数据处理方法、数据处理系统、电子设备和介质与流程

1.本技术涉及公共安全技术领域，可用于金融领域，具体涉及一种数据处理方法、数据处理系统、电子设备和产品。


背景技术：

2.在目前的金融行业中，安保主要依靠视频监控，通常一个监控人员需要通过监控大屏同时监控10路以上的监控画面，而由于多路音频会彼此产生干扰，故监控多路视频画面往往不带音频，若人员在网点呼救，监控人员往往无法第一时间识别并采取相关措施。


技术实现要素：

3.鉴于上述技术问题，本技术提供了一种基于边缘计算盒子的数据处理方法，通过利用边缘计算盒子接入nvr的设计模式，充分发挥边缘计算盒子的计算能力优势，可及时监控到网点处人员的异常状态，避免人为筛查发生遗漏的情况。
4.本技术的第一个方面提供了基于边缘计算盒子的数据处理方法，包括以下步骤：
5.获取音视频混合数据；
6.处理所述音视频混合数据，以将所述音视频混合数据分离成原始音频数据和原始视频数据，其中，所述原始音频数据和所述原始视频数据呈对应关系；
7.利用模型分析所述原始音频数据；
8.在所述原始音频数据异常时输出异常信息；
9.将所述异常信息转化为结构化信息，并发送至平台终端；
10.调取异常音频数据对应的视频数据，其中，所述视频数据自所述原始视频数据中抽取；
11.根据所述视频数据复核所述异常信息，并生成复核结果。
12.根据本技术的数据处理方法，通过先筛选出异常音频数据，再通过异常音频数据对应的视频数据进行确认的方式，可及时监控到网点处人员的异常状态，避免在高峰期时因过度依赖人工，而导致发生遗漏的情况。
13.进一步地，利用模型分析所述原始音频数据，包括：
14.将所述原始音频数据分帧；
15.提取每帧内的音频特征，形成多维向量序列；
16.将所述多维向量序列与所述模型的样本对比。
17.进一步地，在所述原始音频数据异常时输出异常信息，包括：
18.在对比成功时输出异常字段；
19.调取所述异常字段所属的异常音频数据，其中，所述异常音频数据自所述原始音频数据中抽取。
20.进一步地，所述方法还包括：
21.在获取音视频混合数据的同时，获取采集所述音视频混合数据的设备的位置信
息、采集所述音视频混合数据的设备的序列号和所述音视频混合数据的采集时间。
22.进一步地，所述方法还包括：将所述设备的位置信息、所述设备的序列号和所述音视频混合数据的采集时间合并于所述结构化信息中。
23.进一步地，将所述异常信息转化为结构化信息，并发送至平台终端，包括：
24.根据所述异常字段划分级别；
25.级别高的所述异常字段被优先发送至平台终端。
26.进一步地，将所述异常信息转化为结构化信息，并发送至平台终端，还包括：
27.在时间段内有连续的多条结构化信息，且所述多条结构化信息具备相同的设备的位置信息和相同的设备的序列号时，合并所述多条结构化信息，并发送至平台终端。
28.进一步地，所述方法还包括：
29.根据所述异常音频数据关联采集所述异常音频数据的设备，以复核所述异常信息。
30.本技术的第二方面提供了一种基于边缘计算盒子的数据处理系统，包括：获取模块，所述获取模块用于获取音视频混合数据；处理模块，所述处理模块用于：处理所述音视频混合数据，以将所述音视频混合数据分离成原始音频数据和原始视频数据，其中，所述原始音频数据和所述原始视频数据呈对应关系；分析模块，所述分析模块用于利用模型分析所述原始音频数据；输出模块，所述输出模块用于在所述原始音频数据异常时输出异常信息；信息上送模块，所述信息上送模块用于：将所述异常信息转化为结构化信息，并发送至平台终端；视频调取模块，所述视频调取模块用于：调取异常音频数据对应的视频数据，其中，所述视频数据自所述原始视频数据中抽取；以及复核模块，所述复核模块用于：根据所述视频数据复核所述异常信息，并生成复核结果。
31.本技术的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行所述的数据处理方法。
32.本技术的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行所述的数据处理方法。
33.本技术的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的数据处理方法。
附图说明
34.通过以下参照附图对本技术实施例的描述，本技术的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
35.图1示意性示出了根据本技术实施例的数据处理方法的应用场景图；
36.图2示意性示出了根据本技术实施例的基于边缘计算盒子的数据处理方法的流程图；
37.图3示意性示出了根据本技术实施例中边缘计算盒子内功能模块图；
38.图4示意性示出了根据本技术实施例中步骤s203利用模型对原始音频数据分析的方法流程图；
39.图5示意性示出了根据本技术实施例中步骤s204利用模型将原始音频数据与样本
对比的结果流向图；
40.图6示意性示出了根据本技术实施例的数据处理系统的结构框图；以及
