信息筛选方法、装置、服务器层及存储介质与流程

1.本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及一种信息筛选方法、装置、服务器层及存储介质。


背景技术：

2.随着直播电商的迅猛发展，每次直播电商大促活动都会掀起一股购物热潮。其中，在每一场直播电商大促活动之前，都需要进行信息筛选以投放到直播电商大促活动中。
3.相关技术中，通常由运营人员人工来筛选信息。但是，相关技术中的筛选方法的人力成本很高、效率较低、且出错率也较高。同时，在每次大促活动前都要重新操作一遍，复用性较差。


技术实现要素：

4.本公开提供一种信息筛选方法、装置、服务器层及存储介质，以至少解决相关技术中信息筛选方法的人力成本很高、效率较低、出错率较高、复用性较差的问题。本公开的技术方案如下：
5.根据本公开实施例的第一方面，提供一种信息筛选方法，包括：
6.接收信息筛选请求，所述信息筛选请求中携带有筛选对象和所述筛选对象对应的筛选规则，所述信息筛选请求用于请求对所述筛选对象进行筛选；所述筛选规则包括所述筛选对象的多个维度信息；
7.基于所述信息筛选请求确定至少一个筛选对象、以及与所述筛选对象对应的筛选规则；
8.基于所述筛选规则确定与所述筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集。
9.可选的，所述筛选结果集包括基于所述筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的标识。
10.可选的，所述基于所述筛选规则确定与所述筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，包括：
11.将所述筛选对象和所述筛选规则发送至筛选引擎；
12.获取所述筛选引擎发送的筛选结果集，其中，所述筛选结果集为所述筛选引擎基于筛选规则对数据库中的与所述筛选规则对应的筛选对象执行筛选后得到的。
13.可选的，所述方法还包括：
14.基于所述信息筛选请求为所述筛选对象建立筛选包，其中，一个筛选包对应一个筛选对象，所述筛选包用于存储所述筛选对象的筛选结果集；
15.将所述筛选包存储至数据库中并为所述筛选包生成筛选包标识。
16.可选的，所述信息筛选请求还携带更新频率，所述更新频率为对于所述筛选结果集的更新频率；
17.所述方法还包括：
18.基于所述信息筛选请求确定更新频率；
19.向所述筛选引擎发送请求消息，所述请求消息中携带有所述更新频率，所述请求消息用于请求所述筛选引擎基于所述更新频率为所述筛选对象创建调度任务和调度节点，其中，所述调度任务为：基于所述筛选规则对所述筛选对象执行筛选；所述调度任务对应至少一个调度节点，所述调度节点包括有指定时间点，所述调度节点用于：使得所述筛选引擎在所述调度节点包括的指定时间点执行所述调度任务，其中，相邻调度节点的指定时间点之间的时间间隔匹配于所述更新频率；
20.获取所述筛选引擎发送的调度任务的任务标识以及各个调度节点的调度标识，其中，不同调度节点具有不同的调度标识；
21.关联所述筛选包标识与所述筛选包对应的筛选对象的调度任务的任务标识以及各个调度节点的调度标识。
22.可选的，所述获取所述筛选引擎发送的筛选结果集，包括：
23.在所述筛选引擎基于调度节点每执行一次调度任务后，获取所述筛选引擎发送的本次筛选所得的筛选结果集、本次筛选对应的调度任务的任务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识。
24.可选的，所述筛选引擎每次执行完调度任务后所得到的筛选结果集被划分为多组筛选结果子集，每组筛选结果子集对应有组号；
25.所述获取所述筛选引擎发送的筛选结果集，包括：
26.在所述筛选引擎基于调度节点每执行一次调度任务后，获取所述筛选引擎分组发送的本次筛选所得的各组筛选结果子集，其中，每次获取包括：本次筛选对应的调度任务的任务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识、本次筛选所得到的筛选结果集被划分的总组数、本次发送的筛选结果子集对应的组号；
27.确定是否接收到全部筛选结果子集，当确定接收到全部筛选结果子集后，合并各个筛选结果子集。
28.可选的，所述方法还包括：
29.将所述筛选结果集存储至所述筛选对象对应的筛选包中。
30.根据本公开实施例的第二方面，提供一种信息筛选装置，包括：
31.接收单元，被配置为接收信息筛选请求，所述信息筛选请求中携带有筛选对象和所述筛选对象对应的筛选规则；所述筛选规则包括所述筛选对象的多个维度信息；
32.第一确定单元，被配置为基于所述信息筛选请求确定至少一个筛选对象、以及与所述筛选对象对应的筛选规则；
33.第二确定单元，被配置为基于所述筛选规则确定与所述筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，所述筛选结果集包括基于所述筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的序号标识。
34.可选的，所述筛选结果集包括基于所述筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的标识。
35.可选的，所述第二确定单元，包括：
36.发送子单元，被配置为将所述筛选对象和所述筛选规则发送至筛选引擎；
37.获取子单元，被配置为获取所述筛选引擎发送的筛选结果集，其中，所述筛选结果
集为所述筛选引擎基于筛选规则对数据库中的与所述筛选规则对应的筛选对象执行筛选后得到的。
38.可选的，所述装置还包括：
39.建立单元，被配置为基于所述信息筛选请求为所述筛选对象建立筛选包，其中，一个筛选包对应一个筛选对象，所述筛选包用于存储所述筛选对象的筛选结果集；
40.第一存储单元，被配置为将所述筛选包存储至数据库中并为所述筛选包生成筛选包标识。
41.可选的，所述信息筛选请求还携带更新频率，所述更新频率为对于所述筛选结果集的更新频率；
42.所述装置还包括：
43.第三确定单元，被配置为基于所述信息筛选请求确定更新频率；
