一种设备画像构建方法、装置、存储介质及设备与流程

本发明涉及控制领域，尤其涉及一种设备画像构建方法、装置、存储介质及设备。

背景技术：

用户画像(persona)是体验设计中的一个常用概念，是指根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型，即“合成的用户原型”。用来帮助企业设计，使设计师和开发者更有针对性地满足用户需求。

对于ai产品来说，同样可以为ai产品的“语音助手”赋予一种人格，这种对于智能系统的人格假设，我们可以定义为“aiperson”。当然，这里的角色画像的角色不是用户，而是为用户服务的系统，目的是为了让智能系统能够使人机交互更加自然、顺畅，带来良好的体验感受。

现有ai产品很少为产品赋予人格，就算赋予了，也是基于对用户的统计数据以及大量的用户调研、访谈而成，或基于创建者对于品牌的期望、为用户提供的服务类型和场景。这两种创建的来源依据，都不够贴近用户，只是从企业自身出发去创建，不够人性化。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种设备画像构建方法、装置、存储介质及设备，以解决现有技术中ai设备很少被赋予人格，就算赋予了，也不够贴近用户、不够人性化的问题。

本发明一方面提供了一种设备控制方法，包括：收集目标用户的用户数据；根据所述用户数据构建所述目标用户的用户画像；根据所述用户画像构建相匹配的设备画像；基于所述设备画像与所述目标用户进行语音对话。

可选地，收集目标用户的用户数据，包括：基于所述目标用户的生物特征信息，收集所述目标用户的用户数据；所述生物特征信息，包括：声纹特征和/或面部特征。

可选地，根据所述用户数据构建所述目标用户的用户画像，包括：对所述用户数据进行筛选得到所述目标用户的用户画像数据；从所述用户画像数据中提取出所述目标用户的特征数据；基于提取的所述特征数据构建所述目标用户的用户画像；所述特征数据，包括：情绪、性别、年龄、地域、身高、体重、健康、喜好、性格、价值观中的至少之一。

可选地，对所述用户数据进行筛选得到所述目标用户的用户画像数据，包括：根据所述用户数据的数据来源、获取方式、获取时间和/或获取频次设置所述用户数据的置信度和/或可疑度；根据所述置信度和/或可疑度对所述用户数据进行筛选，以得到所述目标用户的用户画像数据。

可选地，所述用户数据，包括：用户信息、语音对话数据、设备信息、评论数据、浏览记录、消费记录中的至少之一；所述用户画像，包括：至少一个用户特征标签；所述用户特征标签，包括：基本属性标签、兴趣爱好标签、消费能力标签、心理特征标签和社交网络标签中的至少之一。

可选地，根据所述用户画像构建相匹配的设备画像，包括：从所述用户画像中提取所述目标用户的第一特征；基于预设规则构建与所述第一特征匹配的设备画像；所述第一特征，包括：性别、年龄、性格、喜好中的至少之一。

可选地，基于所述设备画像与所述目标用户进行语音对话，包括：基于所述设备画像采用相应的对话话术与所述目标用户进行语音对话；所述相应的对话话术，包括：与所述ai设备画像匹配的音调、音色、语气和/或对话内容。

可选地，还包括：根据所述用户画像创建与所述目标用户进行语音对话的至少两种对话模式，以供所述目标用户选择。

可选地，还包括：获取所述目标用户对所述设备画像的反馈数据；根据所述反馈数据对所述设备画像进行修正；所述反馈数据，包括：用户与所述ai设备的对话数据和/或用户对所述ai设备的评论数据。

本发明另一方面提供了一种设备控制装置，包括：数据收集单元，用于收集目标用户的用户数据；第一构建单元，用于根据所述用户数据构建所述目标用户的用户画像；第二构建单元，用于根据所述用户画像构建相匹配的设备画像；控制单元，用于基于所述设备画像与所述目标用户进行语音对话。

