题库的更新方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种题库的更新方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着计算机技术的不断发展和完善，网上搜题已经在人类生活中扮演着重要的角色。用户可以通过上传题目的照片、或者自动输入题目的方式，从题库中搜索题目对应的正确答案。但是，在题库中不包含用户搜索的题目的情况下，就会导致用户无法获取对应的题目及答案。由此，如何提高用户搜题的成功率成为亟需解决的问题。


技术实现要素：

3.本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
4.本公开第一方面实施例提出了一种题库的更新方法，包括：
5.获取候选题目的第一描述信息及对应的第一参考答案；
6.基于所述第一描述信息，分别遍历第一题库及第二题库，其中，所述第一题库中每个第一题目对应的第一答案的置信度大于或等于第一阈值，所述第二题库中每个第二题目对应的第二答案的置信度小于所述第一阈值；
7.在所述第一题库中未包含所述候选题目、且所述第二题库中包含所述候选题目的情况下，确定所述第一参考答案与所述候选题目对应的第二答案的第一匹配度；
8.在所述第一匹配度大于第二阈值的情况下，更新所述第二题库中所述候选题目对应的第二答案的置信度；
9.在所述更新后的第二答案的置信度大于所述第一阈值的情况下，利用所述候选题目及所述第一参考答案更新所述第一题库。
10.可选的，在所述获取候选题目的第一描述信息及对应的参考答案之前，包括：
11.接收答案上传请求，其中，所述答案上传请求中包括第三题目的标签；
12.在所述第三题目的标签为预设的标签的情况下，确定所述第三题目为所述候选题目。
13.可选的，还包括：
14.获取题目搜索请求，其中，所述搜索请求中包括待搜索的第四题目的第二描述信息；
15.基于所述第二描述信息，分别遍历所述第一题库及所述第二题库；
16.在所述第一题库及所述第二题库中均未包含所述第四题目的情况下，确定所述第四题目的标签为所述预设的标签；
17.发布所述第四题目。
18.可选的，所述基于所述第一描述信息，分别遍历第一题库及第二题库，包括：
19.确定所述第一描述信息与每个科目对应的参考描述信息的第二匹配度；
20.根据每个所述第二匹配度，确定所述候选题目所属的科目；
21.根据所述候选题目所属的科目，确定待遍历的第一目标题库及第二目标题库；
22.基于所述第一描述信息，分别遍历所述第一目标题库及所述第二目标题库。
23.可选的，还包括：
24.获取标注数据集，其中，所述标注数据集中包括多个参考题目、每个参考题目的第三描述信息及每个参考题目所属的科目；
25.根据所述每个参考题目所属的科目，将所述多个参考题目进行聚类，以确定每个科目对应的参考题目集；
26.将每个所述参考题目集中的第三描述信息进行融合，以确定每个所述科目对应的参考描述信息的类型和/或内容。
27.可选的，所述利用所述候选题目及所述第一参考答案更新所述第一题库，包括：
28.确定所述候选题目当前对应的搜索参数；
29.在所述搜索参数满足预设条件的情况下，利用所述候选题目及所述第一参考答案更新所述第一题库。
30.可选的，所述确定所述候选题目当前对应的搜索参数，包括：
31.根据所述候选题目在当前时刻之前的预设时段内的被搜索次数及被搜索频率，确定所述候选题目当前对应的初始搜索参数；
32.获取所述预设时段内的题目搜索日志，其中，所述题目搜索日志中包括每个搜索题目的第四描述信息；
33.确定每个所述第四描述信息中包含的各个第一分词；
34.根据每个所述第一分词在所述题目搜索日志中的出现频率，确定参考分词集；
35.根据所述第一描述信息中每个第二分词与所述参考分词集中每个参考分词的第三匹配度，确定修正系数；
36.根据所述修正系数，对所述初始搜索参数进行修正，以获取所述候选题目当前对应的搜索参数。
37.可选的，所述第一描述信息为文本信息，所述基于所述第一描述信息，分别遍历第一题库及第二题库，包括：
38.确定所述文本信息对应的第一哈希值；
39.将所述第一哈希值进行切分，以获取多个第一子哈希值；
40.计算每个第一子哈希值，分别与所述第一题库中每个第一题目对应的每个第二子哈希值的第四匹配度，及与所述第二题库中每个第二题目对应的每个第三子哈希值的第五匹配度；
41.根据每个所述第一题目对应的多个所述第四匹配度，确定每个所述第一题目是否为所述候选题目；
42.根据每个所述第二题目对应的多个所述第五匹配度，确定每个所述第二题目是否为所述候选题目。
43.本公开第二方面实施例提出了一种题库的更新装置，包括：
44.第一获取模块，用于获取候选题目的第一描述信息及对应的第一参考答案；
45.遍历模块，用于基于所述第一描述信息，分别遍历第一题库及第二题库，其中，所
述第一题库中每个第一题目对应的第一答案的置信度大于或等于第一阈值，所述第二题库中每个第二题目对应的第二答案的置信度小于所述第一阈值；
46.确定模块，用于在所述第一题库中未包含所述候选题目、且所述第二题库中包含所述候选题目的情况下，确定所述第一参考答案与所述候选题目对应的第二答案的第一匹配度；
47.第一更新模块，用于在所述第一匹配度大于第二阈值的情况下，更新所述第二题库中所述候选题目对应的第二答案的置信度；
48.第二更新模块，用于在所述更新后的第二答案的置信度大于所述第一阈值的情况下，利用所述候选题目及所述第一参考答案更新所述第一题库。
49.可选的，所述第一获取模块，具体用于：
50.接收答案上传请求，其中，所述答案上传请求中包括第三题目的标签；
51.在所述第三题目的标签为预设的标签的情况下，确定所述第三题目为所述候选题目。
52.可选的，还包括：
53.第二获取模块，用于获取题目搜索请求，其中，所述搜索请求中包括待搜索的第四题目的第二描述信息；
54.所述第二获取模块，还用于基于所述第二描述信息，分别遍历所述第一题库及所述第二题库；
