用于在虚拟环境中进行社交推荐的方法、装置以及介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，特别涉及虚拟环境中的社交推荐。


背景技术：

2.随着计算机技术的发展，将虚拟环境与现实环境相结合的虚拟现实技术越来越受到人们的关注。虚拟现实包括了多个技术分支，例如ar(augmented reality，增强现实)、vr(virtual reality，虚拟现实)、mr(mixed reality，混合现实)等。
3.ar通过设备识别和判断将虚拟信息叠加在现实环境中，从而在现实环境中实时交互虚拟信息。vr通常被称为沉浸式虚拟现实，为用户呈现完全虚拟的环境，使用户有一种置身于真实世界的感觉。mr指的是合并现实和虚拟世界而产生的新的可视化环境，在新的可视化环境里，物理和数字对象共存，并实时互动。
4.在以上虚拟现实技术的基础上，元宇宙(metaverse)的概念应运而生。元宇宙是基于以上虚拟现实技术进行链接与创造的、与现实世界映射与交互的虚拟世界，是一种具备新型社会体系的数字生活空间。


技术实现要素：

5.在虚拟环境中，用户的形象被数字化改造而可能无法体现用户的真实面貌和性格，这对于虚拟环境中的社交模式提出了挑战。本公开的发明人注意到虚拟环境中的社交问题，提出了一种用于在虚拟环境中进行社交推荐的机制，能够更好地向用户推荐虚拟环境中可能感兴趣的其他用户，以促进虚拟环境中的用户之间的社交。
6.根据本公开的一个方面，提供了一种用于在虚拟环境中进行社交推荐的方法，包括：确定所述虚拟环境中的第一用户和第二用户各自在所述虚拟环境中的关注对象；根据所述第一用户的关注对象和第二用户的关注对象，确定所述第一用户与所述第二用户的关注对象匹配度；以及响应于所述关注对象匹配度超过预先设定的关注对象匹配度阈值，向所述第一用户推荐所述第二用户。
7.根据本公开的另一方面，提供了一种用于在虚拟环境中进行社交推荐的装置，包括：存储器，其上存储有指令；以及处理器，被配置为执行存储在所述存储器上的指令，以执行以下处理：确定所述虚拟环境中的第一用户和第二用户各自在所述虚拟环境中的关注对象；根据所述第一用户的关注对象和第二用户的关注对象，确定所述第一用户与所述第二用户的关注对象匹配度；以及响应于所述关注对象匹配度超过预先设定的关注对象匹配度阈值，向所述第一用户推荐所述第二用户。
8.根据本公开的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器运行时，使所述处理器执行如根据本公开的方法。
附图说明
9.现在将参考附图在下面具体描述中描述本公开，其中贯穿附图相同的附图标记表
示相同或相似的组件。要理解的是，附图不一定按比例绘制，并且附图只用于说明本公开的示例性实施例，不应该认为是对本公开范围的限制。其中：
10.图1示出了根据本公开的实施例的用于在虚拟环境中进行社交推荐的装置的示例性配置框图；
11.图2示出了根据本公开的实施例的用于在虚拟环境中进行社交推荐的方法的示例性流程图；
12.图3示出了根据本公开的另一实施例的用于在虚拟环境中进行社交推荐的装置的示例性配置框图；
13.图4示出了根据本公开的另一实施例的用于在虚拟环境中进行社交推荐的方法的示例性流程图；以及
14.图5示出了可以实现根据本发明的实施例的计算设备的示例性配置。
具体实施方式
15.下面将参考附图详细描述本公开的各种示例性实施例。但要理解的是，对各种示例性实施例的描述仅仅是说明性的，不作为对本公开的技术的任何限制。除非另外具体说明，在示例性实施例中的组件和步骤的相对布置、表达式和数值不限制本公开的范围。
16.图1示出了根据本公开的实施例的用于在虚拟环境中进行社交推荐的装置1000的示例性配置框图。