可选地，所述数据收集单元，收集目标用户的用户数据，包括：基于所述目标用户的生物特征信息，收集所述目标用户的用户数据；所述生物特征信息，包括：声纹特征和/或面部特征。

可选地，所述第一构建单元，包括：数据筛选子单元，用于对所述用户数据进行筛选得到所述目标用户的用户画像数据；数据提取子单元，用于从所述用户画像数据中提取出所述目标用户的特征数据；第一构建子单元，用于基于提取的所述特征数据构建所述目标用户的用户画像；所述特征数据，包括：情绪、性别、年龄、地域、身高、体重、健康、喜好、性格、价值观中的至少之一。

可选地，所述数据筛选子单元，对所述用户数据进行筛选得到所述目标用户的用户画像数据，包括：根据所述用户数据的数据来源、获取方式、获取时间和/或获取频次设置所述用户数据的置信度和/或可疑度；根据所述置信度和/或可疑度对所述用户数据进行筛选，以得到所述目标用户的用户画像数据。

可选地，所述用户数据，包括：用户信息、语音对话数据、设备信息、评论数据、浏览记录、消费记录中的至少之一；所述用户画像，包括：至少一个用户特征标签；所述用户特征标签，包括：基本属性标签、兴趣爱好标签、消费能力标签、心理特征标签和社交网络标签中的至少之一。

可选地，所述第二构建单元，包括：特征提取子单元，用于从所述用户画像中提取所述目标用户的第一特征；第二构建子单元，用于基于预设规则构建与所述第一特征匹配的设备画像；所述第一特征，包括：性别、年龄、性格、喜好中的至少之一。

可选地，所述控制单元，基于所述设备画像与所述目标用户进行语音对话，包括：基于所述设备画像采用相应的对话话术与所述目标用户进行语音对话；所述相应的对话话术，包括：与所述ai设备画像匹配的音调、音色、语气和/或对话内容。

可选地，还包括：模式创建单元，用于根据所述用户画像创建与所述目标用户进行语音对话的至少两种对话模式，以供所述目标用户选择。

可选地，还包括：数据获取单元，用于获取所述目标用户对所述设备画像的反馈数据；画像修正单元，用于根据所述反馈数据对所述设备画像进行修正；所述反馈数据，包括：用户与所述设备的对话数据和/或用户对所述设备的评论数据。

本发明又一方面提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现前述任一所述方法的步骤。

本发明再一方面提供了一种设备，包括处理器、存储器以及存储在存储器上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前述任一所述方法的步骤。

本发明再一方面提供了一种设备，包括前述任一所述的设备画像构建装置。

根据本发明的技术方案，根据为用户创建的用户画像创建ai设备画像，从而基于ai设备画像与目标用户进行语音对话，赋予ai设备与用户搭配的人格特征，使ai设备在表达上、在互动上更加贴近用户的性格、需求，使得人机之间更加自然、亲密、亲切，使ai设备人格化，提升用户体验。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明提供的设备画像构建方法的一实施例的方法示意图；

图2是根据本发明实施例的根据所述用户数据构建所述目标用户的用户画像的步骤的一种具体实施方式的流程示意图；

图3是根据本发明实施例的根据所述用户画像构建相匹配的设备画像的步骤的一种具体实施方式的流程示意图；

图4是本发明提供的设备画像构建方法的另一实施例的方法示意图；

图5是本发明提供的设备画像构建装置的一实施例的结构示意图；

图6是根据本发明实施例的第一构建单元的一种具体实施方式的流程示意图；

图7是根据本发明实施例的第二构建单元的一种具体实施方式的流程示意图；

图8是本发明提供的设备画像构建装置的另一实施例的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本发明提供一种设备画像构建方法。所述设备具体可以为人工智能(ai，artificialintelligence)设备，具体可以为具有ai功能的电器。例如，ai空调。