55.所述第二获取模块，还用于在所述第一题库及所述第二题库中均未包含所述第四题目的情况下，确定所述第四题目的标签为所述预设的标签；
56.所述第二获取模块，还用于发布所述第四题目。
57.可选的，所述遍历模块，具体用于：
58.确定所述第一描述信息与每个科目对应的参考描述信息的第二匹配度；
59.根据每个所述第二匹配度，确定所述候选题目所属的科目；
60.根据所述候选题目所属的科目，确定待遍历的第一目标题库及第二目标题库；
61.基于所述第一描述信息，分别遍历所述第一目标题库及所述第二目标题库。
62.可选的，还包括：
63.第三获取模块，用于获取标注数据集，其中，所述标注数据集中包括多个参考题目、每个参考题目的第三描述信息及每个参考题目所属的科目；
64.所述第三获取模块，还用于根据所述每个参考题目所属的科目，将所述多个参考题目进行聚类，以确定每个科目对应的参考题目集；
65.所述第三获取模块，还用于将每个所述参考题目集中的第三描述信息进行融合，以确定每个所述科目对应的参考描述信息的类型和/或内容。
66.可选的，所述第二更新模块，包括：
67.确定单元，用于确定所述候选题目当前对应的搜索参数；
68.更新单元，用于在所述搜索参数满足预设条件的情况下，利用所述候选题目及所述第一参考答案更新所述第一题库。
69.可选的，所述确定单元，具体用于：
70.根据所述候选题目在当前时刻之前的预设时段内的被搜索次数及被搜索频率，确
定所述候选题目当前对应的初始搜索参数；
71.获取所述预设时段内的题目搜索日志，其中，所述题目搜索日志中包括每个搜索题目的第四描述信息；
72.确定每个所述第四描述信息中包含的各个第一分词；
73.根据每个所述第一分词在所述题目搜索日志中的出现频率，确定参考分词集；
74.根据所述第一描述信息中每个第二分词与所述参考分词集中每个参考分词的第三匹配度，确定修正系数；
75.根据所述修正系数，对所述初始搜索参数进行修正，以获取所述候选题目当前对应的搜索参数。
76.可选的，所述第一描述信息为文本信息，所述遍历模块，具体用于：
77.确定所述文本信息对应的第一哈希值；
78.将所述第一哈希值进行切分，以获取多个第一子哈希值；
79.计算每个第一子哈希值，分别与所述第一题库中每个第一题目对应的每个第二子哈希值的第四匹配度，及与所述第二题库中每个第二题目对应的每个第三子哈希值的第五匹配度；
80.根据每个所述第一题目对应的多个所述第四匹配度，确定每个所述第一题目是否为所述候选题目；
81.根据每个所述第二题目对应的多个所述第五匹配度，确定每个所述第二题目是否为所述候选题目。
82.本公开第三方面实施例提出了一种电子设备，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，实现如本公开第一方面实施例提出的题库的更新方法。
83.本公开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，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本公开第一方面实施例提出的题库的更新方法。
84.本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行本公开第一方面实施例提出的题库的更新方法。
85.本公开提供的题库的更新方法、装置、电子设备及存储介质，存在如下有益效果：
86.本公开实施例中，首先获取候选题目的第一描述信息及对应的第一参考答案；之后基于第一描述信息，分别遍历第一题库及第二题库；在第一题库中未包含候选题目、且第二题库中包含候选题目的情况下，确定第一参考答案与候选题目对应的第二答案的第一匹配度；之后在第一匹配度大于第二阈值的情况下，更新第二题库中候选题目对应的第二答案的置信度；最后在更新后的第二答案的置信度大于第一阈值的情况下，利用候选题目及第一参考答案更新第一题库。由此，通过基于获取的候选题目及对应的第一参考答案，对第一题库进行自动更新，从而不仅扩充了题库题目，提高了搜题的成功率，而且降低了题库更新的成本。
87.本公开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，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
88.本公开上述的和/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：
89.图1为本公开一实施例所提供的一种题库的更新方法的流程示意图；
90.图2为本公开另一实施例所提供的一种题库的更新方法的流程示意图；
91.图3为本公开另一实施例所提供的一种题库的更新方法的流程示意图；
92.图4为本公开一实施例所提供的一种获取参考题目集的流程示意图；
93.图5为本公开一实施例所提供的另一种获取参考题目集的流程示意图；
94.图6为本公开另一实施例所提供的一种题库的更新方法的流程示意图；
95.图7为本公开一实施例所提供的一种题库的更新装置的结构示意图；
96.图8为本公开另一实施例所提供的一种题库的更新装置的结构示意图；
97.图9示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性电子设备的框图。
具体实施方式
98.下面详细描述本公开的实施例，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，旨在用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。
99.本公开中为了解决由于题库题目数量限制，导致的用户搜题成功率低的问题，通过结合用户提供的答案及对应的题目，自动对题库进行更新，从而不仅扩充了题库题目，提高了搜题的成功率，而且降低了题库更新的成本。
100.下面参考附图描述本公开实施例的题库的更新方法、装置、电子设备和存储介质。