44.发送单元，被配置为向所述筛选引擎发送请求消息，所述请求消息中携带有所述更新频率，所述请求消息用于请求所述筛选引擎基于所述更新频率为所述筛选对象创建调度任务和调度节点，其中，所述调度任务为：基于所述筛选规则对所述筛选对象执行筛选；所述调度任务对应至少一个调度节点，所述调度节点包括有指定时间点，所述调度节点用于：使得所述筛选引擎在所述调度节点包括的指定时间点执行所述调度任务，其中，相邻调度节点的指定时间点之间的时间间隔匹配于所述更新频率；
45.获取单元，被配置为获取所述筛选引擎发送的调度任务的任务标识以及各个调度节点的调度标识，其中，不同调度节点具有不同的调度标识；
46.第一关联单元，被配置为关联所述筛选包标识与所述筛选包对应的筛选对象的调度任务的任务标识以及各个调度节点的调度标识。
47.可选的，所述获取子单元，被配置为
48.在所述筛选引擎基于调度节点每执行一次调度任务后，获取所述筛选引擎发送的本次筛选所得的筛选结果集、本次筛选对应的调度任务的任务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识。
49.可选的，所述筛选引擎每次执行完调度任务后所得到的筛选结果集被划分为多组筛选结果子集，每组筛选结果子集对应有组号；
50.所述获取子单元，被配置为：
51.在所述筛选引擎基于调度节点每执行一次调度任务后，获取所述筛选引擎分组发送的本次筛选所得的各组筛选结果子集，其中，每次获取包括：本次筛选对应的调度任务的任务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识、本次筛选所得到的筛选结果集被划分的总组数、本次发送的筛选结果子集对应的组号；
52.确定是否接收到全部筛选结果子集，当确定接收到全部筛选结果子集后，合并各个筛选结果子集。
53.可选的，所述装置还包括：
54.第二存储单元，被配置为将所述筛选结果集存储至所述筛选对象对应的筛选包中。
55.根据本技术的第三方面，提供了一种信息筛选装置，包括：
56.处理器；
57.用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
58.其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如上述任一方面所述的信息筛选方法。
59.根据本技术的第七方面，提供了一种存储介质，当所述存储介质中的指令由服务器层的处理器执行时，使得服务器层能够执行如第一方面所述的信息筛选方法。
60.本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
61.综上所述，在一些或者相关的实施例中，会先接收信息筛选请求，其中，该信息筛选请求中携带有筛选对象和筛选对象对应的筛选规则；之后，会基于信息筛选请求确定至少一个筛选对象、以及与筛选对象对应的筛选规则；并会基于筛选规则确定与筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，其中，该筛选结果集包括基于筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的序号标识。由此可知，本公开实施例之中，服务器层会基于信息筛选请求携带的筛选对象和筛选规则自动确定出对应的筛选结果集，整个筛选过程以自动筛选为主、人工筛选为辅的目的，从而大大降低了人力成本。并且，在每次大促活动前，可以通过微调上次大促活动所使用的筛选规则来针对本次大促活动获取对应的筛选结果集，无需再重新确定新的筛选规则，则复用性和效率均较高。
62.此外，本公开实施例之中，筛选引擎可以周期性地按照筛选规则更新筛选结果集，从而可以满足不同场景下的更新诉求。
63.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
64.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
65.图1a是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选方法的流程图；
66.图1b是根据一示例性实施例示出的一种确定筛选规则时的示意图；
67.图1c是根据一示例性实施例示出的一种筛选包建立过程时的示意图；
68.图1d是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选方法的流程图；
69.图1e是根据一示例性实施例示出的一种白名单和/或黑名单的相关示意图；
70.图1f和图1g是根据一示例性实施例示出的一种字段补充和排序的相关示意图；
71.图1h分别是根据一示例性实施例示出的一种查询和显示筛选包的示意图；
72.图2是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选方法的流程图；
73.图3是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选方法的流程图；
74.图4是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选方法的流程图；
75.图5是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选装置框图；
76.图6是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选装置框图；
77.图7是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选装置框图；
78.图8是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选装置框图；
79.图9是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选装置框图；
80.图10是根据一示例性实施例示出的一种服务器的框图。
具体实施方式
81.为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
