一种基于信誉的隐私保护激励机制方法、装置及存储介质

本申请涉及群智感知技术领域，尤其涉及一种基于信誉的隐私保护激励机制、装置及存储介质。

背景技术：

随着社会的发展，生活中越来越多的电子产品智能化，且智能手机的使用频率在生活中日益提高。并且随着电子周边产品的发展，更多的时候，我们会使用智能手机对周边智能家电的控制，如用智能手机进行智能门锁控制，使用智能手机对空调、洗衣机等家电的控制。常见的移动智能设备包括，移动智能手机、智能手表、平板电脑等，这些移动智能设备能够对智能家电进行控制，得益于这些移动智能设备中所集成的传感器，这种使用的过程建立为网络数据是属于个人隐私的。

由于这些网络数据的价值，移动群感知得以发展，一个典型的移动智能感知系统是由一个基于云的平台和大量的移动智能设备的用户组成，并且平台发布任务请求者的任务，移动智能设备用户根据任务对感知数据进行收集并上传平台。同样由于移动智能用户上传的感知数据往往是自己真实的花费，而真实的花费中往往会包含移动智能设备用户的敏感信息，因此保护客户的宁安信息是十分重要的。

目前，现有获取到的感知数据的质量并不高，为移动智能感知系统提供的感知数据并不能支撑任务请求者的要求。

技术实现要素：

本申请实施例通过提供一种基于信誉的隐私保护激励机制方法、装置及存储介质，解决了现有技术无法在保护好隐私的同时保证感知数据质量好的问题，实现了保护隐私的同时能够获取到更高质量的感知数据，且由于对用户获取的感知数据进行了打分，对用户的等级进行了划分，在对感知数据再次进行打分时，能够参考用户的信誉值和连续高分因子。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于信誉的隐私保护激励机制方法，该方法包括：

获取任务请求者上传的感知任务；

发布所述感知任务到平台用户；

获取投标信息，所述投标信息包括所述平台用户在接收到所述感知任务产生的报价；

获取每个已投标所述平台用户的信誉信息，所述信誉信息包括信誉值和连续高分因子；

根据所述投标信息和所述信誉信息确定赢标用户；

支付所述赢标用户报酬；

获取所述赢标用户的感知数据，并将所述感知数据发送给所述任务请求者；

获取所述任务请求者对所述赢标用户的评分，并根据所述评分对所述赢标用户所述信誉信息进行更新。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述获取每个已投标所述平台用户的信誉信息，包括：

判断每个已投标所述平台用户是否在平台存储有所述信誉值和所述连续高分因子；

若判断结果为否，则表示所述平台用户为新用户，对所述平台用户分配初始的信誉值和初始的连续高分因子；

若判断结果为是，则表示所述平台用户为老用户，获取平台上对应的所述信誉值和所述连续高分因子。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据所述投标信息和所述信誉信息确定赢标用户，包括：

根据每个已投标所述平台用户的所述信誉信息和所述投标信息，计算每个已投标所述平台用户被选中的概率；

根据概率分布，随机选择其中一个报价作为任务的赢标报价，将赢标报价加入赢标报价集；

将具有至少一个属于所述赢标报价集报价的所述平台用户确定为所述赢标用户。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，包括：在执行所述根据所述评分对所述赢标用户的所述信誉信息进行更新时，所述信誉值的计算公式为：

其中，表示所述赢标用户投标被选中的总次数，表示所述信誉值的阈值，表示已投标所述平台用户第l轮得分，βl表示基于艾宾浩斯遗忘曲线的第l轮的时间衰减因子；

所述连续高分因子的计算公式为：η＝1+f(t)；

其中，t表示所述平台用户连续获得高分的次数；当所述平台的用户得分大于预设值时，记为一次高分；f(t)表示龚帕斯生长曲线函数。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，所述根据每个已投标所述平台用户的所述信誉信息和所述投标信息，分配给每个已投标所述平台用户被选中的概率，计算公式如下：

其中，bi表示第i个已投标所述平台用户的报价；ri表示第i个投标已投标所述平台用户的信誉值；ηi表示第i个已投标所述平台用户的连续高分因子；qⁱ表示报价大于零的已投标所述平台用户。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，其特征在于，支付给所述赢标用户的报酬如下：