101.图1为本公开实施例所提供的一种题库的更新方法的流程示意图。
102.如图1所示，该题库的更新方法可以包括以下步骤：
103.步骤101，获取候选题目的第一描述信息及对应的第一参考答案。
104.其中，候选题目可以为用户通过图片搜索，或者手动输入的题目，本公开对此不作限定。
105.其中，第一参考答案可以为用户上传的候选题目对应的答案。
106.其中，第一描述信息可以为任意类型，可用于唯一表征该候选题目的信息。比如，可以为文本信息及图形信息等等，本公开对此不做限定。
107.作为示例，若候选题目为数学题目，则对应的第一描述信息可以包括文本信息及图形信息。或者，若候选题目为历史题目，则对应的第一描述信息可能为文本信息等等，本公开对此不做限定。
108.步骤102，基于第一描述信息，分别遍历第一题库及第二题库。
109.其中，第一题库中每个第一题目对应的第一答案的置信度大于或等于第一阈值，第二题库中每个第二题目对应的第二答案的置信度小于第一阈值。
110.可选的，若第一描述信息为文本信息，则可以分别计算第一描述信息与每个第一题目，及每个第二题目分别对应的描述信息之间的余弦距离，之后根据每个第一题目对应的余弦距离，确定每个第一题目是否为候选题目，根据每个第二题目对应的余弦距离，确定每个第二题目是否为候选题目。
111.在一种可能的实现形式中，由于相同的题目，对应的文本描述方式，可能为多种，即相同的题目可能对应多个描述信息，此时若直接基于文本信息进行题目匹配，可能会导致匹配失败的情况，因此，本公开中，为了避免出现相同题目匹配失败的情况，可以将题目对应的描述信息先拆分，然后再匹配。即，在一种可能的实现形式中，上述步骤102，可以包括：
112.确定文本信息对应的第一哈希值；
113.将第一哈希值进行切分，以获取多个第一子哈希值；
114.计算每个第一子哈希值，分别与第一题库中每个第一题目对应的每个第二子哈希值的第四匹配度，及与第二题库中每个第二题目对应的每个第三子哈希值的第五匹配度；
115.根据每个第一题目对应的多个第四匹配度，确定每个第一题目是否为候选题目；
116.根据每个第二题目对应的多个第五匹配度，确定每个第二题目是否为候选题目。
117.也就是说，本公开中，可以首先确定文本信息对应的第一哈希值，然后将哈希值进行拆分，以得到多个第一子哈希值，之后，再计算第一子哈希值与题库中题目对应的各个第二子哈希或第三子哈希的匹配度，最后再基于各个子哈希值间的匹配度，确定题库中是否包含与该候选题目匹配的题目。
118.进一步的，本公开中，为了避免文本信息中相同内容由于语序不同而导致的未匹配的情况，在将第一哈希值切分为多个第一子哈希值后，可以将多个第一子哈希值进行随机组合，之后再基于组合后的子哈希值，与题库中的各个题目进行匹配。
119.举例来说，若将第一描述信息进行哈希运算后，生成的第一哈希值为64位哈希值。之后，将该64位哈希值切分成4个长度为16的子串，然后再两两组合得到6个哈希键值。使用这6个哈希键值，分别与第一题库及第二题库中的每个题目对应的哈希键值进行匹配，此处由于描述信息中每部分内容，在6个哈希键值中以多种组合、出现了多次，从而极大的避免了由于语序导致的相同题目的描述信息匹配失败的情况。
120.步骤103，在第一题库中未包含候选题目、且第二题库中包含候选题目的情况下，确定第一参考答案与候选题目对应的第二答案的第一匹配度。
121.可选的，可以使用欧式距离公式、曼哈顿距离等方式，计算第一参考答案与候选题目对应的第二答案之间的第一匹配度，或者，还可以通过计算第一参考答案与候选题目对应的第二答案之间的余弦相似度，将余弦相似度作为第一参考答案与候选题目对应的第二答案的第一匹配度，本公开在此不做限定。
122.步骤104，在第一匹配度大于第二阈值的情况下，更新第二题库中候选题目对应的第二答案的置信度。
123.需要说明的是，第一匹配度大于第二阈值，说明第一参考答案与候选题目对应的第二答案的相似度较高，进一步的说明第二题库中候选题目对应的第二答案的置信度较之前的置信度更高，因此，可以在第一匹配度大于第二阈值的情况下，提高第二题库中候选题目对应的第二答案的置信度。
124.本公开中，由于第二题库中每个第二题目对应的答案的置信度较低，即该答案可能并非该第二题目的正确答案，因此本公开中，在获取到第二题目的新的参考答案的情况下，可以将新获取的参考答案与已知的第二答案进行匹配，以对该第二答案的置信度进行更新，或者对该题目的答案进行更新。
125.需要说明的是，在第一参考答案与第二答案的匹配度小于阈值的情况下，则可以将该第一参考答案也存入第二题库中，从而更新后的第二题库中，该候选题目包含至少两个答案，且每个答案都对应一个置信度。
126.步骤105，在更新后的第二答案的置信度大于第一阈值的情况下，利用候选题目及第一参考答案更新第一题库。
127.需要说明的是，更新后的第二题库中候选题目对应的第二答案的置信度大于第一阈值，说明第二答案为候选题目的正确答案，即第一参考答案为候选题目的正确答案，因此，可以将候选题目及对应的第一参考答案放入第一题库，以扩充第一题库，提高搜题的成功率。
128.可选的，在利用候选题目及第一参考答案更新第一题库之后，可以将第二题库中的候选题目及对应的第二答案从第二题库中删除，以释放第二题库的存储空间。
129.可以理解的是，若更新后的第二答案的置信度仍然小于或等于第一阈值，则仍需对该候选题目的第二答案及第二答案的置信度进行监控和更新，直至最终确定某一答案的置信度大于第一阈值，即可将候选题目及对应的第二答案加入第一题库中。由此，不仅实现了第一题库的自动更新，而且对该题库更新的题目，都是基于用户的使用数据，从而使得题库中的题目更符合用户需求。
130.本公开实施例中，首先获取候选题目的第一描述信息及对应的第一参考答案；之后基于第一描述信息，分别遍历第一题库及第二题库；在第一题库中未包含候选题目、且第二题库中包含候选题目的情况下，确定第一参考答案与候选题目对应的第二答案的第一匹配度；之后在第一匹配度大于第二阈值的情况下，更新第二题库中候选题目对应的第二答案的置信度；最后在更新后的第二答案的置信度大于第一阈值的情况下，利用候选题目及第一参考答案更新第一题库。由此，通过基于获取的候选题目及对应的第一参考答案，对第一题库进行自动更新，从而不仅扩充了题库题目，提高了搜题的成功率，而且降低了题库更新的成本。