17.如图1所示，在一些实施例中，装置1000可以包括处理器1010。装置1000的处理器1010提供装置1000的各种功能。在一些实施例中，装置1000的处理器1010可以被配置为执行用于在虚拟环境中进行社交推荐方法2000(后文中将参照图2进行描述)。具体而言，如图1所示，装置1000的处理器1010可以包括关注对象确定单元1020、关注对象匹配度确定单元1030和用户推荐单元1040，分别被配置为执行后述图2中所示的用于在虚拟环境中进行社交推荐的方法2000中的步骤s2010至s2030。应当理解，图1所示的装置1000的各个单元仅是根据其所实现的具体功能所划分的逻辑模块，而不是用于限制具体的实现方式。在实际实现时，上述各个模块可被实现为独立的物理实体，或者也可由单个实体(例如，处理器(cpu或dsp等)、集成电路等)来实现。
18.装置1000的处理器1010可以指在计算系统中执行功能的数字电路系统、模拟电路系统或混合信号(模拟和数字的组合)电路系统的各种实现。处理电路可以包括例如诸如集成电路(ic)、专用集成电路(asic)这样的电路、单独处理器核心的部分或电路、整个处理器核心、单独的处理器、诸如现场可编程门阵列(fpga)的可编程硬件设备、和/或包括多个处理器的系统。
19.在一些实施例中，装置1000还可以包括存储器(未图示)。装置1000的存储器可以存储由处理器1010产生的信息以及用于处理器1010操作的程序和数据。存储器可以是易失性存储器和/或非易失性存储器。例如，存储器可以包括但不限于随机存取存储器(ram)、动态随机存取存储器(dram)、静态随机存取存储器(sram)、只读存储器(rom)以及闪存存储器。另外，装置1000可以以芯片级来实现，或者也可以通过包括其它外部部件而以设备级来实现。
20.在一些实施例中，装置1000可以集成在ar、vr、mr、元宇宙等虚拟现实设备中，在设
备被用户启用时执行用于在虚拟环境中进行社交推荐的方法。在一些实施例中，装置1000也可以实现为单独的装置，与用户的虚拟现实设备进行协作和通信。在装置1000是被用户携带的设备的情况下，各用户的装置1000可以进行交互，以交换所需要的信息。在一些实施例中，装置1000可以配置于服务器端，收集虚拟环境中的多个用户的信息并进行分析，将用于向多个用户进行社交推荐的信息分别发送到各用户所携带的虚拟现实设备中。
21.图2示出根据本公开的实施例的用于在虚拟环境中进行社交推荐的方法2000的示例性流程图。该方法例如可以用于如图1所示的装置1000。
22.本公开中所描述的虚拟环境是利用虚拟现实技术呈现给用户的虚拟环境，包括但不限于利用ar、vr、mr、元宇宙等技术呈现的虚拟环境，例如虚拟展厅、虚拟演出场馆等。此外，本公开所描述的虚拟环境并不限于完全虚拟的环境，也可以包括虚拟环境与现实环境的结合。另外，本公开中所描述的用户是利用虚拟现实技术在虚拟环境中进行体验的用户。用户利用其自身佩戴的虚拟现实设备进入虚拟环境中，在虚拟环境中显示与自身相对应的虚拟形象，并能够看见虚拟环境中的其他用户的虚拟形象，与其他用户进行交互，与虚拟环境中的虚拟对象进行交互等。
23.如图2所示，在s2010中，关注对象确定单元1020确定虚拟环境中的第一用户和第二用户各自在虚拟环境中的关注对象。
24.虚拟环境中可以包括多个虚拟对象。例如，在虚拟环境是虚拟展厅(例如虚拟车展)的情况下，虚拟对象可以是在虚拟展厅中展示的虚拟物品(例如虚拟车辆)。另外，虚拟对象也可以是虚拟物品的一个或多个细节部分(例如虚拟车辆的车灯、车轮等)。作为另一个例子，虚拟对象也可以是虚拟环境中提供的一种或多种服务。
25.用户在虚拟环境中的关注对象是虚拟环境中的虚拟对象中用户可能感兴趣的一个或多个对象。在一个实施例中，关注对象可以是如下中的至少一个：所述虚拟环境中的一个或多个虚拟物品；所述虚拟环境中的虚拟物品的一个或多个细节部分；以及所述虚拟环境中提供的一种或多种服务。