41.图7示意性示出了实现本技术实施例的数据处理方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
42.以下，将参照附图来描述本技术的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本技术的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本技术实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本技术的概念。
43.在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本技术。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
44.在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
45.在使用类似于“a、b和c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b和c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。
46.在目前的金融行业中，安保主要依靠视频监控或ai拾音器。由于多路音频会彼此产生干扰，故监控多路视频画面时往往不带音频，通常在每个金融网点只安装摄像头，通过监控人员在监控中心轮询多路监控视频，核对监控视频中人员的口型以识别人员是否处于呼救状态。此种方式需要依赖人工执行，在业务高峰期或夜间视线较暗时，人工识别困难，可能存在筛查遗漏的情况，无法持续保证监控识别的及时性。
47.为了解决上述问题，部分金融网点加装ai拾音器直接对获取的音频进行降噪处理，并将降噪后的音频上送至监控指挥中心，通过中心管理分析软件识别人员是否处于呼救状态，在命中时将结果信息推送至接警终端，监控人员处置报警。在此种方案中，虽然可以通过音频识别可以及时获得警情，但一方面，由于音频集中在具有中心管理分析软件的服务器中处理，在服务器宕机时本方案的流程会被中断，无法分析音频带来安全风险；另一方面，大量的音频需从各个网点上送至监控指挥中心，由于音频属于非结构化数据，将会占用大量的宽带资源，从而增加网络成本。另外，将网点的摄像头替换成ai拾音器会带来大量的更换成本(采购成本、人工成本、布线成本等)，难以实现所有网点的更替。
48.本技术针对相关技术中存在的问题，弱化了监控中心集中处理的过程，由边缘计算盒子进行音频分析解决了传统模式中人工成本检查较高问题。同时，边缘计算盒子本质上是具有较强算力的边缘设备，设备中部署了包含音频视频分离套件以及音频分析算法，用于识别人员呼救并转化为结构化数据上送报警，可降低监控中心的带宽以及处理压力。
49.本技术的实施例中提供了一种基于边缘计算盒子的数据处理方法，通过利用边缘计算盒子接入nvr(network video recorder，网络视频录像机)的设计模式，充分发挥边缘
计算盒子的计算能力优势，可及时监控到网点处人员的异常状态，避免人为筛查发生遗漏的情况。
50.需要说明的是，边缘计算盒子是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端的服务。本技术中的边缘计算盒子具有推力计算能力，部署近采集音视频混合数据的一侧。
51.图1示意性示出了根据本技术实施例的数据处理方法，可以应用在金融场所的网点中。
52.如图1所示，应用场景100中示意性的给出了两个金融网点：网点1和网点2，在网点1中包括：两个摄像头、两个拾音器、一个nvr以及一个边缘计算盒子，网点2的配置与网点1相同，在网点2中也包括：两个摄像头、两个拾音器、一个nvr以及一个边缘计算盒子。摄像头接入网点现有的拾音器中，摄像头用于采集视频数据、拾音器用于采集音频数据，将采集到的音频数据混合视频数据保存至nvr，边缘计算盒子通过rtsp流(real time streaming protocol，实时音视频流传输协议)，将现有的音视频信号从nvr拉取后，经过音频视频流分离、cnn(卷积神经网络)对音频流的人工智能分析后，将人员求救信号识别出并推送至监控中心的接警终端上以备工作人员处理。
53.在实际使用过程中，网络用以在摄像头、拾音器、nvr、边缘计算盒子和接警终端的有传输关系的两两之间提供通信链路的介质，例如，在nvr和边缘计算盒子之间，有nvr内的混合音视频向边缘计算盒子传输的过程，因此nvr与边缘计算盒子之间有网络。网络可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆。
54.应该理解，图1中的摄像头、拾音器、nvr和边缘计算盒子的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，在一个网点内，可以具有任意数目的摄像头、拾音器、nvr和边缘计算盒子。
55.以下将基于图1描述的场景，通过图2对申请实施例的数据处理方法进行详细描述。