131.图2为本公开一实施例所提供的一种题库的更新方法的流程示意图，如图2所示，该题库的更新方法可以包括以下步骤：
132.步骤201，接收答案上传请求，其中，答案上传请求中包括第三题目的标签。
133.其中，第三题目可以为用户上传的答案对应的题目。
134.其中，第三题目的标签可以为任意用于表征该题目所属题库的标签。比如，若第三题目属于第一题库，则其对应的标签可以为a，若第三题目属于第二题库，则其对应的标签可以为b等等，本公开对此不做限定。
135.本公开中，可以在每获取到一个新的题目时，即可根据该题目对应的搜索结果，确定该题目对应的标签。
136.可选的，若新的题目为用户通过答案搜索请求触发的，则该公开在上述步骤201之前还可以包括：
137.获取题目搜索请求，其中，搜索请求中包括待搜索的第四题目的第二描述信息；
138.基于第二描述信息，分别遍历第一题库及第二题库；
139.在第一题库及第二题库中均未包含第四题目的情况下，确定第四题目的标签为预设的标签；
140.最后发布第四题目。
141.其中，第二描述信息可以为任意类型，可用于唯一表征该第四题目的信息。比如，可以为文本信息及图形信息等等，本公开对此不做限定。
142.其中，预设的标签可以为任意可用于表征题库中当前无该题目、或无该题目对应的答案的标签，其具体的实现形式可以根据需要设置，本公开对此不做限定。
143.本公开中，发布该第四题目的方式，可以根据需要设置。比如，可以通过试题的方式，提供给用户进行练习，之后即可根据用户提交的结果，获取该第四题目对应的参考答案。或者，也可以直接将该题目发布在“答案征集”等功能模块，以进行答案征集等等，本公开对此不做限定。
144.需要说明的是，由于第一题库及第二题库中的各个题目均有对应的答案及置信度，若基于第二描述信息遍历第一题库及第二题库后确定，第一题库中未含该第四题目，但是第二题库中包含该第四题目，则可以向用户返回该第四题目对应的答案及置信度。同时由于该第二题库中答案的置信度较低，本公开在向用户返回第四题目对应的答案的同时，还可以将该答案的置信度同步给用户，由用户对该答案进行评判。
145.步骤202，在第三题目的标签为预设的标签的情况下，确定第三题目为候选题目。
146.步骤203，基于候选题目对应的第一描述信息，分别遍历第一题库及第二题库。
147.步骤204，在第一题库中未包含候选题目、且第二题库中包含候选题目的情况下，确定候选题目对应的第一参考答案与第二题库中对应的第二答案的第一匹配度。
148.步骤205，在第一匹配度大于第二阈值的情况下，更新第二题库中候选题目对应的第二答案的置信度。
149.其中，上述步骤203-206的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例的详细描述，在此不再赘述。
150.步骤206，在更新后的第二答案的置信度大于第一阈值的情况下，确定候选题目当前对应的搜索参数。
151.其中，搜索参数，用于指示该候选题目在一定时间段内的被搜索情况。比如可以为预设时间段内的搜索次数及搜索频率。比如，搜索参数可以为候选题目在一个月内的搜索次数及搜索频率；也可以为候选题目在一周内的搜索次数及搜索频率，本公开对此不作限定。
152.本公开中，为了进一步保证第一题库中的题目更能反应用户需求，可以仅将搜索次数和/或搜索频率满足一定条件的题目，加入第一题库中。
153.即，第二题库中还可以存储每个第二题目对应的搜索参数，即当每次收到题目搜索请求时，均可根据该题目对应的搜索情况及已知的搜索参数，更新对应题目的搜索参数。
154.举例来说，若当前时刻收到了题目a的搜索请求，通过匹配可知，该题目a在第二题库中，且第二题库中该题目对应的搜索次数为a，从而题目a对应的搜索次数即可更新为a+1。
155.在一种可能的实现形式中，搜索参数，还可以为用于指示该题目与当前用户常用搜索词间的匹配度。即可以采用以下过程确定候选题目当前对应的搜索参数：
156.(1)根据候选题目在当前时刻之前的预设时段内的被搜索次数及被搜索频率，确定候选题目当前对应的初始搜索参数。
157.(2)获取预设时段内的题目搜索日志，其中，题目搜索日志中包括每个搜索题目的第四描述信息。
158.其中，第四描述信息可以为任意类型，可用于唯一表征每个搜索题目的信息。比如，可以为文本信息及图形信息等等，本公开对此不做限定。
159.可选的，题目搜索日志不仅包括每个搜索题目的第四描述信息，还可以包括：用户在搜索题目时的请求编号、用户在搜索题目时的设备编号，用户在搜索题目时的时间信息等等，本公开对此不做限定。
160.(3)确定每个第四描述信息中包含的各个第一分词。
161.其中，第一分词为第四描述信息中包含的可以反映每个搜索题目的关键信息的词语。
162.比如，第四描述信息可以为“30
°
的余弦值是多少？”，则对应的第一分词可以为“30
°”“
余弦值”。
163.或者，第四描述信息可以为“温暖的反义词是什么？”，则对应的第一分词可以为“温暖”“反义词”。
164.需要说明的是，上述示例只是简单的举例说明，不能做为对本公开中第四描述信息及第一分词的限定。
165.(4)根据每个第一分词在题目搜索日志中的出现频率，确定参考分词集。
166.可选的，可以设置频率阈值，将出现频率大于频率阈值的每个第一分词列入参考分词集。
167.(5)可选的，也可以将出现频率最高的n个第一分词列入参考分词集。
168.根据第一描述信息中每个第二分词与参考分词集中每个参考分词的第三匹配度，确定修正系数。
169.(6)根据修正系数，对初始搜索参数进行修正，以获取候选题目当前对应的搜索参数。