26.在一些实施例中，关注对象确定单元1020可以根据用户在虚拟环境中对虚拟对象的浏览时间来确定用户在虚拟环境中的关注对象。例如，可以通过装置1000或与装置1000交互的虚拟现实设备捕获用户对某一虚拟对象的眼球关注时间，在该关注时间超过预定阈值的情况下确定该虚拟对象为关注对象。
27.在一些实施例中，关注对象确定单元1020可以根据用户与虚拟对象是否进行交互来确定用户在虚拟环境中的关注对象。例如，可以通过装置1000或与装置1000交互的虚拟现实设备捕获用户的动作，从而确定用户与虚拟对象之间是否进行了有效交互，例如对虚拟对象进行了旋转、缩放等，在进行了有效交互的情况下，可以将该虚拟对象确定为用户的关注对象。
28.在一些实施例中，关注对象确定单元1020可以根据用户对虚拟对象是否发表评论来确定用户在虚拟环境中的关注对象。例如，可以通过装置1000或与装置1000交互的虚拟现实设备捕获用户的话语，并确定用户是否对虚拟对象发表了评论。在用户对虚拟对象发表了正面评论的情况下，可以确定为该虚拟对象是用户的关注对象。
29.此外，关注对象确定单元1020还可以通过对用户进行脑电波感应等方式来检测关注对象。应当理解，本公开中确定关注对象的方式不限于以上示例，可以根据实际需求设计
其他方式。
30.接下来，在s2020中，关注对象匹配度确定单元1030根据第一用户的关注对象和第二用户的关注对象，确定第一用户与第二用户的关注对象匹配度。
31.在一些实施例中，可以根据第一用户的关注对象和第二用户的关注对象的相似程度来确定第一用户与第二用户的关注对象匹配度。
32.例如，假设在s2010中确定用户a的关注对象是虚拟车辆a、b，用户b的关注对象是虚拟车辆a、b，而用户c的关注对象是虚拟车辆a、c，则在s2020中确定用户a与用户b的关注对象匹配度为1(关注对象完全相同)，确定用户a与用户c的关注对象匹配度为0.5(关注对象有一半相同)。应当理解，以上计算关注对象匹配度的方法仅为示例，本领域技术人员可以设计其他关注对象匹配度的计算方法，只要其能体现出用户之间的关注对象的匹配程度即可。
33.接下来，在s2030中，用户推荐单元1040响应于关注对象匹配度超过预先设定的关注对象匹配度阈值，向第一用户推荐第二用户。
34.例如，假设关注对象匹配度阈值预先设定为0.8，则用户a与用户b的关注对象匹配度为1，超过了关注对象匹配度阈值0.8，用户推荐单元1040向用户a推荐用户b。另外，由于用户a与用户c的关注对象匹配度为0.5，低于关注对象匹配度阈值0.8，因此用户推荐单元1040不向用户a推荐用户c。应当理解，关注对象匹配度阈值可以按照任意规则预先设定，也可以由用户根据实际需求进行调整。例如，当用户希望结交更多好友时，可以将关注对象匹配度阈值设定得较低，而当用户希望更精准地进行好友匹配时，可以将关注对象匹配度阈值设定得较高。
35.在一些实施例中，可以向第一用户生成包括要推荐的一个或多个第二用户的社交推荐列表。社交推荐列表例如可以显示在虚拟环境中，以提示第一用户。也可以在第一用户关注的虚拟对象(例如虚拟物品、虚拟服务等)上标注社交推荐列表。另外，也可以在虚拟环境中向第一用户提供例如“相同兴趣/有缘人”这样的显示界面，以供第一用户与该显示界面交互，从而显示和查询社交推荐列表。
36.根据本公开的用于在虚拟环境中进行社交推荐的方法2000，基于用户在虚拟环境中的关注对象的匹配程度来进行社交推荐，能够更好地向用户推荐虚拟环境中可能感兴趣的其他用户，以促进虚拟环境中的用户之间的社交。
37.接下来，参照图3描述根据本公开的另一实施例的用于在虚拟环境中进行社交推荐的装置3000的示例性配置框图。
