一种床垫枕头推荐方法、装置、设备和存储介质与流程

1.本发明涉及床垫枕头推荐技术领域，尤其涉及一种床垫枕头推荐方法、装置、设备和存储介质。


背景技术：

2.随着人们生活水平的提高，人们对睡眠与健康的重视程度也逐渐增加。如何选择健康、适合且益于睡眠的床垫和/或枕头，对于大部分人来说还是一个难以择决的问题。
3.目前还没有通过科学分析确定人体适合睡眠的床垫和/或枕头的推荐技术，这严重影响了人们购买床垫和/或枕头的效率，影响了人们使用床垫和/或枕头的舒适程度。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种床垫枕头推荐方法、装置、设备和存储介质，以解决无法科学地为用户选择合适的床垫和/或枕头的问题，提升了选择床垫和/或枕头的效率，为用户选择健康、适合且益于睡眠的床垫和/或枕头，确保了用户使用床垫和/或枕头的舒适性。
5.根据本发明的一方面，提供了一种床垫枕头推荐方法，该方法包括：
6.获取待推荐用户信息；
7.将所述待推荐用户信息输入目标神经网络模型，得到所述待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息，其中，所述目标神经网络模型通过目标样本集迭代训练神经网络模型得到，所述目标样本包括：用户信息样本、用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息。
8.根据本发明的另一方面，提供了一种床垫枕头推荐装置，该装置包括：
9.获取模块，用于获取待推荐用户信息；
10.确定模块，用于将所述待推荐用户信息输入目标神经网络模型，得到所述待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息，其中，所述目标神经网络模型通过目标样本集迭代训练神经网络模型得到，所述目标样本包括：用户信息样本、用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息。
11.根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
12.至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的床垫枕头推荐方法。
13.根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的床垫枕头推荐方法。
14.本发明实施例的技术方案，通过获取待推荐用户信息，将待推荐用户信息输入目标神经网络模型，得到待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息，解决了无法科学
地为用户选择合适的床垫和/或枕头的问题，提升了选择床垫和/或枕头的效率，为用户选择健康、适合且益于睡眠的床垫和/或枕头，确保了用户使用床垫和/或枕头的舒适性。
15.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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。
17.图1是根据本发明实施例一提供的一种床垫枕头推荐方法的流程图；
18.图2是根据本发明实施例二提供的另一种床垫枕头推荐方法的流程图；
19.图3是根据本发明实施例三提供的一种床垫枕头推荐装置的结构示意图；
20.图4是实现本发明实施例的床垫枕头推荐方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
21.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
22.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”、“目标”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。
23.实施例一
24.图1是根据本发明实施例一提供的一种床垫枕头推荐方法的流程图，本实施例可适用于床垫枕头推荐情况，该方法可以由床垫枕头推荐装置来执行，该床垫枕头推荐装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该床垫枕头推荐装置可集成在任何提供床垫枕头推荐功能的电子设备中。如图1所示，该方法包括：
25.s101、获取待推荐用户信息。
26.需要说明的是，待推荐用户信息可以是待推荐床垫和/或枕头的用户的信息，具体可以是用户的身体数据信息，例如身高、体重、肩宽、臀宽、腰宽以及各个身体部位的重量等信息，还可以是用户的性别、年龄、地区以及行为偏好等信息，还可以是用户的日常睡眠数据信息，还可以是用户的家庭成员信息。
27.具体的，获取待推荐用户信息的方式例如可以是获取与床垫和/或枕头绑定的app
(application的缩写，手机软件)中的待推荐用户信息，其中，app中的待推荐用户信息由用户自己输入，也可以是获取测量设备中的待推荐用户信息，其中，测量设备中的待推荐用户信息为测量设备测量所得。
28.s102、将待推荐用户信息输入目标神经网络模型，得到待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息。
29.在本实施例中，目标神经网络模型可以是用来进行床垫和/或枕头推荐的神经网络模型。
30.需要解释的是，床垫和/或枕头的属性信息可以是床垫和/或枕头的型号、材质、体积大小以及价格等信息。
31.其中，目标神经网络模型通过目标样本集迭代训练神经网络模型得到。目标样本集可以是由至少一个目标样本组成的集合。目标样本包括：用户信息样本、用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息。