170.可选的，可以使用欧式距离公式、曼哈顿距离公式计算每个第二分词与每个参考分词之间的第三匹配度，或者，还可以通过计算每个第二分词与每个参考分词之间的余弦相似度，将余弦相似度作为每个第二分词与每个参考分词的第三匹配度，本公开在此不做限定。
171.可选的，可以先获取每个第二分词对应的第三匹配度，确定该第二分词是否为参考分词集中的分词，若第二分词为参考分词集中的分词，则可以认为该题目对应的修正系数为正系数，从而即可将初始搜索参数向变大的方向进行更新，以增加其被用来更新第一题库的概率；相反，若每个第二分词均未在参考分词集中，则可以确定将该题目对应的搜索参数向变小的方向进行更新，以降低其被用来更新第一题库的概率。
172.其中，修正系数的具体确定方式，可以根据需要确定，比如，可以基于每个第二分词在第一描述信息中的权重，将各自对应的第三匹配度进行加权求和，或者，也可以根据第二分词对应的第三匹配度所属的范围，确定修正系数的取值等等，本公开对此不做限定。
173.进一步的，由于同一用户可能基于同一题目发起多次搜题请求，为了避免上述情况对统计的各个题目的搜索次数及频率等参数的准确性，本公开中，对第二题库中题目的搜索参数进行更新时，还可以参考每次搜索请求对应的设备编号和/或用户编号，即对于同
一题目而言，同一用户编号，或者同一设备编号的搜索请求，可以视为一次搜索请求。
174.步骤207，在搜索参数满足预设条件的情况下，利用候选题目及第一参考答案更新第一题库。
175.其中，搜索参数满足预设的条件，说明在预设时间段内，候选题目的搜索频率及搜索次数均较高、且与预设时间段内的各个搜索间的关联性较大，从而即可根据候选题目及第一参考答案对第一题库进行更新，以使之后搜索该候选题目的用户可以获取对应的正确答案。
176.本公开实施例中，首先获取候选题目的第一描述信息及对应的第一参考答案；之后基于第一描述信息，分别遍历第一题库及第二题库；在第一题库中未包含候选题目、且第二题库中包含候选题目的情况下，确定第一参考答案与候选题目对应的第二答案的第一匹配度；之后在第一匹配度大于第二阈值的情况下，更新第二题库中候选题目对应的第二答案的置信度；最后在更新后的第二答案的置信度大于第一阈值的情况下，确定候选题目当前对应的搜索参数，在搜索参数满足预设条件的情况下，利用候选题目及第一参考答案更新第一题库。由此，通过利用当前时段内，搜索参数满足预设条件的候选题目及第一参考答案自动更新第一题库，从而不仅扩充了题库题目，提高了搜题的成功率，而且降低了题库更新的成本，提高了题库中题目的有效性。
177.通过上述分析可知，本公开中可以根据候选题目的第一描述信息确定候选题目所在的题库，进一步根据候选题目与第一参考答案更新题库。在一种可能的实现方式中，还可以首先根据候选题目的第一描述信息确定候选题目所属的学科，然后再根据确定候选题目所属的学科确定候选题目所在的目标题库，进而再进行题目匹配，下面结合图3对上述过程进行进一步说明。
178.图3为本公开另一实施例所提供的一种题库的更新方法的流程示意图，如图3所示，该题库的更新方法可以包括以下步骤：
179.步骤301，获取候选题目的第一描述信息及对应的第一参考答案。
180.其中，步骤301的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例的详细描述，在此不再赘述。
181.步骤302，确定第一描述信息与每个科目对应的参考描述信息的第二匹配度。
182.需要说明的是，可以采用本公开任一实施例提供的方案，确定第一描述信息与各个参考描述信息间的第二匹配度，此处不再赘述。
183.其中，每个科目对应的参考描述信息，可以为预先设置的，或者基于该科目的类型及介绍等信息自动生成的，本公开对此不做限定。
184.或者，还可以通过以下方式获取每个科目对应的参考描述信息：
185.(1)获取标注数据集，其中，标注数据集中包括多个参考题目、每个参考题目的第三描述信息及每个参考题目所属的科目。
186.其中，第三描述信息可以为任意类型，可用于唯一表征每个参考题目的信息。比如，可以为文本信息及图形信息等等，本公开对此不做限定。
187.可以理解的是，标注数据集中的参考题目，可以为任意已知其对应的描述信息及所属科目的题目。
188.可以理解的是，标注数据集中可以包含语文、数学、英语等等多个科目的参考题
目，且每个科目对应的参考题目有很多个。由此，可以对标注数据集进行分析，以确定每个科目对应的参考描述信息。
189.(2)根据每个参考题目所属的科目，将多个参考题目进行聚类，以确定每个科目对应的参考题目集。
190.可选的，可以首先对同一科目中每个参考题目的第三描述信息进行筛选，分别获取第三描述信息中包含图形信息的参考题目，及第三描述信息中包含文本信息的参考题目。
191.图4为本公开一实施例所提供的一种获取参考题目集的流程示意图，如图4所示，针对第三描述信息中包含图形信息的多个参考题目，可以采用k均值聚类的方法对多个参考题目中的图形信息进行聚类，以获取n1个第一题目簇；之后对每个第一题目簇中的参考题目进行筛选(图中仅展示了对第一题目簇1进行筛选的过程)，以确定每个科目对应的第一参考题目集。比如，可以将第一题目簇1中相同的参考题目合并为一个参考题目，或者，根据第一题目簇1内每个参考题目出现的次数，获取该第一题目簇1中出现次数最多的m1个参考题目，之后将m1个参考题目放入第一参考题目集中。
192.图5为本公开一实施例所提供的另一种获取参考题目集的流程示意图，如图5所示，针对第三描述信息中包含文本信息的多个参考题目，可以先计算每个参考题目中文本信息对应的哈希值，之后将每个文本信息对应的哈希值进行划分并两两组合，以获取多个哈希键值。之后基于每个文本信息对应的多个哈希键值，将参考题目进行聚类，以获取n2个第二题目簇。
193.由于每个参考题目对应多个哈希键值，从而导致聚类结果中同一题目可能出现在多个簇中，这说明这些簇内的题目的内容是相同的，可以合并。从而将每个参考题目对应的文本信息对应多个哈希键值所在的第二题目簇合并为一个题目簇，再对合并后的题目簇中的多个参考题目进行簇内筛选，比如去重、合并等(图中仅展示了对题目簇1进行筛选的过程)。可选的，上述的合簇操作可以执行多次，从而保证最终得到的每个科目对应的第一参考题目集中无重复。