38.如图3所示，在一些实施例中，装置3000可以包括处理器3010。装置3000的处理器3010提供装置3000的各种功能。在一些实施例中，装置3000的处理器3010可以被配置为执行用于在虚拟环境中进行社交推荐方法4000(后文中将参照图4进行描述)。具体而言，如图1所示，装置3000的处理器3010可以包括体验时间段确定单元3020、参与时间匹配度确定单元3030和用户推荐单元3040，分别被配置为执行后述图4中所示的用于在虚拟环境中进行社交推荐的方法4000中的步骤s4010至s4030。应当理解，图3所示的装置3000的各个单元仅是根据其所实现的具体功能所划分的逻辑模块，而不是用于限制具体的实现方式。在实际实现时，上述各个模块可被实现为独立的物理实体，或者也可由单个实体(例如，处理器(cpu或dsp等)、集成电路等)来实现。
39.装置3000的处理器3010可以指在计算系统中执行功能的数字电路系统、模拟电路系统或混合信号(模拟和数字的组合)电路系统的各种实现。处理电路可以包括例如诸如集成电路(ic)、专用集成电路(asic)这样的电路、单独处理器核心的部分或电路、整个处理器核心、单独的处理器、诸如现场可编程门阵列(fpga)的可编程硬件设备、和/或包括多个处理器的系统。
40.在一些实施例中，装置3000还可以包括存储器(未图示)。装置3000的存储器可以存储由处理器3010产生的信息以及用于处理器1010操作的程序和数据。存储器可以是易失性存储器和/或非易失性存储器。例如，存储器可以包括但不限于随机存取存储器(ram)、动态随机存取存储器(dram)、静态随机存取存储器(sram)、只读存储器(rom)以及闪存存储器。另外，装置3000可以以芯片级来实现，或者也可以通过包括其它外部部件而以设备级来实现。
41.图4示出根据本公开的实施例的用于在虚拟环境中进行社交推荐的方法4000的示例性流程图。该方法例如可以用于如图3所示的装置3000。
42.如图4所示，在s4010中，体验时间段确定单元3020可以确定第一用户和第二用户在虚拟环境中的体验时间段。例如，可以根据用户进入虚拟环境到离开虚拟环境的时间来确定用户在虚拟环境中的体验时间段。
43.接下来，在s4020中，参与时间匹配度确定单元3030可以根据第一用户的体验时间段和第二用户的体验时间段，确定第一用户与第二用户的参与时间匹配度。
44.在一些实施例中，第一用户与第二用户的参与时间匹配度可以与第一用户的体验时间段和第二用户的体验时间段的重叠程度有关。例如，重叠程度越高，表示第一用户与第二用户的参与时间匹配度越高。
45.作为示例，假设用户a在虚拟环境中的体验时间段为6月11日星期六10:00am—12:00am，用户b在虚拟环境中的体验时间段为6月10日星期五10:00am—12:00am，用户c在虚拟环境中的体验时间段为6月9日星期四9:00am—11:00am。由于用户a与用户b的体验时间段完全重叠，则可以确定用户a与用户b的参与时间匹配度为1。另外，由于用户a与用户c在2小时的体验时间段中有1小时重叠，则可以确定用户a与用户c的参与时间匹配度为0.5。应当理解，以上计算参与时间匹配度的方法仅为示例，本领域技术人员可以设计其他参与时间匹配度的计算方法，只要其能体现出用户在虚拟环境中的体验时间段的重叠程度即可。
46.接下来，在s4030中，用户推荐单元3040响应于参与时间匹配度超过预先设定的参与时间匹配度阈值，向第一用户推荐所述第二用户。
47.例如，假设参与时间匹配度阈值预先设定为0.8，则用户a与用户b的参与时间匹配度阈值为1，超过了参与时间匹配度阈值0.8，用户推荐单元3040向用户a推荐用户b。另外，由于用户a与用户c的参与时间匹配度阈值为0.5，低于参与时间匹配度阈值0.8，因此用户推荐单元3040不向用户a推荐用户c。应当理解，参与时间匹配度阈值可以按照任意规则预先设定，也可以由用户根据实际需求进行调整，例如当用户希望结交更多好友时，可以将参与时间匹配度阈值设定得较低，而当用户希望更精准地进行好友匹配时，可以将参与时间匹配度阈值设定得较高。
48.在本公开中，根据参与时间匹配度来进行用户推荐，能够向用户推荐过去在相同或相似的时间段体验了相同的虚拟环境的用户，该用户被认为具有相同兴趣的可能性较
高。