82.需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”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，以便这里描述的本公开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。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
83.图1a是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选方法的流程图，如图1a所示，该信息筛选方法用于直播电商场景中，由服务器层执行，包括以下步骤：
84.在步骤s11a中，接收信息筛选请求，其中，信息筛选请求中携带有筛选对象和筛选对象对应的筛选规则，该信息筛选请求用于请求对筛选对象进行筛选。
85.该信息筛选请求可以是由客户端发送至服务器层的。
86.以及，在一些实施例中，该筛选对象具备不同的类型，其中，筛选对象的类型可以为商品或主播或商家。其中，当该筛选对象的类型为商品时，例如可以为：零食商品，则该信息筛选请求用于请求对零食商品进行筛选，当该筛选对象的类型为主播时，例如可以为：健身商品，该信息筛选请求用于请求对健身主播进行筛选，当该筛选对象的类型为商家时，例如可以为：零食商家，该信息筛选请求用于请求对零食商家进行筛选。
87.可选的，在一些实施例中，该筛选对象可以是由运营人员在客户端确定的。具体的，客户端页面会显示筛选对象的类型的选项，即：商品或主播或商家，则响应于运营人员对于某一筛选对象的类型(如商品)的选定操作(如点击操作)、以及运营人员输入的筛选对象具体名称(如零食商品)，客户端即可确定出具体的筛选对象，如客户端基于运营人员的操作确定筛选对象为“零食商品”。
88.以及，上述的筛选规则可以是运营人员在客户端确定的，该筛选规则可以包括筛选对象的多个维度信息，具体的，该筛选规则用于多个维度对所述筛选对象进行筛选，其中，所述多个维度包括筛选对象的基础信息、筛选对象的曝光数据、筛选对象的点击数据、筛选对象的销售数据、筛选对象所属商家信息中的任一种或任多种。示例的，图1b是根据一示例性实施例示出的一种确定筛选规则时的示意图，如图1b所示，以筛选对象为商品为例，对确定筛选规则时的过程进行详细介绍。其中，当筛选对象为商品时，可以从多个维度来确定筛选规则，该多个维度可以包括：基础信息、曝光数据、点击数据、销售数据、所属卖家信息等；其中，每一维度下可以对应有至少一条条目，如图1b所示，上述“基础信息”维度下可以对应有：商品类目；上述“曝光数据”维度下可以对应有以下条目：近30天曝光量、近30天直播曝光量、近30天短视频曝光量等，其中，该近30天短视频曝光量可以包括：近30天短视频曝光量的最低量和最高量；该近30天直播曝光量可以包括：近30天直播曝光量的最低量和最高量；上述“点击数据”维度下可以对应有以下条目：近30天点击率、近30天直播点击率、近30天短视频点击率等；上述“销售数据”维度下可以对应有以下条目：累计销售量、累计成交订单量、累计成交gmv、近30天销售量、近30天gmv等；上述“所属卖家信息”维度下可以对应以下条目：商家标识、商家仅30天gmv。
89.其中，运营人员可以选择至少一个同维度下的至少一个条目，并针对所选择的条目设置对应参数(例如针对“近30天直播曝光量”这一条目可以设置最低直播曝光量和最高直播曝光量、针对“累计销售量”这一条目可以设置可以设置累计最低销售量和累计最高销售量，针对“近30天短视频曝光量”这一条目可以设置近30天最低短视频曝光量和最高短视频曝光量)以构成至少一个规则组，然后组合不同规则组取交集以得到筛选规则。
90.示例的，假设基于上述“近30天直播曝光量和累计销售量”构成规则组1，基于上述“近30天直播曝光量和近30天短视频曝光量”构成规则组2，此时可以取规则1和规则2的交集来作为筛选规则。
91.则通过上述过程在客户端确定了筛选对象和筛选规则之后，客户端可以向服务器层发送携带有该筛选对象和筛选规则的信息筛选请求，以请求服务器层可以基于该筛选对象和筛选规则进行后续的对筛选对象的筛选过程。
92.以及，在一些实施例中，上述的确定筛选规则时，还可以先对筛选规则对应的参数进行参数校验，以确认筛选规则对应的参数是否合理，当校验通过时，再确定生成筛选规则。
93.在步骤s12a中，基于信息筛选请求确定至少一个筛选对象、以及与筛选对象对应的筛选规则。
94.其中，服务器层基于信息筛选请求确定出筛选对象和筛选规则之后，可以为各个筛选对象建立筛选包，一个筛选包对应一个筛选对象，该筛选包可以用于存储筛选对象筛选所得到的筛选结果集。其中，图1c是根据一示例性实施例示出的一种筛选包建立过程时的示意图，如图1c所示，运营人员可以通过执行勾选操作以勾选出筛选对象的类型，如可以为勾选出“商品”，之后，运营人员可以输入筛选包的筛选名称，如可以输入为：双11零食商品筛选包，由此可以针对筛选对象“商品”，建立一名称为“双11零食商品筛选包”的筛选包，且该双11零食商品筛选包可以用于存储对零食商品的筛选结果集。
95.以及，当建立了筛选包之后，可以存储该筛选包至数据库中并为该筛选包生成筛选包标识，以便后续基于筛选包标识能够快速检索出对应的筛选结果集。
96.在步骤s13a中，基于筛选规则确定与筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，筛选结果集包括基于筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的标识。
97.其中，在一些实施例中，服务器层可以直接基于筛选规则对数据库中的筛选对象执行筛选得到筛选结果集。
98.以及，在另一些实施例中，服务器层可以将该筛选规则和筛选对象发送至筛选引擎，由该筛选引擎来基于筛选规则对数据库中的筛选对象执行筛选得到筛选结果集，并将该筛选结果集发送至服务器层，则可以降低服务器层的工作量，提高服务器层的工作效率。
99.进一步地，上述的基于筛选规则对筛选对象执行筛选的具体过程可以为：筛选出符合该筛选规则的筛选对象的标识以构成筛选结果集。示例的，假设筛选对象为：零食商品；筛选规则为：“近30天直播曝光量”的最低直播曝光量a-最高直播曝光量b、“累计销售量”的累计最低销售量c-累计最高销售量d。则服务器层可以将数据库中“近30天直播曝光量”介于最低直播曝光量a-最高直播曝光量b之间的，且“累计销售量”介于累计最低销售量c-累计最高销售量d之间的零食商品标识确定为筛选结果集。