56.图2示意性示出了根据本技术实施例基于边缘计算盒子的数据处理方法的流程图。图3示意性示出了根据本技术实施例中边缘计算盒子内功能模块图。
57.如图2所示，基于边缘计算盒子的数据处理方法，包括步骤s201-步骤s207。
58.需要注意的是，步骤s201-步骤s205是在边缘计算盒子内完成的，可对图3中边缘计算盒子内的功能模块进行解释说明；步骤s206-步骤s207是在平台终端完成的。
59.当然，在使用边缘计算盒子之前，有设备对音视频混合数据先进行采集和转存，例如，将摄像头接入网点现有的拾音器中，摄像头用于采集视频数据、拾音器用于采集音频数据，音频数据混合视频数据在nvr中转存，经过rtsp流进入边缘计算盒子内，执行步骤s201-步骤207。
60.下述将结合图2和图3对数据处理方法进行解释说明。
61.在步骤s201，获取音视频混合数据。
62.将网点中nvr内的音视频混合数据通过rtsp流拉取进边缘计算盒子。
63.边缘计算盒子内部署有厂商sdk(software development kit，软件开发工具包)集成模块和rtsp标准流处理器。
64.由于nvr可由多个不同的厂商生产，厂商sdk集成模块集成各个nvr厂商的sdk，可用于从各个厂商nvr中获取rtsp流，rtsp标准流处理器发出rtsp流。即，边缘计算盒子具有
对所有nvr获取音视频混合数据的能力。
65.在步骤s202，处理音视频混合数据，以将音视频混合数据分离成原始音频数据和原始视频数据，其中，原始音频数据和原始视频数据呈对应关系。
66.边缘计算盒子内有音视频分离模块，用于将rtsp流中的音频帧和视频帧分离，从而得到单独的原始音频数据和原始视频数据。将原始音频数据和原始视频数据形成关联，使每帧的原始音频数据和原始视频数据能对应关联，以达到任何一段音频数据都可以从原始视频数据中调取到对应的视频数据、任何一段视频数据都可以从原始音频数据中调取到对应的音频数据。
67.需要注意的是，本技术中“对应”指的是视频数据和音频数据是在同一人员上同时刻发生的，例如：在一段视频数据对应的音频数据中，从视频数据中读取到的人员的口型与音频数据中读取的内容中完全一致，即，视频数据中人员的意愿表达与音频数据中的意愿表达完全一致。
68.在步骤s203，利用模型分析原始音频数据。
69.将原始音频数据输入模型中，将原始音频数据转化为声音指纹，通过智能算法识别原始音频数据是否为呼救信息。例如：将呼救的相关数据信息作为样本训练模型，原始音频数据通过特定的算法以标识符的形式提取出关键字，关键字与样本比对，在命中时原始音频数据为呼救信息。
70.边缘计算盒子内的音频识别模块，可将分离后的原始音频数据进行声音指纹分析，识别声音指纹内的呼救信息。
71.在步骤s204，在原始音频数据异常时输出异常信息。
72.在步骤s203中将原始音频数据与样本进行比对，比对结果有两个：当原始音频数据与样本至少部分数据相同时，原始音频数据为异常音频数据，模型输出异常信息；当原始音频数据与样本完全不同时，原始音频数据为正常音频数据，正常音频数据可忽略处理。
73.上述的异常信息可以为，原始音频数据与样本比对后，原始音频数据中的部分数据命中样本，此部分数据为异常信息，例如：在原始音频数据中出现与呼救相关的关键词命中样本，与呼救相关的关键词作为异常信息输出。
74.在步骤s205，将异常信息转化为结构化信息，并发送至平台终端。
75.目前的音频在监控中心分析前，为非结构化信息，占用了大量的宽带资源，增加宽带成本。本技术将异常信息转化为结构化信息，解决异常信息上送平台终端的资源占用问题，降低宽带开销。
76.需要补充的是，非结构化信息指的是无法完全数字化的信息，如文档文件、图片、图纸资料等，非结构化信息指的是被数字化的可是别的数据，如字段、记录等。针对本技术，非结构化信息在现有技术中的应用是将一段完整的语句上传至中心分析软件中分析，占用监控中心大量资源；而本技术将异常信息转化为结构化信息，以一个字段的形式表达，可降低宽带资源的占用情况。
77.结构化信息被平台终端接收，工作人员可通过结构化信息读取到异常信息的内容，进而及时做出响应。
78.根据本技术的一个实施例，在获取音视频混合数据的同时，获取采集音视频混合数据的设备的位置信息、采集音视频混合数据的设备的序列号和音视频混合数据的采集时
间。将设备的位置信息、设备的序列号和音视频混合数据的采集时间合并于结构化信息中。
79.当然，平台终端接收到的结构化信息，可不止包括异常信息，还可以包括设备的位置信息、设备的序列号和音视频混合数据的采集时间等，具体可根据需求加入到结构化信息中。
80.设备的位置信息上带有该设备的安装地址信息，通过设备的位置信息，可确认发生异常音频数据的位置，例如：发出呼救的人员所在网点地址。
81.设备的序列号可记录设备在网点的具体安装位置，接警终端或网点的服务器上以设备的序列号的方式记录有每个设备的安装位置，通过设备的序列号，可确认采集到异常音频数据的设备，通过设备找到在该网点内发出异常音频数据的场所，例如：发出呼救的人员在网点内的所处场所位置信息。