图1是本发明提供的设备画像构建方法的一实施例的方法示意图。

如图1所示，根据本发明的一个实施例，所述设备画像构建方法至少包括步骤s110、步骤s120和步骤s130。

步骤s110，收集目标用户的用户数据。

所述用户数据具体可以包括：用户信息、语音对话数据、设备信息、评论数据、浏览记录、消费记录中的至少之一。具体而言，可以通过设备的后台服务器、目标用户使用的移动终端收集目标用户的用户数据，例如，用户使用移动终端安装的设备控制客户端app时，需要填写一些基本用户信息，则可以通过移动终端的app收集用户自己填写的基本用户信息，通过设备的后台服务器能够收集用户与设备的语音对话数据、评论数据、浏览记录、消费记录等。优选地，可以基于所述目标用户的生物特征信息，收集所述目标用户的用户数据。也就是说，根据所述目标用户的生物特征信息，识别目标用户的身份，并收集相应的用户数据。所述生物特征信息具体可以包括声纹特征和/或面部特征。例如，在用户输入语音时，解析语音的声纹特征，匹配得到声纹特征所属用户，这样做的目的是构建基于用户身份标识的用户画像，而不是把其他人的用户数据也收集进来。

步骤s120，根据所述用户数据构建所述目标用户的用户画像。

图2是根据本发明实施例的根据所述用户数据构建所述目标用户的用户画像的步骤的一种具体实施方式的流程示意图。如图2所示，在一种具体实施方式中，步骤s120包括步骤s121、步骤s122和步骤s123。

步骤s121，对所述用户数据进行筛选得到所述目标用户的用户画像数据。

具体地，可以根据所述用户数据的数据来源、获取方式、获取时间和/或获取频次设置所述用户数据的置信度和/或可疑度；根据所述置信度和/或可疑度对所述用户数据进行筛选，以得到所述目标用户的用户画像数据。例如，筛选出所述用户数据中置信度高于第一预设阈值的用户数据作为所述目标用户的用户画像数据，或者可以剔除掉所述用户数据中可疑度高于第二预设阈值的用户数据，将剔除后余下的数据作为所述目标用户的用户画像数据。

步骤s122，从所述用户画像数据中提取出所述目标用户的特征数据。

具体地，所述特征数据可以包括：情绪、性别、年龄、地域、身高、体重、健康、喜好、性格、价值观中的至少之一。也就是说，从所述用户画像数据中提取出与目标用户的情绪、性别、年龄、地域、身高、体重、健康、喜好、性格、价值观等相关的数据，作为所述目标用户的特征数据。

步骤s123，基于提取的所述特征数据构建所述目标用户的用户画像。

具体地，所述用户画像包括至少一个用户特征标签。也就是说，所述用户画像有至少一个用户特征标签表示出来。所述用户特征标签具体可包括基本属性标签、兴趣爱好标签、消费能力标签、心理特征标签和社交网络标签中的至少之一。更具体而言，可以基于所述目标用户的特征数据，通过预设的聚类算法、机器学习、自然语言处理、预测算法、文本挖掘等数据处理方式进行建模，得到相应的用户特征标签，从而构建用户画像。所述用户特征标签具体可以包括：基本属性标签、兴趣爱好标签、消费能力标签、心理特征标签和社交网络标签中的至少之一。

步骤s130，根据所述用户画像构建相匹配的设备画像，以基于所述设备画像与所述目标用户进行语音对话。

图3是根据本发明实施例的根据所述用户画像构建相匹配的设备画像的步骤的一种具体实施方式的流程示意图。如图3所示，在一种具体实施方式中，步骤s130包括步骤s131和步骤s132。

步骤s131，从所述用户画像中提取所述目标用户的第一特征。

所述第一特征具体可以包括性别、年龄、性格、喜好中的至少之一。

具体地，从所述用户画像中提取与用户的性别、年龄、性格、喜好等相关的关键字，从而得到所述目标用户的第一特征。

步骤s132，基于预设规则构建与所述第一特征匹配的设备画像。

所述预设规则具体可以包括预先设定的基于所述第一特征的匹配规则，例如，用户是女生，读高中，性格温柔内向，热爱学习和听小说，那么ai设备画像可以设置为体贴、知识渊博的略带幽默的暖男形象。ai设备(如空调、智能音箱)用暖男的音色与目标用户进行对话，用知识渊博的方式去安抚用户。又例如，设备放在工作场合，用户是干练、热爱生活、外向活跃的职场男士。那么ai设备画像可以设置为优雅、温柔、干练的知性女形象。ai设备(如空调、智能音箱)用温柔的女士音色与目标用户进行对话，用干练的语气与用户交流。