100.综上所述，在一些或者相关的实施例中，会先接收信息筛选请求，其中，该信息筛
选请求中携带有筛选对象和筛选对象对应的筛选规则；之后，会基于信息筛选请求确定至少一个筛选对象、以及与筛选对象对应的筛选规则；并会基于筛选规则确定与筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，其中，该筛选结果集包括基于筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的序号标识。由此可知，本公开实施例之中，服务器层会基于信息筛选请求携带的筛选对象和筛选规则自动确定出对应的筛选结果集，整个筛选过程以自动筛选为主、人工筛选为辅的目的，从而大大降低了人力成本。并且，在每次大促活动前，可以通过微调上次大促活动所使用的筛选规则来针对本次大促活动获取对应的筛选结果集，无需再重新确定新的筛选规则，则复用性和效率均较高。
101.图1d是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选方法的流程图，如图1d所示，该信息筛选方法用于直播电商场景中，由服务器层执行，包括以下步骤：
102.步骤s11d、接收信息筛选请求，该信息筛选请求中携带有筛选对象、筛选对象对应的筛选规则、筛选对象对应的白名单和/或黑名单，该信息筛选请求用于请求对筛选对象进行筛选。
103.其中，在本实施例中，相对于上述图1a对应实施例而言，该信息筛选请求除了携带筛选对象和筛选规则外，还可以携带有筛选对象对应的白名单和/或黑名单；其中，该白名单包括有至少一个筛选对象的标识，该黑名单包括有至少一个筛选对象的标识，以及，该白名单对应有白名单标识，该黑名单对应有黑名单标识。可选的，白名单中的筛选对象可以是一些评价较好的筛选对象，以及黑名单中的筛选对象可以是一些评价不好的筛选对象。示例的，当筛选对象为商品时，该白名单可以包括评价较好的商品标识，黑名单中可以包括评价不好的商品标识。当筛选对象为主播时，该白名单可以包括评价较好的主播标识，黑名单中可以包括评价不好的主播标识。
104.需要说明的是，在一些实施例之中，该白名单和/或黑名单可以是由客户端确定后通过信息筛选请求发送至服务器层。以及，在一些实施例中，客户端确定筛选对象对应的白名单和/或黑名单的方法可以包括：接收文件上传的白名单和/或黑名单，或者，接收手动输入的白名单和/或黑名单。图1e是根据一示例性实施例示出的一种白名单和/或黑名单的相关示意图。
105.此外，需要说明的是，在一些实施中，该白名单和/或黑名单也可以不携带在信息筛选请求中，而是由服务器层直接自主确定，其确定方法也可以为：接收文件上传的白名单和/或黑名单，或者，接收手动输入的白名单和/或黑名单。
106.以及，在一些实施例中，上述的确定白名单和/或黑名单时，还可以先对白名单和/或黑名单中的筛选对象的标识进行参数校验，以确认白名单和/或黑名单中的筛选对象的标识是否真实存在，当校验通过时，再确定生成白名单和/或黑名单。
107.步骤s12d、基于信息筛选请求确定至少一个筛选对象、以及与筛选对象对应的筛选规则，并基于信息筛选请求为筛选对象建立筛选包。
108.其中，在一些实施例之中，在为筛选对象建立了筛选包并生成了筛选包标识后，可以关联筛选包标识与筛选包对应的白名单标识和/或黑名单标识；或者，可以关联筛选包标识与筛选包对应的白名单中的筛选对象的标识和/或黑名单中的筛选对象的标识。
109.以及，上述步骤s11c-s12d即为筛选包的创建阶段。
110.步骤s13d、基于筛选规则确定与筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，筛选结
果集包括基于所述筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的序号标识。
111.其中，关于步骤s11d-s13d的其他详细介绍可以参考上述实施例描述，本公开在此不做赘述。
112.步骤s14d、优化筛选结果集。
113.其中，在一些实施例之中，优化筛选结果集具体可以包括以下至少一种：
114.基于白名单向筛选结果集中添加筛选对象的标识(如将出现在白名单上且未出现在该筛选结果集上的标识添加至该筛选结果集内)；
115.基于黑名单对筛选结果集中的筛选对象的标识进行剔除(如将筛选结果集中出现在黑名单上的标识进行删除)；
116.对筛选结果集进行字段补充，其中，当筛选对象为主播时，该字段补充例如可以是补充主播的粉丝数等；
117.对筛选结果集进行排序，该排序可以是按照累计销量从大到小排序、按照30天销量从大到小排序等，此外，还可以手动置顶某些筛选结果。
118.以及，图1f和图1g是根据一示例性实施例示出的一种字段补充和排序的相关示意图。如图1f所示，响应于图1f中的“添加附件字段&排序”被选定(如被点击或双击)，跳转至图1g的界面，之后，响应于图1g中的“添加附件字段”或“添加附件字段包”被选定，可以获取用户输入的添加字段。以及，如图1g所示，针对排序方式设置有三个选型，分别为：不排序、按照规则排序、手动排序。其中，响应于“不排序”被选中，则不对筛选结果集进行排序，响应于“按照规则排序”被选中，则显示排序规则，其中，排序规则可以包括图1g中的“按照累计销量从大到小排序、按照30天销量从大到小排序、按照14天销量从大到小排序、按照7天销量从大到小排序”，之后，基于运营人员选定的排序规则进行排序。以及，响应于“手动排序”被选中，则基于运营人员的操作对筛选结果集进行排序。
119.进一步地，在一些实施例中，在优化筛选结果集后，可以将该筛选结果集存储至筛选对象对应的筛选包中，之后，将该筛选包存储至数据库或缓存(例如服务器层的一级缓存redis或二级缓存localcache或三级缓存)中。由此，当后续要进行大促活动时，运营人员可以通过投放中心系统的显示界面执行检索操作，以控制投放中心系统通过rpc接口查询拉取所对应存储的筛选包列表、筛选结果集列表，之后，运营人员再通过针对某一筛选包执行选定操作，以将筛选包中的商品/商家数据投放到大促活动中，从而确保活动的正常进行。具体的，当要查询筛选包列表时，可以先基于特定条件(例如输入要查询的筛选包对应的筛选包标识、筛选包名称等)查询各级缓存，当基于特定条件查询到对应的筛选包后，可以显示该筛选包，若各级缓存中没有则继续查询数据库，若数据库中也没有，说明筛选结果还未计算完成，直接返回“暂无结果”。