32.需要说明的是，用户信息样本可以是用作训练神经网络模型的用户信息，用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息可以是每个用户信息样本分别对应的床垫和/或枕头的属性信息。
33.具体的，通过至少一个用户信息样本和每个用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息迭代训练神经网络模型得到目标神经网络模型，将待推荐用户信息输入目标神经网络模型，得到待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息。
34.在实际操作过程中，在进行床垫和/或枕头的推荐之前，可以先对床垫和/或枕头进行分类。分类的依据可以是按照床垫和/或枕头的类型进行分类，也可以是按照用户的年龄、性别、身体状况、睡眠偏好、性格特征或健康经历(历史病症等)等对床垫和/或枕头进行分类，以方便快速地对床垫和/或枕头进行分类推荐。
35.本发明实施例的技术方案，通过获取待推荐用户信息，将待推荐用户信息输入目标神经网络模型，得到待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息，解决了无法科学地为用户选择合适的床垫和/或枕头的问题，提升了选择床垫和/或枕头的效率，为用户选择健康、适合且益于睡眠的床垫和/或枕头，确保了用户使用床垫和/或枕头的舒适性。
36.可选的，通过目标样本集迭代训练神经网络模型包括：
37.建立神经网络模型。
38.具体的，建立具有输入层、隐含层和输出层的神经网络模型。
39.将目标样本集中的用户信息样本输入神经网络模型中，得到预测床垫和/或枕头的属性信息。
40.其中，预测床垫和/或枕头的属性信息可以是由神经网络模型根据输入的目标样本集中的用户信息样本预测的目标样本集中的用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息。
41.具体的，将目标样本集中的用户信息样本作为输入参数输入到神经网络模型中，得到输入的目标样本集中的用户信息样本对应的预测床垫和/或枕头的属性信息。
42.根据预测床垫和/或枕头的属性信息和用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息形成的目标函数训练神经网络模型的参数。
43.需要说明的是，目标函数指的是由预测床垫和/或枕头的属性信息和用户信息样
本对应的床垫和/或枕头的属性信息所形成的函数。
44.具体的，根据预测床垫和/或枕头的属性信息和用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息形成目标函数，通过目标函数训练神经网络模型的参数。
45.返回执行将目标样本集中的用户信息样本输入神经网络模型中，得到预测床垫和/或枕头的属性信息的操作，直至得到目标神经网络模型。
46.具体的，返回执行将目标样本集中的用户信息样本输入神经网络模型中，得到预测床垫和/或枕头的属性信息的操作，不断地训练神经网络模型的参数，直至得到目标神经网络模型。
47.实施例二
48.图2是根据本发明实施例二提供的另一种床垫枕头推荐方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行优化。在本实施例中，可以将获取待推荐用户信息具体表述为：获取用户输入的第一人体数据信息、偏好信息以及家庭信息；接收目标设备发送的第二人体数据信息，其中，第二人体数据信息包括：体征数据。
49.同时，本实施例二还可以把将待推荐用户信息输入目标神经网络模型，得到待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息，其中，目标神经网络模型通过目标样本集迭代训练神经网络模型得到，目标样本包括：用户信息样本、用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息进一步描述为：对待推荐用户信息进行预处理，得到目标待推荐信息；将目标待推荐信息输入目标神经网络模型，得到目标待推荐信息对应的床垫和/或枕头的属性信息，其中，目标神经网络模型通过目标样本集迭代训练神经网络模型得到，目标样本包括：用户信息样本、用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息。
50.如图2所示，本发明实施例二提供的另一种床垫枕头推荐方法具体包括如下步骤：
51.s201、获取用户输入的第一人体数据信息、偏好信息以及家庭信息。
52.需要解释的是，第一人体数据信息可以是与床垫和/或枕头绑定的app中的待推荐用户的人体数据信息。例如可以是待推荐用户的身高、体重、肩宽、臀宽、腰宽以及各个身体部位的重量等信息，也可以是待推荐用户的性别、年龄等信息。
53.其中，偏好信息可以是待推荐用户偏好某种床垫和/或枕头的信息，也可以是待推荐用户的行为偏好信息。例如用户偏好床垫和/或枕头的产品材料、产品价格区间、产品组合(例如两个枕头+一个床垫)以及使用人数等。
54.可以知道的是，家庭信息可以是待推荐用户的家庭成员信息。
55.具体的，可以从与床垫和/或枕头绑定的app中获取用户输入的第一人体数据信息、偏好信息以及家庭信息。
56.s202、接收目标设备发送的第二人体数据信息。
57.需要说明的是，目标设备可以是用来测量待推荐用户的人体数据信息的设备。具体可以是测量待推荐用户的身高、体重、肩宽、臀宽、腰宽以及各个身体部位的重量等信息的设备，也可以是测量待推荐用户的日常睡眠数据等信息的设备。
58.需要解释的是，第二人体数据信息可以是由目标设备测量所得的待推荐用户的人体数据信息。
59.其中，第二人体数据信息包括：体征数据。
60.示例性的，体征数据例如可以是待推荐用户的身高、体重、肩宽、臀宽、腰宽以及各
个身体部位的重量等信息，还可以是待推荐用户的日常睡眠数据等信息。
61.具体的，接收目标设备发送的由目标设备测量所得的第二人体数据信息。
62.s203、对待推荐用户信息进行预处理，得到目标待推荐信息。