其中，bi表示第i个已投标所述平台用户的报价；pri表示第i个已投标所述平台用户被选中的概率；bmax表示已投标所述平台用户的报价中最大值。

结合第一方面，在一种可能的实现方式中，每个所述平台用户可以完成多个所述感知任务，且每个所述感知任务只能被一个所述平台用户完成。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于信誉的隐私保护激励机制装置，该装置包括：

任务获取模块，用于获取任务请求者上传的感知任务；

任务发布模块，用于发布所述感知任务到平台用户；

投标信息获取模块，用于获取投标信息，所述投标信息包括所述平台用户在接收到所述感知任务产生的报价；

信誉信息获取模块，用于获取每个已投标所述平台用户的信誉信息，所述信誉信息包括信誉值和连续高分因子；

赢标用户确定模块，用于根据所述投标信息和所述信誉信息确定赢标用户；

报酬支付模块，用于支付所述赢标用户报酬；

感知数据获取模块，用于获取所述赢标用户的感知数据，并发送给所述任务请求者；

数据更新模块，用于获取所述任务请求者对所述嬴标用户的评分，并根据所述评分对所述赢标用户的所述信誉信息进行更新。

结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述信誉信息获取模块，还包括判断模块，所述获取每个已投标所述平台用户的信誉信息，包括：

判断每个已投标所述平台用户是否在平台存储有所述信誉值和所述连续高分因子；

若判断结果为否，则表示所述平台用户为新用户，对所述平台用户分配初始的信誉值和初始的连续高分因子；

若判断结果为是，则表示所述平台用户为老用户，获取平台上对应的所述信誉值和所述连续高分因子。

结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述赢标用户确定模块，所述根据所述投标信息和所述信誉信息确定赢标用户，包括：

根据每个已投标所述平台用户的所述信誉信息和所述投标信息，计算每个已投标所述平台用户被选中的概率；

根据概率分布，随机选择其中一个报价作为任务的赢标报价，将赢标报价加入赢标报价集；

将具有至少一个属于所述赢标报价集报价的所述平台用户确定为所述赢标用户。

结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述数据更新模块，还包括信誉计算模块，用于所述信誉值的计算公式为：

其中，表示所述赢标用户投标被选中的总次数，表示所述信誉值的阈值，表示已投标所述平台用户第l轮得分，βl表示基于艾宾浩斯遗忘曲线的第l轮的时间衰减因子；

所述连续高分因子的计算公式为：η＝1+f(t)；

其中，t表示所述平台用户连续获得高分的次数；当所述平台的用户得分大于预设值时，记为一次高分；f(t)表示龚帕斯生长曲线函数。

结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述赢标用户确定模块，还包括赢标概率计算模块，用于根据每个已投标所述平台用户的所述信誉信息和所述投标信息，分配给每个已投标所述平台用户被选中的概率，计算公式如下：

其中，bi表示第i个已投标所述平台用户的报价；ri表示第i个投标已投标所述平台用户的信誉值；ηi表示第i个已投标所述平台用户的连续高分因子。

结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述报酬支付模块，还包括，报酬计算模块，用于支付给所述赢标用户的报酬如下：

其中，bi表示第i个已投标所述平台用户的报价；pri表示第i个已投标所述平台用户被选中的概率；bmax表示已投标所述平台用户的报价中最大值。

结合第二方面，在一种可能的实现方式中，所述赢标用户确定模块中每个所述平台用户可以完成多个所述感知任务，且每个所述感知任务只能被一个所述平台用户完成。

第三方面，一种基于信誉的隐私保护激励机制的服务器，包括存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令；

所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，以实现第一方面及第一方面任一项所述的方法。

第四方面，一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有可执行指令，计算机执行所述可执行指令时能够实现以实现第一方面及第一方面任一项所述的方法。