120.其中，图1h分别是根据一示例性实施例示出的一种查询和显示筛选包的示意图，如图1h所示，可以通过输入筛选包标识、筛选名称、筛选对象、创建人、创建时间(或称为筛选时间)等特定条件来查询存储筛选包。以及，点击图1h中的筛选包右侧“查看结果”，即可查看该筛选包中包含的最终筛选结果，点击图1h中的筛选包右侧“编辑”即可对该筛选包的相关信息(例如筛选包名称等)进行编辑。
121.综上所述，在一些或者相关的实施例中，会先接收信息筛选请求，其中，该信息筛选请求中携带有筛选对象和筛选对象对应的筛选规则；之后，会基于信息筛选请求确定至
少一个筛选对象、以及与筛选对象对应的筛选规则；并会基于筛选规则确定与筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，其中，该筛选结果集包括基于筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的序号标识。由此可知，本公开实施例之中，服务器层会基于信息筛选请求携带的筛选对象和筛选规则自动确定出对应的筛选结果集，整个筛选过程以自动筛选为主、人工筛选为辅的目的，从而大大降低了人力成本。并且，在每次大促活动前，可以通过微调上次大促活动所使用的筛选规则来针对本次大促活动获取对应的筛选结果集，无需再重新确定新的筛选规则，则复用性和效率均较高。
122.进一步地，需要说明的是，在一些实施例之中，筛选样本中的数据会实时更新，因此，也需要周期性的进行二次筛选以更新最终筛选结果，从而确保筛选结果的准确性。基于此，图2是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选方法的流程图，如图2所示，该信息筛选方法用于直播电商场景中，由服务器层执行，包括以下步骤：
123.在步骤s21中，接收信息筛选请求，信息筛选请求中携带有筛选对象、筛选对象对应的筛选规则以及更新频率，该信息筛选请求用于请求对所述筛选对象进行筛选。
124.其中，在一些实施例之中，该更新频率可以为对于筛选结果集的更新频率。
125.以及，在一些实施例之中，该更新频率可以是由客户端确定后通过信息筛选请求发送至服务器层。其中，客户端对于更新频率的确定方法可以为：客户端显示界面会显示几个备选更新频率(如图1e中提供的“不更新”、“每十分钟更新”、“每小时更新”、“每天更新”)，之后，响应于客户端接收到运营人员对于某一个备选更新频率的选定操作(如双击操作或单击操作)，则将所选择的备选更新频率确定为更新频率。例如，可以确定更新频率确定为“每十分钟更新”。
126.此外，需要说明的是，在一些实施例中，该更新频率也可以不携带在信息筛选请求中，而是由服务器层直接自主确定，其确定方法与客户端确定更新频率的方法类似。
127.在步骤s22中，基于信息筛选请求确定至少一个筛选对象、与筛选对象对应的筛选规则、以及更新频率；
128.在步骤s23中，将筛选对象和筛选规则发送至筛选引擎。
129.其中，关于步骤s21-s23的相关介绍可以参考上述实施例描述，此处不做赘述。
130.在步骤s24中，向筛选引擎发送请求消息，该请求消息中携带有更新频率。
131.在一些实施例中，请求消息用于请求筛选引擎基于更新频率为筛选对象创建调度任务和调度节点，其中，调度任务为：基于筛选规则对筛选对象执行筛选，调度任务对应至少一个调度节点，调度节点包括有指定时间点，调度节点用于：使得筛选引擎在调度节点包括的指定时间点执行所述调度任务，其中，相邻调度节点的指定时间点之间的时间间隔匹配于更新频率。
132.示例的，假设上述步骤s21中确定的更新频率为：“每十分钟更新”。则筛选引擎基于该更新频率确定的调度任务例如可以包括：
133.调度节点一，该调度节点一对应的指定时间点为当前时间点；
134.调度节点二，该调度节点一对应的指定时间点为当前时间点+十分钟；
135.调度节点三，该调度节点一对应的指定时间点为当前时间点+二十分钟；
136..
137..
138..
139.以此类推。
140.由此，筛选引擎基于上述的各个调度节点即可实现每隔十分钟基于筛选规则对数据库中的筛选对象进行周期性的筛选。
141.在步骤s25中，获取筛选引擎发送的调度任务的任务标识以及各个调度节点的调度标识，其中，不同调度节点具有不同的调度标识。
142.其中，该任务标识可以是筛选引擎分配至调度任务的，以及，各个调度节点的调度标识可以是筛选引擎分配至各个调度节点的。
143.在步骤s26中，关联筛选包标识与筛选包对应的筛选对象所对应的调度任务的任务标识以及各个调度节点的调度标识。
144.在步骤s27中，获取筛选引擎发送的筛选结果集，其中，该筛选结果集为筛选引擎基于筛选规则对数据库中的与筛选规则对应的筛选对象执行筛选后得到的。
145.其中，在一些实施例中，该步骤可以包括：在筛选引擎基于调度节点对筛选对象每执行一次筛选后，获取筛选引擎发送的本次筛选所得的筛选结果集、本次筛选对应的调度任务的任务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识。
146.示例的，假设筛选引擎基于调度节点一对筛选对象每执行一次筛选后，筛选引擎向服务器层的筛选结果集可以为：调度任务的任务标识、调度节点一的调度标识、执行完调度节点一后所得到的筛选结果集。以及，筛选引擎基于调度节点二对筛选对象每执行一次筛选后，筛选引擎向服务器层的筛选结果集可以为：调度任务的任务标识、调度节点二的调度标识、执行完调度节点二后所得到的筛选结果集。
147.以及，每一次获得的筛选结果集可以覆盖或不覆盖前一次获得的筛选结果集。
148.其中，在筛选引擎每执行一次调度任务后，通过使得筛选引擎发送本次筛选所得的筛选结果集、本次筛选对应的调度任务的任务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识，则服务器层即可知晓本次获取到的筛选结果集具体是在哪一调度节点通过执行哪一次调度任务所得，并会将本次获取到的筛选结果集和该筛选结果集对应的调度任务的任务标识、对应的调度节点的调度标识一起对应存储，则实现了对筛选结果集的条理化管理。