49.在一些实施例中，在考虑第一用户的体验时间段和第二用户的体验时间段的重叠程度时，还可以考虑用户的体验时间段是否为一周中的相应的一天。例如，假设用户d在虚拟环境中的体验时间段为6月4日星期六10:00am—12:00am，则用户d与用户a的体验时间段都是星期六的同一时间段，可以认为重叠程度较高。相对于此，用户a与用户b虽然都是在10:00am—12:00am时间段对虚拟环境进行了体验，但是体验的日期分别是星期六和星期五，可以认为用户a和用户b的体验时间段的重叠程度低于用户a和用户d的体验时间段的重叠程度。此外，还可以考虑用户的体验时间段是否为一周中的相应的多天来确定体验时间段的重叠程度，例如是否都是在周末、或者都是在工作日对虚拟环境进行的体验。
50.在一些实施例中，第一用户与第二用户的参与时间匹配度可以与第一用户的体验时间段和第二用户的体验时间段之间的间隔时长有关。例如，间隔时长越短，可以认为第一用户与第二用户的参与时间匹配度越高。仍以用户a、用户b、用户d为例，用户a与用户b的体验时间段之间的间隔时长为1天，而用户a与用户d的体验时间段之间的间隔时长为7天，可以认为用户a与用户b的参与时间匹配度高于用户a与用户d的参与时间匹配度。
51.在一些实施例中，第一用户与第二用户的参与时间匹配度可以与第一用户在预定时间段内体验虚拟环境的次数和第二用户在预定时间段内体验虚拟环境的次数有关。用户在预定时间段内体验虚拟环境的次数在本公开中也记载为体验频率。
52.作为示例，假设用户a在一个月内对虚拟环境进行了5次体验(即体验频率为5)，用户b在一个月内对该虚拟环境也进行了5次体验(即体验频率为5)，用户c在一个月内对该虚拟环境进行了2次体验(即体验频率为2)。在一些实施例中，可以认为用户的体验频率越相近，则参与时间匹配度越高。因此，用户a与用户b的参与时间匹配度高于用户a与用户c的参与时间匹配度。另外，可以预先设定参与时间匹配度阈值，向用户a推荐参与时间匹配度高于预先设定的参与时间匹配度阈值的其他用户。在另一些实施例中，可以设定体验频率阈值(例如体验频率阈值为3，表示一个月内进行3次体验)，将体验频率都高于体验频率阈值的多个用户确定为具有较高的参与时间匹配度。例如，用户a和用户b的体验频率都高于体验频率阈值，可以认为这两个用户对于该虚拟环境都具有较高的兴趣，从而参与时间匹配度高，可以向用户a推荐用户b。
53.根据本公开的用于在虚拟环境中进行社交推荐的方法4000，基于用户在虚拟环境中的参与时间匹配程度来进行社交推荐，能够向用户推荐在虚拟环境中具有时间匹配度的用户，以促进虚拟环境中的用户之间的社交。另外，由于考虑了参与时间匹配程度，因此能够向虚拟环境中的用户推荐过去曾体验过该虚拟环境的其他用户。
54.在一些实施例中，可以将方法4000与方法2000相结合来进行社交推荐。在该情况下，图1中的装置1000和图3中的装置3000可以合并为一个装置，并且图1中的用户推荐单元1040和图3中的用户推荐单元3040可以合并为一个单元进行用户推荐。在一些实施例中，可以根据第一用户与第二用户的关注对象匹配度以及参与时间匹配度，确定第一用户与第二用户的用户匹配度。另外，响应于用户匹配度超过预先设定的用户匹配度阈值，向第一用户推荐所述第二用户。由此，能够综合考虑用户的关注对象的匹配程度和参与时间的匹配程度来进行社交推荐，向用户进行更精准的推荐。
55.在一些实施例中，用户匹配度例如可以是对象匹配度以及参与时间匹配度之和。
在另一些实施例中，可以利用参与时间匹配度对关注对象匹配度进行加权，以确定用户匹配度。例如，参与时间匹配度越低，则进行加权的权重越低。由此，由于考虑了时间维度的影响(时间匹配度越低(例如体验时间段之间的间隔时长越长)，则用户可能感兴趣的概率越低)，能够向用户进行更精准的社交推荐。
56.在一些实施例中，可以根据用户匹配度，针对第一用户确定第二用户在虚拟环境中的显示形态。例如，用户匹配度越低，则在第一用户的虚拟环境显示画面中，使得第二用户相比于第一用户越差异化显示。由此，用户能够在虚拟环境中容易地分辨出用户匹配度高的用户和用户匹配度低的用户。