本发明实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例通过提供一种基于信誉的隐私保护机制方法、装置及存储介质，采用获取任务请求者上传的感知任务，平台能够将有各种需求的人进行整合，提供发布感知任务的平台；发布感知任务到平台用户，提供发布平台，使任务请求者发布任务；获取投标信息，并读取信誉值和连续高分因子，确定赢标用户，投标信息是平台用户在接收到感知任务产生报价，基于投标模式对投标用户进行选择，可以在最大程度上选择信誉值高的用户；支付所述赢标用户报酬，支付报酬机制，能够吸引更多的拥有高质量感知数据的用户及参与平台的感知任务；获取赢标用户的感知数据，并发送给任务请求者，数据的反馈是任务发布者能够获取自己所需的数据；获取任务请求者对感知数据的评分，并根据评分对赢标用户进行信誉值和连续高分因子进行更新，对用户的信誉值和连续高分因子的更新，使在整个的过程中，用户提供的感知数据质量和用户获得的报酬，都为正增长，促进了感知数据质量的提高，也可以激励更多的人参加感知任务，解决了现有技术无法在保护好隐私的同时保证感知数据质量好的问题，实现了保护隐私的同时能够获取到更高质量的感知数据，且由于对用户获取的感知数据进行了打分，对用户的等级进行了划分，在对感知数据再次进行打分时，能够参考用户的信誉值和连续高分因子。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对本发明实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的基于信誉隐私保护激励机制方法步骤流程图；

图2为本申请实施例提供的基于信誉隐私保护激励机制装置示意图；

图3为本申请实施例提供的基于信誉隐私保护激励机制服务器示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于信誉的隐私保护激励机制方法，如图1所示该方法包括：

步骤s101，获取任务请求者上传的感知任务。

步骤s102，发布感知任务到平台用户。

步骤s103，获取投标信息，投标信息包括平台用户在接收到感知任务产生的报价。

步骤s104，获取每个已投标平台用户的信誉信息，信誉信息包括信誉值和连续高分因子。

步骤s105，根据投标信息和信誉信息确定赢标用户。

步骤s106，支付所述赢标用户报酬。

步骤s107，获取所述赢标用户的感知数据，并将所述感知数据发送给所述任务请求者。

步骤s108，获取所述任务请求者对所述赢标用户的评分，并根据所述评分对所述赢标用户所述信誉信息进行更新。

本申请通过提供一种基于信誉的隐私保护机制方法、装置及存储介质，采用获取任务请求者上传的感知任务，平台能够将有各种需求的人进行整合，提供发布感知任务的平台；发布感知任务到平台用户，提供发布平台，使任务请求者发布任务；获取投标信息，并读取信誉值和连续高分因子，确定赢标用户，投标信息是平台用户在接收到感知任务产生报价，基于投标模式对投标用户进行选择，可以在最大程度上选择信誉值高的用户；支付所述赢标用户报酬，支付报酬机制，能够吸引更多的拥有高质量感知数据的用户及参与平台的感知任务；获取赢标用户的感知数据，并发送给任务请求者，数据的反馈是任务发布者能够获取自己所需的数据；获取任务请求者对感知数据的评分，并根据评分对赢标用户进行信誉值和连续高分因子进行更新，对用户的信誉值和连续高分因子的更新，使在整个的过程中，用户提供的感知数据质量和用户获得的报酬，都为正增长，促进了感知数据质量的提高，也可以激励更多的人参加感知任务，解决了现有技术无法在保护好隐私的同时保证感知数据质量好的问题，实现了保护隐私的同时能够获取到更高质量的感知数据，且由于对用户获取的感知数据进行了打分，对用户的等级进行了划分，在对感知数据再次进行打分时，能够参考用户的信誉值和连续高分因子。

在步骤s104中，获取每个已投标平台用户的信誉信息，包括：判断每个已投标平台用户是否在平台存储有信誉值和连续高分因子；

若判断结果为否，则表示平台用户为新用户，对平台用户分配初始的信誉值和初始的连续高分因子。

本申请中是基于信誉值和连续高分因子来对平台用户进行划分等级和进行评分的，且会对新用户分配初始的信誉值和连续高分因子。

在步骤s105中，述根据投标信息和信誉信息确定赢标用户，包括：

根据每个已投标平台用户的信誉信息和投标信息，计算每个已投标平台用户被选中的概率；

根据概率分布，随机选择其中一个报价作为任务的赢标报价，将赢标报价加入赢标报价集；

将具有至少一个属于所述赢标报价集报价的平台用户确定为赢标用户。

本发明考虑到了平台用户的信誉值会给感知数据带来影响，一般情况下，信誉越好的平台用户，给平台带来高质量感知数据的可能性越大，当有用户到达平台时，平台先判断是否为新用户，若为新用户则赋予新用户初始信誉值和连续高分因子，若不是新用户，则获取用户的历史信誉值和连续高分因子。平台更具用户的历史信誉值、连续高分因子以及用户对感知任务的报价先进行赢标用户的筛选，然后再进行赢标用户的选择。赢标用户将感知数据进行上传，任务请求者对感知数据进行数据质量的打分并将此分数返回平台，平台根据任务请求者的打分，对赢标用户的信誉值和连续高分因子进行更新，并在平台进行保存。