149.进一步地，在一些实施例中，当筛选引擎每次执行筛选后所得到的筛选结果集比较庞大时，则该筛选结果集可以被划分为多组筛选结果子集，每组筛选结果子集对应有组号；基于此，本步骤s27可以包括：
150.在筛选引擎基于调度节点对筛选对象每执行一次筛选后，获取筛选引擎分组发送的本次筛选所得的各组筛选结果子集，其中，每次获取包括：本次筛选对应的调度任务的任务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识、本次筛选所得到的筛选结果集被划分的总组数、本次发送的筛选结果子集对应的组号；以及，在获取到筛选引擎分组发送的本次筛选所得的各组筛选结果子集后，确定是否接收到全部筛选结果子集，当确定接收到全部筛选结果子集后，合并各个筛选结果子集以得到筛选结果集。
151.其中，获取筛选引擎分组发送的本次筛选所得的各组筛选结果子集，其中，每次获取时的消息结构可以如下所示：
152.message selectionresultdto{
153.repeated uint64 result_list＝1；//筛选结果列表，分组推送
154.uint64 task_标识＝2；//任务标识
155.uint64 schedule_标识＝3；//任务的一次调度标识
156.uint64 msg_group_index＝4；//组号
157.uint64 msg_group_total＝5；//总组数
158.}
159.示例的，假设筛选引擎基于调度节点一对筛选对象执行一次筛选后得到了筛选结果集一，基于该筛选结果集一比较庞大，筛选引擎将其划分为三组子集，分别为：筛选结果子集一、筛选结果子集二、筛选结果子集三，且三者对应的组号以此为：第一组、第二组、第三组。基于此，筛选引擎基于调度节点一执行了筛选后，可以分三次向服务器层发送筛选结果集，其中，第一次发送的筛选结果集可以为：调度任务的任务标识、调度节点一的调度标识、本次筛选所得到的筛选结果集被划分的总组数：三组、本次发送的筛选结果子集对应的组号：第一组；第二次发送的筛选结果集可以为：调度任务的任务标识、调度节点一的调度标识、本次筛选所得到的筛选结果集被划分的总组数：三组、本次发送的筛选结果子集对应的组号：第二组；第三次发送的筛选结果集可以为：调度任务的任务标识、调度节点一的调度标识、本次筛选所得到的筛选结果集被划分的总组数：三组、本次发送的筛选结果子集对应的组号：第三组。
160.以及，服务器层在接收到各组筛选结果子集后，可以确定所接收到的筛选结果子集的组数是否为三组，当为三组时，合并该三组筛选结果子集以得到调度节点一对应的筛选结果集一。以此类推，筛选引擎基于调度节点对筛选对象每执行一次筛选后，均会向服务器层发送本次筛选对应的筛选结果集。
161.其中，本公开中通过将筛选结果集分组发送，则可以防止由于筛选结果集的数据量比较庞大而导致发送卡顿的情况发生。并且，本技术中在分组发送筛选结果集时，还会包含本次筛选所得到的筛选结果集被划分的总组数、本次发送的筛选结果子集对应的组号。由此，服务器层基于筛选结果集被划分的总组数和其所接收到的筛选结果子集的组号即可确定出其是否完全接收了该筛选结果集，则可以防止数据丢失。
162.以及，上述的步骤s24-s27即为筛选引擎计算阶段。
163.则由步骤s24-s27可知，在本公开中会对筛选对象周期性的进行二次筛选以更新筛选结果集。其中，由于被筛选的数据库样本会实时更新，因此，为了确保筛选所得的筛选结果集的准确性和实时有效性，需要基于更新频率对筛选对象周期性的进行二次筛选，以确保最新所得的筛选结果集是匹配于最新的数据库样本的最准确的筛选结果集。
164.在步骤s28中，优化筛选结果集。
165.可选的，在一些实施例中，当服务器层每获取到一次筛选结果集，均会优化筛选结果集。
166.以及，关于本步骤s28具体如何得到最终筛选结果的方法可以参考上述实施例描述，此处不做赘述。
167.综上所述，在一些或者相关的实施例中，会先接收信息筛选请求，其中，该信息筛选请求中携带有筛选对象和筛选对象对应的筛选规则；之后，会基于信息筛选请求确定至少一个筛选对象、以及与筛选对象对应的筛选规则；并会基于筛选规则确定与筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，其中，该筛选结果集包括基于筛选规则筛选得到的至少一个
筛选对象的序号标识。由此可知，本公开实施例之中，服务器层会基于信息筛选请求携带的筛选对象和筛选规则自动确定出对应的筛选结果集，整个筛选过程以自动筛选为主、人工筛选为辅的目的，从而大大降低了人力成本。并且，在每次大促活动前，可以通过微调上次大促活动所使用的筛选规则来针对本次大促活动获取对应的筛选结果集，无需再重新确定新的筛选规则，则复用性和效率均较高。
168.此外，本公开实施例之中，筛选引擎可以周期性地按照筛选规则更新筛选结果集，从而可以满足不同场景下的更新诉求。
169.图3是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选方法的流程图，如图3所示，该信息筛选方法用于直播电商场景中，由筛选引擎执行，包括以下步骤：
170.在步骤s31中，获取服务器层发送的筛选规则和筛选对象。
171.在步骤s32中，基于所述筛选规则对数据库中的筛选对象进行筛选以得到筛选结果集；
172.在步骤s33中，向所述服务器层发送所述筛选结果集。
173.其中，关于步骤s31-s33的详细介绍可以参考上述实施例描述，此处不做赘述。
174.综上所述，在一些或者相关的实施例中，会先接收信息筛选请求，其中，该信息筛选请求中携带有筛选对象和筛选对象对应的筛选规则；之后，会基于信息筛选请求确定至少一个筛选对象、以及与筛选对象对应的筛选规则；并会基于筛选规则确定与筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，其中，该筛选结果集包括基于筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的序号标识。由此可知，本公开实施例之中，服务器层会基于信息筛选请求携带的筛选对象和筛选规则自动确定出对应的筛选结果集，整个筛选过程以自动筛选为主、人工筛选为辅的目的，从而大大降低了人力成本。并且，在每次大促活动前，可以通过微调上次大促活动所使用的筛选规则来针对本次大促活动获取对应的筛选结果集，无需再重新确定新的筛选规则，则复用性和效率均较高。