可选地，还可以根据所述用户画像创建与所述目标用户进行语音对话的至少两种对话模式，以供所述目标用户选择。所述对话模式具体可以包括闺蜜模式、哥们模式、长辈模式和职场模式中的至少之一。

例如，对于上述读高中、性格温柔内向、热爱学习和听小说的女生，生成闺蜜模式(例如，与目标用户的性格相同，且弥补目标用户的缺陷，与目标用户有相同兴趣)、长辈模式(例如，用敦敦教诲、循循善诱的语气对话，注重关心目标用户)，供目标用户选择和/或更改；对于上述干练、热爱生活、外向活跃的职场男士，生成哥们模式(例如，与目标用户的性格相同，且弥补目标用户的缺陷，与目标用户有相同兴趣)，长辈模式、职场模式，供目标用户选择和/或更改。其中，创建的所述设备画像是符合用户性格的，例如与用户性格相似。而上述的闺蜜模式、哥们模式着重调侃、开玩笑等性格；长辈模式着重关心、说教、鸡汤、佛系等性格；职场模式着重干练、简洁、独立等性格。

根据所述用户画像构建相匹配的设备画像后，可以基于所述设备画像与所述目标用户进行语音对话。具体地，基于所述设备画像采用相应的对话话术与所述目标用户进行语音对话。所述相应的对话话术具体可以包括：与所述设备画像匹配的音调、音色、语气和/或对话内容。

图4是本发明提供的设备画像构建方法的另一实施例的方法示意图。如图4所示，根据本发明的另一个实施例，所述设备画像构建方法还包括步骤s140和步骤s150。

步骤s140，获取所述目标用户对所述设备画像的反馈数据。

步骤s150，根据所述反馈数据对所述设备画像进行修正。

所述反馈数据具体可以包括用户与所述设备的对话数据和/或用户对所述设备的评论数据。具体地，获取目标用户与所述设备的对话数据和/或用户对所述设备的评论数据，根据获取的上述反馈数据对设备画像进行修正。更具体而言，对已保存的目标用户的用户数据中与目标用户的反馈数据不一致的数据进行替换，再重新构建目标用户的用户画像，从而根据重新构建的用户画像对设备画像进行修正。可选地，对于目标用户的用户数据中与目标用户的反馈数据不一致的数据，可以根据可信度和/或可疑度进行替换，例如，对可信度低于第三预设阈值且与目标用户的反馈数据不一致的数据进行替换，或者对可疑度高于第四预设阈值且与目标用户的反馈数据不一致的数据进行替换。

本发明提供一种设备画像构建装置。所述设备具体可以为人工智能(ai，artificialintelligence)设备，具体可以为具有ai功能的电器。例如，ai空调。

图5是本发明提供的设备画像构建装置的一实施例的结构示意图。如图5所示，所述设备控制装置100包括：数据收集单元110、第一构建单元120、第二构建单元130和控制单元140。

数据收集单元110用于收集目标用户的用户数据；第一构建单元，120用于根据所述用户数据构建所述目标用户的用户画像；第二构建单元130用于根据所述用户画像构建相匹配的设备画像；控制单元140用于基于所述设备画像与所述目标用户进行语音对话。