82.采集时间可记录发生异常音频数据的时间，通过采集时间，可确认发生异常音频数据的时间与终端平台接到警情的时间已过去多久。
83.通过上述结构化信息内传递的综合信息，可为工作人员提供更多的有效信息，利于工作人员针对警情的后续处理。
84.为了进一步的确认是否真实发生警情，模型判断是否有误，需要核对异常音频数据，以下为对异常音频数据的复核，具体包括步骤s206-步骤s207。
85.在步骤s206，调取异常音频数据对应的视频数据，其中，视频数据自原始视频数据中抽取。
86.终端平台的服务器可调取异常音频数据对应的视频数据，通过对视频数据进行复核。
87.在一个实施例中，根据异常音频数据关联采集异常音频数据的设备，以复核异常信息。
88.当然，在通过视频数据复核的同时，还可以通过结构化信息所提供的设备的序列号，关联到采集常音频数据的设备，通过相关设备进行人员表情的现场监控识别。
89.在步骤s207，根据视频数据复核异常信息，并生成复核结果。
90.工作人员通过调取的视频数据、或者通过调取的视频数据以及结合现场的人员表情，判断异常音频数据是否正确。
91.在通过复核确实发生警情时，相当于模型判断正确，此时可向模型发送正向反馈结果；在通过复核没有发生警情时，相当于模型判断错误，向模型发送反向反馈结果，以提高模型的精确度。
92.在音频识别模块内设置有模型优化模块，复核结果作为模型的反馈以优化模型，调整模型内部的权重以及偏置使模型的识别结果更准确。通过数据回流不断优化模型提升识别精确度，解决了目前技术中仅能通过人工口型识别警情或通过非结构化数据识别警情的问题。
93.图4示意性示出了根据本技术实施例中步骤s203利用模型对原始音频数据分析的方法流程图。
94.如图4所示，该实施例的利用模型分析原始音频数据包括步骤s301-步骤s303。
95.在步骤s301，将原始音频数据分帧。
96.原始音频数据是一段完整的、连续的音频流，将原始音频数据进行分帧，以将原始
音频数据分割成多个音频片段。
97.在步骤s302，提取每帧内的音频特征，形成多维向量序列。
98.提取每个音频片段内的音频特征，形成多维向量序列，例如：可以是语言特征参数mfcc(mel-frequency cepstral coefficients，梅尔倒谱系数)提取过程，其中包括预加重、分帧、加窗、傅里叶变换、滤波器组过滤等相关过程。
99.可以理解的是，特征是指能够描述音频中所包含语义信息的关键信息(呼救信息)，音频特征提取是将音频中的关键信息(呼救信息)进行加工提取的过程。
100.在步骤s303，将多维向量序列与模型的样本对比。
101.已完成训练的模型内包含有与呼救相关的关键词库，将计算出的多维向量序列与关键词库内的每个关键词的向量序列一一比对，核对关键词库内是否有与音频特征相符合的关键词。
102.图5示意性示出了根据本技术实施例中步骤s204利用模型将原始音频数据与样本对比的结果流向图。
103.如图5所示，该实施例的利用模型分析原始音频数据包括步骤s401-步骤s404。
104.在步骤s401，对比音频特征与样本是否相同。
105.在步骤s402，在对比成功时输出异常字段。
106.在步骤s403，在对比失败时无输出。
107.步骤s402和步骤s403作为原始音频数据与样本比对的结果，比对结果至少择其一。在对比成功时，模型输出异常字段，可理解为输出与呼救相关的关键词，然后执行步骤s404；在对比失败时无输出，可直接做忽略处理。
108.在步骤s404，调取异常字段所属的异常音频数据，其中，异常音频数据自原始音频数据中抽取。
109.异常字段是通过步骤s301-步骤s303，从每帧音频数据中提取的音频特征。因此，根据异常字段反推，可确认该异常字段所属的音频数据为异常音频数据。异常音频数据作为原始音频数据中的其中一帧，被从原始音频数据中抽取出。
110.可以理解的是，通过异常字段，找到了该异常字段的原始来源(异常音频数据)。
111.在现实中，平台终端需要监控大量的网点，每个网点内部都存在多个摄像头，在异常信息上送至平台终端的过程中，需要做优化处理，防止因宽带有限的原因导致错过急需处理的案件。
112.在一个实施例中，将异常信息上送至平台终端，包括：
113.根据异常字段划分级别；
114.级别高的异常字段被优先发送至平台终端。
115.异常字段可根据异常字段的语义在报警流控模块中设置级别，级别可以体现现场突发事件的紧急性。报警流控模块在流量有限的情况下，例如：1秒只允许1个异常字段传递，按照优先级放行。
116.可以理解的是，级别较高的事件的紧急度高，级别较低的事件的紧急度低，利用级别可划分异常字段发送至平台终端的优先级。例如：异常字段中的直接传递呼救信息的级别比异常字段中的通过暗语传递信息的级别高，在直接传递呼救信息和通过暗语传递信息同时发生的情况下，级别高的(直接传递呼救信息)被优先放行至平台终端。
117.在另一个实施例中，将异常信息上送至平台终端，包括：
118.在时间段内有连续的多条结构化信息，且多条结构化信息具备相同的设备的位置信息和相同的设备的序列号时，合并多条结构化信息，并发送至平台终端。