175.图4是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选方法的流程图，如图4所示，该信息筛选方法用于直播电商场景中，由筛选引擎执行，包括以下步骤：
176.在步骤s41中，获取服务器层发送的筛选规则和筛选对象。
177.在步骤s42中，接收所述服务器层发送的请求消息，所述请求消息中携带有所述更新频率，所述更新频率为对于所述筛选结果集的更新频率；
178.在步骤s43中，基于所述更新频率为所述筛选对象创建调度任务和调度节点。
179.其中，所述调度任务为：基于所述筛选规则对所述筛选对象执行筛选；所述调度任务对应至少一个调度节点，所述调度节点包括有指定时间点，所述调度节点用于：使得所述筛选引擎在所述调度节点包括的指定时间点执行所述调度任务，其中，相邻调度节点的指定时间点之间的时间间隔匹配于所述更新频率；
180.其中，所述调度任务具备任务标识、所述调度节点具备调度标识，不同调度节点具有不同的调度标识；
181.在步骤s44中，向所述服务器层发送所述调度任务的任务标识以及所述各个调度节点的调度标识。
182.在步骤s45中，基于所述筛选规则对数据库中的筛选对象进行筛选以得到筛选结果集。
183.其中，在一些实施例中，该步骤s45可以包括：基于所述至少一个调度节点对所述筛选对象进行周期性筛选，以周期性更新所述筛选结果集。
184.在步骤s46中，向所述服务器层发送所述筛选结果集。
185.在一些实施例中，该步骤s46可以包括：在所述筛选引擎基于调度节点对筛选对象每执行一次筛选后，向所述服务器层发送本次筛选所得的筛选结果集、本次筛选对应的调度任务的任务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识。
186.在另一些实施例中，该步骤s46可以包括：在所述筛选引擎基于调度节点对筛选对象每执行一次筛选后，将所述筛选引擎每次执行筛选后所得到的筛选结果集划分为多组筛选结果子集，每组筛选结果子集对应有组号；向所述服务器层分组发送的本次筛选所得的各组筛选结果子集，其中，每次发送包括：本次筛选对应的调度任务的任务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识、本次筛选所得到的筛选结果集被划分的总组数、本次发送的筛选结果子集对应的组号。
187.其中，关于步骤s41-s46的其他详细介绍可以参考上述实施例描述，此处不做赘述。
188.综上所述，在一些或者相关的实施例中，会先接收信息筛选请求，其中，该信息筛选请求中携带有筛选对象和筛选对象对应的筛选规则；之后，会基于信息筛选请求确定至少一个筛选对象、以及与筛选对象对应的筛选规则；并会基于筛选规则确定与筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，其中，该筛选结果集包括基于筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的序号标识。由此可知，本公开实施例之中，服务器层会基于信息筛选请求携带的筛选对象和筛选规则自动确定出对应的筛选结果集，整个筛选过程以自动筛选为主、人工筛选为辅的目的，从而大大降低了人力成本。并且，在每次大促活动前，可以通过微调上次大促活动所使用的筛选规则来针对本次大促活动获取对应的筛选结果集，无需再重新确定新的筛选规则，则复用性和效率均较高。
189.此外，本公开实施例之中，筛选引擎可以周期性地按照筛选规则更新筛选结果集，从而可以满足不同场景下的更新诉求。
190.图5是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选装置框图。参照图5，该信息筛选装置包括：
191.接收单元501，被配置为接收信息筛选请求，所述信息筛选请求中携带有筛选对象和所述筛选对象对应的筛选规则；
192.第一确定单元502，被配置为基于所述信息筛选请求确定至少一个筛选对象、以及与所述筛选对象对应的筛选规则；
193.第二确定单元503，被配置为基于所述筛选规则确定与所述筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，所述筛选结果集包括基于所述筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的序号标识。
194.可选的，所述筛选结果集包括基于所述筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的标识。
195.可选的，图6是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选装置框图。参照图6，所述第二确定单元，包括：
196.发送子单元5021，被配置为将所述筛选对象和所述筛选规则发送至筛选引擎；
197.获取子单元5022，被配置为获取所述筛选引擎发送的筛选结果集，其中，所述筛选结果集为所述筛选引擎基于筛选规则对数据库中的与所述筛选规则对应的筛选对象执行筛选后得到的。
198.可选的，图7是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选装置框图。参照图7，所述装置还包括：
199.建立单元504，被配置为基于所述信息筛选请求为所述筛选对象建立筛选包，其中，一个筛选包对应一个筛选对象，所述筛选包用于存储所述筛选对象的筛选结果集；
200.第一存储单元505，被配置为将所述筛选包存储至数据库中并为所述筛选包生成筛选包标识。
201.可选的，所述信息筛选请求还携带更新频率，所述更新频率为对于所述筛选结果集的更新频率；图8是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选装置框图。参照图8，所述装置还包括：
202.所述装置还包括：