194.需要说明的是，最后可以对与相同科目对应的第一参考题目集及第二参考题目集的合集进行去重，以获取每个科目对应的参考题目集。
195.(3)将每个参考题目集中的第三描述信息进行融合，以确定每个科目对应的参考描述信息的类型和/或内容。
196.其中，参考描述信息可以为任意类型，可用于唯一表征每个科目的信息。比如，可以为文本信息及图形信息等等，本公开对此不做限定。
197.步骤303，根据每个第二匹配度，确定候选题目所属的科目。
198.可选的，每个第二匹配度中最高值对应的科目为候选题目所属的科目。
199.步骤304，根据候选题目所属的科目，确定待遍历的第一目标题库及第二目标题库。
200.需要说明的是，候选题目所属的科目不同，对应的目标题库也不同。比如，候选题目所属的科目为数学，则对应的第一目标题库及对应的第二目标题库中的题目均为数学题，或者，候选题目所属的科目为语文，则对应的第一目标题库及对应的第二目标题库中的题目均为语文题，
201.其中，第一目标题库中每个第一题目对应的第一答案的置信度大于或等于第一阈值，第二目标题库中每个第二题目对应的第二答案的置信度小于第一阈值。
202.步骤305，基于第一描述信息，分别遍历第一目标题库及第二目标题库。
203.本公开实施例中，首先获取候选题目所属的科目，之后根据候选题目所属的科目，确定待遍历的第一目标题库及第二目标题库，最后基于第一描述信息，分别遍历第一目标题库及第二目标题库，由此，根据候选题目所属的学科缩小了待遍历的题库的范围，降低了遍历题库的工作量，提高了更新题库的效率。
204.步骤306，在第一目标题库中未包含候选题目、且第二目标题库中包含候选题目的情况下，确定第一参考答案与候选题目对应的第二答案的第一匹配度。
205.步骤307，在第一匹配度大于第二阈值的情况下，更新第二目标题库中候选题目对应的第二答案的置信度。
206.步骤308，在更新后的第二答案的置信度大于第一阈值的情况下，利用候选题目及第一参考答案更新第一目标题库。
207.其中，上述步骤305-步骤308的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例的详细描述，在此不再赘述。
208.本公开实施例中，首先获取候选题目所属的科目，之后根据候选题目所属的科目，确定待遍历的第一目标题库及第二目标题库，再在第一参考答案与候选题目对应的第二答案的第一匹配度大于阈值的情况下，更新第二目标题库中候选题目对应的第二答案的置信度，最后在更新后的第二答案的置信度大于第一阈值的情况下，利用候选题目及第一参考答案更新第一目标题库，由此，根据候选题目所属的学科缩小了待遍历的题库的范围，结合候选题目及对应的第一参考答案，自动对题库进行更新，不仅降低了遍历题库的工作量，提高了更新题库的效率，而且扩充了题库题目，提高了搜题的成功率，降低了题库更新的成本。
209.通过上述分析可知，本公开中基于候选题目的第一描述信息及对应的第一参考答案实时地对题库进行更新，在一种可能实现的方式中，也可以周期性地对题库进行更新，下面结合图6对上述过程进行进一步说明。
210.图6为本公开另一实施例所提供的一种题库的更新方法的流程示意图，如图6所示，该题库的更新方法可以包括以下步骤：
211.步骤601，获取预设时段内的题目搜索日志。
212.其中，题目搜索日志中包括每个搜索题目的描述信息及对应的搜索结果的来源。
213.其中，搜索题目的描述信息可以为任意类型，可用于唯一表征每个搜索题目的信息。比如，可以为文本信息及图形信息等等，本公开对此不做限定。
214.步骤602，根据每个搜索结果的来源，确定待处理的搜索题目。
215.可选的，响应于任一搜索结果来自第一题库，则将任一搜索结果对应的搜索题目确定为无效搜索题目。
216.可选的，响应于任一搜索结果来自第二题库，则将任一搜索结果对应的搜索题目确定为待处理的搜索题目，其中，第二题库中的题目，可以为用户上传的题目，且第二题库中的题目可能无答案，或者对应的答案的置信度低于第一阈值。
217.步骤603，根据各个待处理的搜索题目的描述信息，将各个待处理的搜索题目进行
聚类，以获取目标题目。
218.其中，上述步骤603的具体实现形式，可参照本公开中其他各实施例的详细描述，在此不再赘述。
219.步骤604，利用目标题目对题库进行更新。
220.本公开实施例中，首先获取预设时段内的题目搜索日志，之后根据每个搜索结果的来源，确定待处理的搜索题目，再根据各个待处理的搜索题目的描述信息，将各个待处理的搜索题目进行聚类，以获取目标题目，最后利用目标题目对题库进行更新，由此，可以周期性地对题库进行更新，扩充了题库题目，提高了搜题的成功率。
221.需要说明的是，可以根据需要选择实时地对题库进行更新，还是周期性地对题库进行更新。
222.为了实现上述实施例，本公开还提出一种题库的更新装置。
223.图7为本公开实施例所提供的题库的更新装置的结构示意图。
224.如图7所示，该题库的更新装置700可以包括：第一获取模块710、遍历模块720、确定模块730、第一更新模块740、第二更新模块750。
225.其中，第一获取模块710，用于获取候选题目的第一描述信息及对应的第一参考答案；
226.遍历模块720，用于基于第一描述信息，分别遍历第一题库及第二题库，其中，第一题库中每个第一题目对应的第一答案的置信度大于或等于第一阈值，第二题库中每个第二题目对应的第二答案的置信度小于第一阈值；
227.确定模块730，用于在第一题库中未包含候选题目、且第二题库中包含候选题目的情况下，确定第一参考答案与候选题目对应的第二答案的第一匹配度；
228.第一更新模块740，用于在第一匹配度大于第二阈值的情况下，更新第二题库中候选题目对应的第二答案的置信度；