在步骤s105中，根据每个已投标平台用户的信誉信息和投标信息，分配给每个已投标平台用户被选中的概率，计算公式如下：

其中，bi表示第i个已投标平台用户的报价；ri表示第i个投标已投标平台用户的信誉值；ηi表示第i个已投标平台用户的连续高分因子。

平台根据差分隐私指数记住计算每个用户被选中的概率，并根据概率选择赢标用户，基于差分隐私指数机制选择赢标用户的具体过程为：设有满足差分隐私算m，o为算法m所有可能的输出集合，对于任意邻近数据集a和b以及o的任意子集o，有pr[m(a)∈o]≤exp(ε)×pr[m(b)∈o]，为了实现差分隐私，平台基于指数机制给出一个可用性函数q(a,o)，根据q(a,o)可以得到返回结果上的一个分部函数，最后按照分部函数随机输出返结果，设平台用户被选中的赢标的概率pr满足指数机制的差分隐私，q为指数机制中的可用性函数，δq为可用性函数的全局敏感度，平台用户对感知任务赢标的概率满足如下的条件：

在满足了差分隐私的设计之后，其他人无法从多次中标结果中推测出用户的真实价格，保护了用户的隐私。每个平台用户可以完成多个感知任务，且每个感知任务只能被一个平台用户完成。平台根据每个用户被选中的概率分布，随机地选择用户作为赢标用户，并给赢标用户对应的报酬。支付给赢标用户的报酬如下：

其中，bi表示第i个已投标平台用户的报价；pri表示第i个已投标平台用户被选中的概率；bmax表示已投标平台用户的报价中最大值。

在步骤s108之前，在根据投标信息和信誉信息确定赢标用户之前，包括：在执行根据评分对赢标用户的信誉信息进行更新时，信誉值的计算公式为：

其中，表示赢标用户投标被选中的总次数，表示信誉值的阈值，表示已投标平台用户第l轮得分，βl表示基于艾宾浩斯遗忘曲线的第l轮的时间衰减因子；

连续高分因子的计算公式为：η＝1+f(t)；其中，t表示平台用户连续获得高分的次数；当平台的用户得分大于预设值时，记为一次高分；f(t)表示龚帕斯生长曲线函数。

对于时间衰减因子βl是基于ebbinghaus遗忘曲线来计算的，其计算方式为：

其中，表示平台用户投标被选中的总次数。

连续高分因子与用户的连续高分次数成正比，平台用户的连续高分因子η＝1+f(t)，t是平台用户连续获得高分的次数，平台采用gompertz函数来根据用户的连续高分次数来计算连续高分因子，函数f(t)具体如下：

其中k、a和b都为常数，k＝0.5，a＝0.01，b＝0.7。

在本申请中，实际一个满足激励机制特性的反向拍卖的模型，能够提高用户的参与性，平台以获得更高质量的数据，其中需要满足的激励机制的特性为：

(1)计算有效：如果机制在多项式时间内完成，则机制在计算上是有效的。

(2)个体理性：每个用户的效用都是非负的。

(3)真实性：当参与投标的平台用户的投标价格等于其真实成本时，其效用达到最大，则激励机制满足真实性。

上述(2)中平台的目标为最大化平台效用其中v(s)为平台收益，平台收益与赢标用户的信誉度和连续高分因子成正比关系，信誉度更高的用户往往能够给平台带来更好的收益，连续高分因子越高的平台用户往往更具有稳定性，能够为平台带来各个稳定的效益。

上述(2)中，当参与投标的平台用户的投标价格等于其真实成本，其效用达到最大。用户的效用计算公式为：其中，pi为赢标用户的报酬，为赢标用户对感知任务申明的花费。

本发明实施例提供了一种基于信誉的隐私保护激励机制装置，该装置包括：任务获取模块201、任务发布模块202、投标信息获取模块203、信誉信息获取模块204、赢标用户确定模块205、报酬支付模块206、感知数据获取模块207以及数据更新模块208。