57.在一些实施例中，差异化显示可以是使第二用户相比于第一用户的显示更不明显，使得第一用户可以忽略与其匹配度低的用户。例如，第一用户与第二用户的用户匹配度越低，则可以在第一用户的虚拟环境显示画面中，使第二用户越模糊、越透明、或越小地显示。另外，可以预先设定阈值，在用户匹配度低于阈值的情况下，使第二用户完全透明显示，从第一用户的虚拟环境显示画面中消失。
58.在一些实施例中，可以根据第一用户在虚拟环境中的关注对象，向第一用户推荐能够提供与所述关注对象有关的服务的实际环境。例如，在虚拟环境是虚拟车展的情况下，在方法2000的步骤s2010中确定了用户a的关注对象是虚拟车辆a的情况下，可以向用户a推荐能够提供与虚拟车辆a对应的实际车辆a的试驾、购买等服务的车辆销售店面，以供用户a进行实地体验。
59.在一些实施例中，在第一用户在虚拟环境中有多个关注对象的情况下，可以将能够提供与该多个关注对象中的至少一个关注对象有关的服务的实际环境作为候选实际环境，优先向第一用户推荐候选实际环境中的能够提供服务的关注对象的数量最多的实际环境。
60.作为示例，假设在方法2000的步骤s2010中确定了用户a的关注对象是虚拟车辆a、b、c，车辆销售店面1的在售车辆包括实际车辆a、b、c，车辆销售店面2的在售车辆a、b，车辆销售店面3的在售车辆包括实际车辆c，车辆销售店面4的在售车辆包括实际车辆d。可以将车辆销售店面1～3确定为候选实际环境，因为它们都包括与用户a的关注对象(虚拟车辆a、b、c)中的至少一个有关的服务。另外，由于车辆销售店面1能够提供服务的关注对象的数量最多，即针对用户a所关注的3款虚拟车辆都能够提供实车服务，则优先向用户a推荐车辆销售店面1。
61.另外，在一些实施例中，还可以根据能够提供服务的关注对象的数量对向用户推荐的候选实际环境进行排序，例如将车辆销售店面1排在第一位(能够提供用户a所关注的3款虚拟车辆的服务)，将车辆销售店面2排在第二位(能够提供用户a所关注的2款虚拟车辆的服务)，将车辆销售店面3排在第三位(能够提供用户a所关注的1款虚拟车辆的服务)，使得用户能够更清楚地掌握关注对象的服务情况，更好地选择实际环境。
62.图5示出了能够实现根据本发明的实施例的计算设备500的示例性配置。
63.计算设备500是能够应用本发明的上述方面的硬件设备的实例。计算设备500可以是被配置为执行处理和/或计算的任何机器。计算设备500可以是但不限制于工作站、服务器、台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、个人数据助手(pda)、智能电话、车载计算机或以上组合。
64.如图5所示，计算设备500可以包括可以经由一个或多个接口与总线502连接或通信的一个或多个元件。总线502可以包括但不限于，工业标准架构(industry standard architecture，isa)总线、微通道架构(micro channel architecture，mca)总线、增强isa(eisa)总线、视频电子标准协会(vesa)局部总线、以及外设组件互连(pci)总线等。计算设备500可以包括例如一个或多个处理器504、一个或多个输入设备506以及一个或多个输出设备508。一个或多个处理器504可以是任何种类的处理器，并且可以包括但不限于一个或多个通用处理器或专用处理器(诸如专用处理芯片)。处理器502例如可以对应于图1中的处理器1010或图3中的处理器3010，被配置为实现本发明的用于在虚拟环境中进行社交推荐的装置的各单元的功能。输入设备506可以是能够向计算设备输入信息的任何类型的输入设备，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、麦克风和/或远程控制器。输出设备508可以是能够呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。