229.第二更新模块750，用于在更新后的第二答案的置信度大于第一阈值的情况下，利用候选题目及第一参考答案更新第一题库。
230.本公开实施例中的上述各模块的功能及具体实现原理，可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
231.本公开实施例中，题库的更新装置700首先获取候选题目的第一描述信息及对应的第一参考答案；之后基于第一描述信息，分别遍历第一题库及第二题库；在第一题库中未包含候选题目、且第二题库中包含候选题目的情况下，确定第一参考答案与候选题目对应的第二答案的第一匹配度；之后在第一匹配度大于第二阈值的情况下，更新第二题库中候选题目对应的第二答案的置信度；最后在更新后的第二答案的置信度大于第一阈值的情况下，利用候选题目及第一参考答案更新第一题库。由此，通过基于获取的候选题目及对应的第一参考答案，对第一题库进行自动更新，从而不仅扩充了题库题目，提高了搜题的成功率，而且降低了题库更新的成本。
232.如图8所示，图8为本公开另一实施例所提供的题库的更新装置的结构示意图，该题库的更新装置800可以包括：第一获取模块810、遍历模块820、确定模块830、第一更新模块840、第二更新模块850、第二获取模块860、第三获取模块870。
233.在一种可能的实现方式中，第一获取模块810，具体用于：
234.接收答案上传请求，其中，答案上传请求中包括第三题目的标签；
235.在第三题目的标签为预设的标签的情况下，确定第三题目为候选题目。
236.在一种可能的实现方式中，该题库的更新装置800还包括第二获取模块860，第三获取模块860，具体用于：
237.获取题目搜索请求，其中，搜索请求中包括待搜索的第四题目的第二描述信息；
238.基于第二描述信息，分别遍历第一题库及第二题库；
239.在第一题库及第二题库中均未包含第四题目的情况下，确定第四题目的标签为预设的标签；
240.发布第四题目。
241.在一种可能的实现方式中，遍历模块820，具体用于：
242.确定第一描述信息与每个科目对应的参考描述信息的第二匹配度；
243.根据每个第二匹配度，确定候选题目所属的科目；
244.根据候选题目所属的科目，确定待遍历的第一目标题库及第二目标题库；
245.基于第一描述信息，分别遍历第一目标题库及第二目标题库。
246.在一种可能的实现方式中，该题库的更新装置800还包括第三获取模块870，第三获取模块870，具体用于：
247.获取标注数据集，其中，标注数据集中包括多个参考题目、每个参考题目的第三描述信息及每个参考题目所属的科目；
248.根据每个参考题目所属的科目，将多个参考题目进行聚类，以确定每个科目对应的参考题目集；
249.将每个参考题目集中的第三描述信息进行融合，以确定每个科目对应的参考描述信息的类型和/或内容。
250.在一种可能的实现方式中，第二更新模块850，包括：
251.确定单元8501，用于确定候选题目当前对应的搜索参数；
252.更新单元8502，用于在搜索参数满足预设条件的情况下，利用候选题目及第一参考答案更新第一题库。
253.在一种可能的实现方式中，确定单元8501，具体用于：
254.根据候选题目在当前时刻之前的预设时段内的被搜索次数及被搜索频率，确定候选题目当前对应的初始搜索参数；
255.获取预设时段内的题目搜索日志，其中，题目搜索日志中包括每个搜索题目的第四描述信息；
256.确定每个第四描述信息中包含的各个第一分词；
257.根据每个第一分词在题目搜索日志中的出现频率，确定参考分词集；
258.根据第一描述信息中每个第二分词与参考分词集中每个参考分词的第三匹配度，确定修正系数；
259.根据修正系数，对初始搜索参数进行修正，以获取候选题目当前对应的搜索参数。
260.在一种可能的实现方式中，第一描述信息为文本信息，遍历模块820，具体用于：
261.确定文本信息对应的第一哈希值；
262.将第一哈希值进行切分，以获取多个第一子哈希值；
263.计算每个第一子哈希值，分别与第一题库中每个第一题目对应的每个第二子哈希值的第四匹配度，及与第二题库中每个第二题目对应的每个第三子哈希值的第五匹配度；
264.根据每个第一题目对应的多个第四匹配度，确定每个第一题目是否为候选题目；
265.根据每个第二题目对应的多个第五匹配度，确定每个第二题目是否为候选题目。
266.可以理解的是，本实施例附图8中的题库的更新装置800与上述实施例中的题库的更新装置700，第一获取模块810与上述实施例中的第一获取模块710，遍历模块820与上述实施例中的遍历模块720，确定模块830与上述实施例中的确定模块730，第一更新模块840与上述实施例中的第一更新模块740，第二更新模块850与上述实施例中的第二更新模块750，可以具有相同的功能和结构
267.本公开实施例中的上述各模块的功能及具体实现原理，可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
268.本公开实施例中，题库的更新装置800首先获取候选题目所属的科目，之后根据候选题目所属的科目，确定待遍历的第一目标题库及第二目标题库，再在第一参考答案与候选题目对应的第二答案的第一匹配度大于阈值的情况下，更新第二目标题库中候选题目对应的第二答案的置信度，最后在更新后的第二答案的置信度大于第一阈值的情况下，利用候选题目及第一参考答案更新第一目标题库，由此，根据候选题目所属的学科缩小了待遍历的题库的范围，结合候选题目及对应的第一参考答案，自动对题库进行更新，不仅降低了遍历题库的工作量，提高了更新题库的效率，而且扩充了题库题目，提高了搜题的成功率，降低了题库更新的成本。
269.为了实现上述实施例，本公开还提出一种电子设备，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，处理器执行程序时，实现如本公开前述实施例提出的题库的更新方法。
270.为了实现上述实施例，本公开还提出一种非临时性计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如本公开前述实施例提出的题库的更新方法。