63.示例性的，预处理具体可以是对待推荐用户信息进行属性分类，得到至少一个分类属性信息，再分别对每个分类属性信息进行特征工程处理。
64.需要说明的是，目标待推荐信息指的是经过预处理后的待推荐用户信息。
65.具体的，获取待推荐用户信息，对待推荐用户信息进行属性分类，得到至少一个分类属性信息，分别对每个分类属性信息进行预处理，得到每个分类属性信息对应的目标待推荐信息。
66.进一步的，可以将对待推荐用户信息进行预处理，得到目标待推荐信息具体为下述步骤：
67.a、对待推荐用户信息进行属性分类，得到至少一个分类属性信息。
68.需要解释的是，属性分类可以是按照不同属性对推荐用户信息进行分类。按照不同属性进行分类具体可以是按待推荐用户信息的单位进行分类，例如身高和肩宽、臀宽、腰宽的单位是厘米，可以将这些分为一类；体重以及各个身体部位的重量的单位是千克，可以将这些分为一类。对待推荐用户信息进行属性分类可以方便针对不同属性的待推荐用户信息进行预处理。
69.需要说明的是，分类属性信息指的是对待推荐用户信息进行属性分类后得到的属性信息。
70.具体的，可以根据不同属性对推荐用户信息进行属性分类，得到至少一个分类属性信息。
71.b、分别对每个分类属性信息进行预处理，得到每个分类属性信息对应的目标待推荐信息。
72.在本实施例中，预处理可以是特征工程处理，也可以是归一化处理，本实施例对此不进行限定。
73.具体的，可以分别对每个分类属性信息进行特征工程处理，也可以分别对每个分类属性信息进行归一化处理，得到每个分类属性信息对应的目标待推荐信息。对每个分类属性信息进行预处理可以使得各属性待推荐用户信息的数据保持在一个数量级范围内，方便后续神经网络模型计算处理。
74.s204、将目标待推荐信息输入目标神经网络模型，得到目标待推荐信息对应的床垫和/或枕头的属性信息，其中，目标神经网络模型通过目标样本集迭代训练神经网络模型得到，目标样本包括：用户信息样本、用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息。
75.具体的，将经过预处理后得到的目标待推荐信息输入目标神经网络模型，得到目标待推荐信息对应的床垫和/或枕头的属性信息。
76.本发明实施例的技术方案，通过获取用户输入的第一人体数据信息、偏好信息以及家庭信息，接收目标设备发送的第二人体数据信息，对待推荐用户信息进行预处理，得到目标待推荐信息，将目标待推荐信息输入目标神经网络模型，得到目标待推荐信息对应的床垫和/或枕头的属性信息。解决了无法科学地为用户选择合适的床垫和/或枕头的问题，提升了选择床垫和/或枕头的效率，为用户选择健康、适合且益于睡眠的床垫和/或枕头，确
保了用户使用床垫和/或枕头的舒适性。
77.可选的，在将待推荐用户信息输入目标神经网络模型，得到待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息之后，还包括：
78.根据待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息确定目标床垫和/或目标枕头，并将目标床垫和/或目标枕头发送至目标终端。
79.其中，目标床垫和/或目标枕头指的是根据待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息确定的符合要求的床垫和/或枕头。
80.需要说明的是，目标终端可以是手机、ipad、笔记本或平板电脑等智能终端。
81.具体的，根据待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息确定符合要求的目标床垫和/或目标枕头，并将目标床垫和/或目标枕头发送至目标终端以供用户选择购买。
82.接收目标终端发送的用户反馈信息。
83.需要说明的是，用户反馈信息可以是用户购买被推荐的床垫和/或枕头后的睡眠状态反馈信息。
84.具体的，接收目标终端发送的用户根据自身需求在目标终端上对目标床垫和/或目标枕头进行点击购买，并使用所购买的床垫和/或枕头后的睡眠状态反馈信息。
85.根据用户反馈信息对目标神经网络模型的参数进行加权修正。
86.具体的，根据用户反馈信息对目标神经网络模型的参数进行加权修正，例如可以是，若用户反馈信息为使用被推荐的床垫和/或枕头后睡眠状态不好，则减小用户所选择购买的床垫和/或枕头的权重，对神经网络模型的参数进行加权修正，在下次为该用户进行推荐时，推荐进行加权修正后的结果。
87.实施例三
88.图3是根据本发明实施例三提供的一种床垫枕头推荐装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：获取模块301和确定模块302。
89.其中，获取模块301，用于获取待推荐用户信息；
90.确定模块302，用于将所述待推荐用户信息输入目标神经网络模型，得到所述待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息，其中，所述目标神经网络模型通过目标样本集迭代训练神经网络模型得到，所述目标样本包括：用户信息样本、用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息。
91.可选的，所述确定模块302包括：
92.建立单元，用于建立神经网络模型；
93.输入单元，用于将所述目标样本集中的用户信息样本输入所述神经网络模型中，得到预测床垫和/或枕头的属性信息；
94.训练单元，用于根据预测床垫和/或枕头的属性信息和用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息形成的目标函数训练所述神经网络模型的参数；
95.第一处理单元，用于返回执行将所述目标样本集中的用户信息样本输入所述神经网络模型中，得到预测床垫和/或枕头的属性信息的操作，直至得到目标神经网络模型。
96.可选的，所述获取模块301包括：
97.获取单元，用于获取用户输入的第一人体数据信息、偏好信息以及家庭信息；