65.计算设备500还可以包括或被连接至非暂态存储设备514，该非暂态存储设备514可以是任何非暂态的并且可以实现数据存储的存储设备，并且可以包括但不限于盘驱动器、光存储设备、固态存储器、软盘、柔性盘、硬盘、磁带或任何其他磁性介质、压缩盘或任何其他光学介质、缓存存储器和/或任何其他存储芯片或模块、和/或计算机可以从其中读取数据、指令和/或代码的其他任何介质。计算设备500还可以包括随机存取存储器(ram)510和只读存储器(rom)512。rom 512可以以非易失性方式存储待执行的程序、实用程序或进程。ram 510可提供易失性数据存储，并存储与计算设备500的操作相关的指令。计算设备500还可包括耦接至数据链路518的网络/总线接口516。网络/总线接口516可以是能够启用与外部装置和/或网络通信的任何种类的设备或系统，并且可以包括但不限于调制解调器、网络卡、红外线通信设备、无线通信设备和/或芯片集(诸如蓝牙
tm
设备、ieee802.11设备、wifi设备、wimax设备、移动蜂窝通信设施等)。
66.本文中所用的术语，仅仅是为了描述特定的示例性实施例，而不意图限制本公开。除非上下文明确地另外指出，本文中所用的单数形式的“一”和“该”意图同样包括复数形式。还要理解的是，“包括”一词在本文中使用时，说明存在所指出的特征、整体、步骤、操作、单元和/或组件，但是并不排除存在或增加一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、单元和/或组件以及/或者它们的组合。此外，在本公开的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或顺序。此外，在本公开的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
67.本说明书中“实施例”或类似表达方式的引用是指结合该实施例所述的特定特征、结构、或特性系包括在本公开的至少一具体实施例中。因此，在本说明书中，“在本公开的实施例中”及类似表达方式的用语的出现未必指相同的实施例。
68.本领域技术人员应当知道，本公开可以实施为各种形式，例如完全的硬件实施例、完全的软件实施例(包括固件、常驻软件、微程序代码等)，或者也可实施为软件与硬件的实施形式，在以下会被称为“电路”、“模块”、“单元”或“系统”。此外，本公开也可以任何有形的媒体形式实施为计算机程序产品，其具有计算机可使用程序代码存储于其上。
69.本公开的相关叙述参照根据本公开具体实施例的系统、装置、方法及计算机程序产品的流程图和/或框图来进行说明。可以理解每一个流程图和/或框图中的每一个块，以
及流程图和/或框图中的块的任何组合，可以使用计算机程序指令来实施。这些计算机程序指令可供通用型计算机或特殊计算机的处理器或其它可编程数据处理装置所组成的机器来执行，而指令经由计算机或其它可编程数据处理装置处理以便实施流程图和/或框图中所说明的功能或操作。
70.在附图中显示根据本公开各种实施例的系统、装置、方法及计算机程序产品可实施的架构、功能及操作的流程图及框图。因此，流程图或框图中的每个块可表示一模块、区段、或部分的程序代码，其包括一个或多个可执行指令，以实施指定的逻辑功能。另外应当注意，在某些其它的实施例中，块所述的功能可以不按图中所示的顺序进行。举例来说，两个图示相连接的块事实上也可以同时执行，或根据所涉及的功能在某些情况下也可以按图标相反的顺序执行。此外还需注意，每个框图和/或流程图的块，以及框图和/或流程图中块的组合，可藉由基于专用硬件的系统来实施，或者藉由专用硬件与计算机指令的组合，来执行特定的功能或操作。
71.以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。