271.为了实现上述实施例，本公开还提出一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行如本公开前述实施例提出的题库的更新方法。
272.图9示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性电子设备的框图。图9显示的电子设备12仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
273.如图9所示，电子设备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。
274.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(industry standard architecture；以下简称：isa)总线，微通道体系结构(micro channel architecture；以下简称：mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(video electronics standards association；以下简称：vesa)局域总线以及外围组件互连(peripheral component interconnection；以下简称：pci)总线。
275.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。
276.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(random access memory；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9未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图9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(compact disc read only memory；以下简称：cd-rom)、数字多功能只读光盘(digitalvideo disc read only memory；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公开各实施例的功能。
277.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通常执行本公开所描述的实施例中的功能和/或方法。
278.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(local area network；以下简称：lan)，广域网(wide area network；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。
279.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。
280.本公开的技术方案，首先获取候选题目的第一描述信息及对应的第一参考答案；之后基于第一描述信息，分别遍历第一题库及第二题库；在第一题库中未包含候选题目、且第二题库中包含候选题目的情况下，确定第一参考答案与候选题目对应的第二答案的第一匹配度；之后在第一匹配度大于第二阈值的情况下，更新第二题库中候选题目对应的第二答案的置信度；最后在更新后的第二答案的置信度大于第一阈值的情况下，利用候选题目及第一参考答案更新第一题库。由此，通过基于获取的候选题目及对应的第一参考答案，对第一题库进行自动更新，从而不仅扩充了题库题目，提高了搜题的成功率，而且降低了题库更新的成本。
281.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公开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。
282.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。在本公开的描述中，“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。
283.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，并且本公开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，这应被本公开的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
284.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。
285.应当理解，本公开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。
286.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。
287.此外，在本公开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。
288.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公开的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本公开的限制，本领域的普通技术人员在本公开的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。