设定好的排版策略时的用户反馈信息，基于用户反馈信息确定目标排版策略，因充分考虑了用户端的信息，实现了排版的个性化需求，同时考虑了媒体平台的布局要求和指标，实现了排版根据平台要求进行自动调整，实现了智能排版。

为了实现上述实施例，本发明实施例还提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如前述方法实施例所述的页面排版方法。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现如前述方法实施例所述的页面排版方法。

图5示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备的框图。图5显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(industrystandardarchitecture；以下简称：isa)总线，微通道体系结构(microchannelarchitecture；以下简称：mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(videoelectronicsstandardsassociation；以下简称：vesa)局域总线以及外围组件互连(peripheralcomponentinterconnection；以下简称：pci)总线。

计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(randomaccessmemory；以下简称：ram)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(compactdiscreadonlymemory；以下简称：cd-rom)、数字多功能只读光盘(digitalvideodiscreadonlymemory；以下简称：dvd-rom)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(localareanetwork；以下简称：lan)，广域网(wideareanetwork；以下简称：wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现前述实施例中提及的方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。