数据收集单元110收集目标用户的用户数据。所述用户数据具体可以包括：用户信息、语音对话数据、设备信息、评论数据、浏览记录、消费记录中的至少之一。具体而言，可以通过设备的后台服务器、目标用户使用的移动终端收集目标用户的用户数据，例如，用户使用移动终端安装的设备控制客户端app时，需要填写一些基本用户信息，则可以通过移动终端的app收集用户自己填写的基本用户信息，通过设备的后台服务器能够收集用户与设备的语音对话数据、评论数据、浏览记录、消费记录等。优选地，数据收集单元110可以基于所述目标用户的生物特征信息，收集所述目标用户的用户数据。也就是说，根据所述目标用户的生物特征信息，识别目标用户的身份，并收集相应的用户数据。所述生物特征信息具体可以包括声纹特征和/或面部特征。例如，在用户输入语音时，解析语音的声纹特征，匹配得到声纹特征所属用户，这样做的目的是构建基于用户身份标识的用户画像，而不是把其他人的用户数据也收集进来。

图6是根据本发明实施例的第一构建单元的一种具体实施方式的流程示意图。如图6所示，所述第一构建单元120包括数据筛选子单元121、数据提取子单元122和第一构建子单元123。

数据筛选子单元121用于对所述用户数据进行筛选得到所述目标用户的用户画像数据。

具体地，数据筛选子单元121可以根据所述用户数据的数据来源、获取方式、获取时间和/或获取频次设置所述用户数据的置信度和/或可疑度；根据所述置信度和/或可疑度对所述用户数据进行筛选，以得到所述目标用户的用户画像数据。例如，筛选出所述用户数据中置信度高于第一预设阈值的用户数据作为所述目标用户的用户画像数据，或者可以剔除掉所述用户数据中可疑度高于第二预设阈值的用户数据，将剔除后余下的数据作为所述目标用户的用户画像数据。

数据提取子单元122用于从所述用户画像数据中提取出所述目标用户的特征数据。

具体地，所述特征数据可以包括：情绪、性别、年龄、地域、身高、体重、健康、喜好、性格、价值观中的至少之一。也就是说，数据提取子单元122从所述用户画像数据中提取出与目标用户的情绪、性别、年龄、地域、身高、体重、健康、喜好、性格、价值观等相关的数据，作为所述目标用户的特征数据。

第一构建子单元123用于基于提取的所述特征数据构建所述目标用户的用户画像。

具体地，所述用户画像包括至少一个用户特征标签。也就是说，所述用户画像由至少一个用户特征标签构成。所述用户特征标签具体可包括基本属性标签、兴趣爱好标签、消费能力标签、心理特征标签和社交网络标签中的至少之一。更具体而言，第一构建子单元123可以基于所述目标用户的特征数据，通过预设的聚类算法、机器学习、自然语言处理、预测算法、文本挖掘等数据处理方式进行建模，得到相应的用户特征标签，从而构建用户画像。所述用户特征标签具体可以包括：基本属性标签、兴趣爱好标签、消费能力标签、心理特征标签和社交网络标签中的至少之一。

图7是根据本发明实施例的第二构建单元的一种具体实施方式的流程示意图。如图7所示，所述第二构建单元130包括特征提取子单元131、和第二构建子单元132。

特征提取子单元131用于从所述用户画像中提取所述目标用户的第一特征；第二构建子单元132用于基于预设规则构建与所述第一特征匹配的设备画像。

所述第一特征，包括：性别、年龄、性格、喜好中的至少之一。具体地，特征提取子单元131从所述用户画像中提取与用户的性别、年龄、性格、喜好等相关的关键字，从而得到所述目标用户的第一特征。第二构建子单元132基于预设规则构建与所述第一特征匹配的设备画像。所述预设规则具体可以包括预先设定的基于所述第一特征的匹配规则，例如，用户是女生，读高中，性格温柔内向，热爱学习和听小说，那么ai设备画像可以设置为体贴、知识渊博的略带幽默的暖男形象。ai设备(如空调、智能音箱)用暖男的音色与目标用户进行对话，用知识渊博的方式去安抚用户。又例如，设备放在工作场合，用户是干练、热爱生活、外向活跃的职场男士。那么ai设备画像可以设置为优雅、温柔、干练的知性女形象。ai设备(如空调、智能音箱)用温柔的女士音色与目标用户进行对话，用干练的语气与用户交流。