98.接收单元，用于接收目标设备发送的第二人体数据信息，其中，所述第二人体数据信息包括：体征数据。
99.可选的，所述确定模块302包括：
100.预处理单元，用于对所述待推荐用户信息进行预处理，得到目标待推荐信息；
101.第二处理单元，用于将所述目标待推荐信息输入目标神经网络模型，得到所述目标待推荐信息对应的床垫和/或枕头的属性信息，其中，所述目标神经网络模型通过目标样本集迭代训练神经网络模型得到，所述目标样本包括：用户信息样本、用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息。
102.可选的，所述预处理单元具体用于：
103.对所述待推荐用户信息进行属性分类，得到至少一个分类属性信息；
104.分别对每个分类属性信息进行预处理，得到每个分类属性信息对应的目标待推荐信息。
105.可选的，该床垫枕头推荐装置还包括：
106.处理模块，用于根据所述待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息确定目标床垫和/或目标枕头，并将所述目标床垫和/或目标枕头发送至目标终端；
107.接收模块，用于接收所述目标终端发送的用户反馈信息；
108.修正模块，用于根据所述用户反馈信息对所述目标神经网络模型的参数进行加权修正。
109.本发明实施例所提供的床垫枕头推荐装置可执行本发明任意实施例所提供的床垫枕头推荐方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
110.实施例四
111.图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备40的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
112.如图4所示，电子设备40包括至少一个处理器41，以及与至少一个处理器41通信连接的存储器，如只读存储器(rom)42、随机访问存储器(ram)43等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器41可以根据存储在只读存储器(rom)42中的计算机程序或者从存储单元48加载到随机访问存储器(ram)43中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 43中，还可存储电子设备40操作所需的各种程序和数据。处理器41、rom 42以及ram 43通过总线44彼此相连。输入/输出(i/o)接口45也连接至总线44。
113.电子设备40中的多个部件连接至i/o接口45，包括：输入单元46，例如键盘、鼠标等；输出单元47，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元48，例如磁盘、光盘等；以及通信单元49，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元49允许电子设备40通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
114.处理器41可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器41的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能
(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器41执行上文所描述的各个方法和处理，例如床垫枕头推荐方法：
115.获取待推荐用户信息；
116.将所述待推荐用户信息输入目标神经网络模型，得到所述待推荐用户信息对应的床垫和/或枕头的属性信息，其中，所述目标神经网络模型通过目标样本集迭代训练神经网络模型得到，所述目标样本包括：用户信息样本、用户信息样本对应的床垫和/或枕头的属性信息。
117.在一些实施例中，床垫枕头推荐方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元48。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 42和/或通信单元49而被载入和/或安装到电子设备40上。当计算机程序加载到ram 43并由处理器41执行时，可以执行上文描述的床垫枕头推荐方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器41可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行床垫枕头推荐方法。
118.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
119.用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
120.在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
121.为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给
用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
122.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、区块链网络和互联网。
123.计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
124.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
125.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。