任务获取模块201，用于获取任务请求者上传的感知任务。

任务发布模块202，用于发布感知任务到平台用户。

投标信息获取模块203，用于获取投标信息，投标信息包括平台用户在接收到感知任务产生的报价。

信誉信息获取模块204，还包括判断模块。信誉信息获取模块204用于获取每个已投标平台用户的信誉信息，信誉信息包括信誉值和连续高分因子。判断模块用于，获取每个已投标平台用户的信誉信息，包括：判断每个已投标平台用户是否在平台存储有信誉值和连续高分因子；若判断结果为否，则表示平台用户为新用户，对平台用户分配初始的信誉值和初始的连续高分因子；若判断结果为是，则表示平台用户为老用户，获取平台上对应的信誉值和连续高分因子。

赢标用户确定模块205，还包括赢标概率计算模块。每个平台用户可以完成多个感知任务，且每个感知任务只能被一个平台用户完成。赢标用户确定模块205用于根据投标信息和信誉信息确定赢标用户，包括：根据每个已投标平台用户的信誉信息和投标信息，计算每个已投标平台用户被选中的概率；根据概率分布，随机选择其中一个报价作为任务的赢标报价，将赢标报价加入赢标报价集；将具有至少一个属于赢标报价集报价的平台用户确定为赢标用户。赢标概率计算模块用于根据每个已投标平台用户的信誉信息和投标信息，分配给每个已投标平台用户被选中的概率，计算公式如下：

其中，bi表示第i个已投标平台用户的报价；ri表示第i个投标已投标平台用户的信誉值；ηi表示第i个已投标平台用户的连续高分因子；qⁱ表示报价大于零的已投标平台用户。

报酬支付模块206，还包括报酬支付模块。报酬支付模块206用于支付赢标用户报酬；报酬支付模块用于支付给赢标用户的报酬如下：

其中，bi表示第i个已投标平台用户的报价；pri表示第i个已投标平台用户被选中的概率；bmax表示已投标平台用户的报价中最大值。

感知数据获取模块207，用于获取赢标用户的感知数据，并发送给任务请求者。

数据更新模块208，还包括信誉计算模块。数据更新模块208，用于获取任务请求者对嬴标用户的评分，并根据评分对赢标用户的信誉信息进行更新。誉计算模块用于信誉值的计算公式为：

其中，表示赢标用户投标被选中的总次数，表示信誉值的阈值，表示已投标平台用户第l轮得分，βl表示基于艾宾浩斯遗忘曲线的第l轮的时间衰减因子；

连续高分因子的计算公式为：η＝1+f(t)；

其中，t表示平台用户连续获得高分的次数；当平台的用户得分大于预设值时，记为一次高分；f(t)表示龚帕斯生长曲线函数。

在上述的模块中，平台先通过任务获取模块201进行获取任务请求者上传的感知任务，再将感知任务由任务发布模块202发布到平台上，平台用户通过投标信息获取模块203，来获取平台上发布的感知任务，并对自己感兴趣的任务进行投标产生报价，平台获取对感知任务感兴趣的平台用户，并且通过信誉信息获取模块204获取已经投标的平台用户的信誉信息，信誉信息包括信誉值和连续高分因子，通过对上述信誉信息以及投标信息通过赢标用户确定模块205来确定赢标用户，通过报酬支付模块206来计算赢标用户应得的报酬，并且支付给赢标用户相应的报酬，同时，平台通过感知数据获取模块207来进行赢标用户的感知数据的获取，并发送给任务请求者，在数据更新模块208中获取到任务请求者对赢标用户的感知数据的评分，并且根据评分对赢标用户的信誉值信息进行更新。

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。本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，可以按照本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。

本申请还提供一种基于信誉的隐私保护激励机制的服务器，包括存储器301和处理器302；

存储器301用于存储计算机可执行指令；

处理器302用于执行计算机可执行指令，以实现一种基于信誉的隐私保护激励机制的方法。

上述存储介质包括但不限于随机存取存储器(英文：randomaccessmemory；简称：ram)、只读存储器(英文：read-onlymemory；简称：rom)、缓存(英文：cache)、硬盘(英文：harddiskdrive；简称：hdd)或者存储卡(英文：memorycard)。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质存储有可执行指令，计算机执行可执行指令时能够实现以实现一种基于信誉的隐私保护激励机制的方法。

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(英文：applicationspecificintegratedcircuit；简称：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。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方式采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。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。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对本申请限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请技术方案的范围。