控制单元140基于所述设备画像与所述目标用户进行语音对话。

具体地，控制单元140基于所述设备画像采用相应的对话话术与所述目标用户进行语音对话。所述相应的对话话术具体可以包括：与所述ai设备画像匹配的音调、音色、语气和/或对话内容。

可选地，所述装置100还可以包括模式创建单元(图未示)，用于根据所述用户画像创建与所述目标用户进行语音对话的至少两种对话模式，以供所述目标用户选择。所述对话模式具体可以包括闺蜜模式、哥们模式、长辈模式和职场模式中的至少之一。

例如，对于上述读高中、性格温柔内向、热爱学习和听小说的女生，生成闺蜜模式(例如，与目标用户的性格相同，且弥补目标用户的缺陷，与目标用户有相同兴趣)、长辈模式(例如，用敦敦教诲、循循善诱的语气对话，注重关心目标用户)，供目标用户选择和/或更改；对于上述干练、热爱生活、外向活跃的职场男士，生成哥们模式(例如，与目标用户的性格相同，且弥补目标用户的缺陷，与目标用户有相同兴趣)，长辈模式、职场模式，供目标用户选择和/或更改。其中，创建的所述设备画像是符合用户性格的，例如与用户性格相似。而上述的闺蜜模式、哥们模式着重调侃、开玩笑等性格；长辈模式着重关心、说教、鸡汤、佛系等性格；职场模式着重干练、简洁、独立等性格。

图8是本发明提供的设备画像构建装置的另一实施例的结构示意图。如图8所示，根据本发明的另一个实施例，所述设备画像构建装置还包括数据获取单元150和画像修正单元160。

数据获取单元150用于获取所述目标用户对所述设备画像的反馈数据；画像修正单元160用于根据所述反馈数据对所述设备画像进行修正；所述反馈数据具体包括：用户与所述设备的对话数据和/或用户对所述设备的评论数据。具体地，数据获取单元150获取目标用户与所述设备的对话数据和/或用户对所述设备的评论数据，画像修正单元160根据获取的上述反馈数据对设备画像进行修正。更具体而言，对已保存的目标用户的用户数据中与目标用户的反馈数据不一致的数据进行替换，再重新构建目标用户的用户画像，从而，画像修正单元160根据重新构建的用户画像对设备画像进行修正。可选地，对于目标用户的用户数据中与目标用户的反馈数据不一致的数据，可以根据可信度和/或可疑度进行替换，例如，对可信度低于第三预设阈值且与目标用户的反馈数据不一致的数据进行替换，或者对可疑度高于第四预设阈值且与目标用户的反馈数据不一致的数据进行替换。

本发明还提供对应于所述设备画像构建方法的一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现前述任一所述方法的步骤。

本发明还提供对应于所述设备画像构建方法的一种设备，包括处理器、存储器以及存储在存储器上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前述任一所述方法的步骤。

本发明还提供对应于所述设备画像构建装置的一种设备，包括前述任一所述的设备画像构建装置。

据此，本发明提供的方案，根据为用户创建的用户画像创建ai设备画像，从而基于ai设备画像与目标用户进行语音对话，赋予ai设备与用户搭配的人格特征，使ai设备在表达上、在互动上更加贴近用户的性格、需求，使得人机之间更加自然、亲密、亲切，使ai设备人格化，提升用户体验。

本文中所描述的功能可在硬件、由处理器执行的软件、固件或其任何组合中实施。如果在由处理器执行的软件中实施，那么可将功能作为一或多个指令或代码存储于计算机可读媒体上或经由计算机可读媒体予以传输。其它实例及实施方案在本发明及所附权利要求书的范围及精神内。举例来说，归因于软件的性质，上文所描述的功能可使用由处理器、硬件、固件、硬连线或这些中的任何者的组合执行的软件实施。此外，各功能单元可以集成在一个处理单元中，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单元中。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为控制装置的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

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