119.在设备出现故障时，可能会频繁向平台终端发送报警信息，而这些报警信息可能为真实的，也可能为谎报的。为了避免大量结构化信息占据宽带资源，将具备相同的设备的位置信息和相同的设备的序列号得到的结构化信息聚合，通过复核大量结构化信息的其中一个，从而验证是否为设备出现故障造成无关播报。
120.在边缘计算盒子内设置有报警聚合模块，通过报警聚合模块对大量连续的同源(同的设备的位置信息和相同的设备的序列号)结构化信息的聚合，减少资源的占用，避免过多无关报警。
121.根据本技术的数据处理方法，通过先筛选出异常音频数据，再通过异常音频数据对应的视频数据进行确认的方式，可及时监控到网点处人员的异常状态，避免在高峰期时因过度依赖人工，而导致发生遗漏的情况。
122.基于上述数据处理方法，本技术还提供了一种数据处理系统。以下将结合图6对该装置进行详细描述。
123.图6示意性示出了根据本技术实施例的数据处理系统的结构框图。
124.如图6所示，该实施例的数据处理系统500包括获取模块501、处理模块502、分析模块503、输出模块504、信息上送模块505、视频调取模块506和复核模块507。
125.获取模块501用于获取音视频混合数据。在一个实施例中，获取模块501可以用于执行前文描述的操作s201，在此不再赘述。
126.处理模块502用于：处理音视频混合数据，以将音视频混合数据分离成原始音频数据和原始视频数据，其中，原始音频数据和原始视频数据呈对应关系。在一个实施例中，处理模块502可以用于执行前文描述的操作s202，在此不再赘述。
127.分析模块503用于利用模型分析原始音频数据。在一个实施例中，分析模块503可以用于执行前文描述的操作s203，在此不再赘述。
128.输出模块504用于在原始音频数据异常时输出异常信息。在一个实施例中，输出模块504可以用于执行前文描述的操作s204，在此不再赘述。
129.信息上送模块505用于：将异常信息转化为结构化信息，并发送至平台终端。在一个实施例中，信息上送模块505可以用于执行前文描述的操作s205，在此不再赘述。
130.视频调取模块506用于：调取异常音频数据对应的视频数据，其中，视频数据自原始视频数据中抽取。在一个实施例中，视频调取模块506可以用于执行前文描述的操作s206，在此不再赘述。
131.复核模块507用于：根据视频数据复核异常信息，并生成复核结果。在一个实施例中，复核模块507可以用于执行前文描述的操作s207，在此不再赘述。
132.根据本技术的数据处理系统，可以实现本技术的数据处理方法，通过先筛选出异常音频数据，再通过异常音频数据对应的视频数据进行确认的方式，可及时监控到网点处人员的异常状态，避免在高峰期时因过度依赖人工，而导致发生遗漏的情况。
133.根据本技术的实施例，获取模块501、处理模块502、分析模块503、输出模块504、信息上送模块505、视频调取模块506和复核模块507中的任意多个模块可以合并在一个模块
中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本技术的实施例，获取模块501、处理模块502、分析模块503、输出模块504、信息上送模块505、视频调取模块506和复核模块507中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，获取模块501、处理模块502、分析模块503、输出模块504、信息上送模块505、视频调取模块506和复核模块507中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
134.图7示意性示出了根据本技术实施例的适于实现数据处理方法的电子设备的方框图。
135.如图7所示，根据本技术实施例的电子设备600包括处理器601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器601例如可以包括通用微处理器(例如cpu)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(asic))等等。处理器601还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器601可以包括用于执行根据本技术实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
136.在ram 603中，存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理器601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。处理器601通过执行rom 602和/或ram 603中的程序来执行根据本技术实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除rom 602和ram 603以外的一个或多个存储器中。处理器601也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本技术实施例的方法流程的各种操作。
137.根据本技术的实施例，电子设备600还可以包括输入/输出(i/o)接口605，输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。电子设备600还可以包括连接至i/o接口605的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至i/o接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
138.本技术还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本技术实施例的方法。
139.根据本技术的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可
以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本技术的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的rom 602和/或ram 603和/或rom 602和ram 603以外的一个或多个存储器。
140.本技术的实施例中还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本技术实施例中所提供的物品推荐方法。
141.在该计算机程序被处理器601执行时执行本技术实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本技术的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
142.在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分609被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
143.在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被处理器601执行时，执行本技术实施例的系统中限定的上述功能。根据本技术的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
144.根据本技术的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本技术实施例中提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如java，c++，python，“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在人员计算设备上执行、部分地在人员设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到人员计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
145.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
146.本领域技术人员可以理解，本技术的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本技术中。特别地，在不脱离本技术精神和教导的情况下，本技术的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本技术的范围。
147.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“实例”、“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技术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一定指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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
148.以上对本技术的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本技术的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本技术的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本技术的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本技术的范围之内。