203.第三确定单元506，被配置为基于所述信息筛选请求确定更新频率；
204.发送单元507，被配置为向所述筛选引擎发送请求消息，所述请求消息中携带有所述更新频率，所述请求消息用于请求所述筛选引擎基于所述更新频率为所述筛选对象创建调度任务和调度节点，其中，所述调度任务为：基于所述筛选规则对所述筛选对象执行筛选；所述调度任务对应至少一个调度节点，所述调度节点包括有指定时间点，所述调度节点用于：使得所述筛选引擎在所述调度节点包括的指定时间点执行所述调度任务，其中，相邻调度节点的指定时间点之间的时间间隔匹配于所述更新频率；
205.获取单元508，被配置为获取所述筛选引擎发送的调度任务的任务标识以及各个调度节点的调度标识，其中，不同调度节点具有不同的调度标识；
206.第一关联单元509，被配置为关联所述筛选包标识与所述筛选包对应的筛选对象的调度任务的任务标识以及各个调度节点的调度标识。
207.可选的，所述获取子单元，被配置为
208.在所述筛选引擎基于调度节点每执行一次调度任务后，获取所述筛选引擎发送的本次筛选所得的筛选结果集、本次筛选对应的调度任务的任务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识。
209.可选的，所述筛选引擎每次执行完调度任务后所得到的筛选结果集被划分为多组筛选结果子集，每组筛选结果子集对应有组号；
210.所述获取子单元，被配置为：
211.在所述筛选引擎基于调度节点每执行一次调度任务后，获取所述筛选引擎分组发送的本次筛选所得的各组筛选结果子集，其中，每次获取包括：本次筛选对应的调度任务的任务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识、本次筛选所得到的筛选结果集被划分的总组数、本次发送的筛选结果子集对应的组号；
212.确定是否接收到全部筛选结果子集，当确定接收到全部筛选结果子集后，合并各个筛选结果子集。
213.可选的，所述装置还包括：
214.第二存储单元，被配置为将所述筛选结果集存储至所述筛选对象对应的筛选包
中。
215.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
216.综上所述，在一些或者相关的实施例中，会先接收信息筛选请求，其中，该信息筛选请求中携带有筛选对象和筛选对象对应的筛选规则；之后，会基于信息筛选请求确定至少一个筛选对象、以及与筛选对象对应的筛选规则；并会基于筛选规则确定与筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，其中，该筛选结果集包括基于筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的序号标识。由此可知，本公开实施例之中，服务器层会基于信息筛选请求携带的筛选对象和筛选规则自动确定出对应的筛选结果集，整个筛选过程以自动筛选为主、人工筛选为辅的目的，从而大大降低了人力成本。并且，在每次大促活动前，可以通过微调上次大促活动所使用的筛选规则来针对本次大促活动获取对应的筛选结果集，无需再重新确定新的筛选规则，则复用性和效率均较高。
217.此外，本公开实施例之中，筛选引擎可以周期性地按照筛选规则更新筛选结果集，从而可以满足不同场景下的更新诉求。
218.图9是根据一示例性实施例示出的一种信息筛选装置框图。参照图9，该信息筛选装置900包括：
219.第一获取单元901，被配置为获取服务器层发送的筛选对象和筛选规则；
220.筛选单元902，被配置为基于所述筛选规则对数据库中的与所述筛选规则对应的筛选对象执行筛选以得到筛选结果集；
221.第一发送单元903，被配置为向所述服务器层发送所述筛选结果集。
222.可选的，所述装置还包括：
223.第二获取单元，被配置为获取所述服务器层发送的请求消息，所述请求消息中携带有更新频率；
224.创建单元，被配置为基于所述更新频率为所述筛选对象创建调度任务和调度节点；其中，所述调度任务为：基于所述筛选规则对所述筛选对象执行筛选；所述调度任务对应至少一个调度节点，所述调度节点包括有指定时间点，所述调度节点用于：使得所述筛选引擎在所述调度节点包括的指定时间点执行所述调度任务，其中，相邻调度节点的指定时间点之间的时间间隔匹配于所述更新频率；
225.第二发送单元，被配置为向所述服务器层发送调度任务的任务标识以及各个调度节点的调度标识，其中，不同调度节点具有不同的调度标识。
226.可选的，所述第一发送单元，还被配置为：
227.在所述筛选引擎基于调度节点每执行一次调度任务后，向所述服务器层发送本次筛选所得的筛选结果集、本次筛选对应的调度任务的任务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识。
228.可选的，所述筛选引擎每次执行完调度任务后所得到的筛选结果集被划分为多组筛选结果子集，每组筛选结果子集对应有组号；
229.所述第一发送单元，还被配置为：
230.在所述筛选引擎基于调度节点每执行一次调度任务后，向所述服务器层分组发送的本次筛选所得的各组筛选结果子集，其中，每次发送包括：本次筛选对应的调度任务的任
务标识、本次筛选对应的调度节点的调度标识、本次筛选所得到的筛选结果集被划分的总组数、本次发送的筛选结果子集对应的组号。
231.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
232.综上所述，在一些或者相关的实施例中，会先接收信息筛选请求，其中，该信息筛选请求中携带有筛选对象和筛选对象对应的筛选规则；之后，会基于信息筛选请求确定至少一个筛选对象、以及与筛选对象对应的筛选规则；并会基于筛选规则确定与筛选规则对应的筛选对象的筛选结果集，其中，该筛选结果集包括基于筛选规则筛选得到的至少一个筛选对象的序号标识。由此可知，本公开实施例之中，服务器层会基于信息筛选请求携带的筛选对象和筛选规则自动确定出对应的筛选结果集，整个筛选过程以自动筛选为主、人工筛选为辅的目的，从而大大降低了人力成本。并且，在每次大促活动前，可以通过微调上次大促活动所使用的筛选规则来针对本次大促活动获取对应的筛选结果集，无需再重新确定新的筛选规则，则复用性和效率均较高。此外，本公开实施例之中，筛选引擎可以周期性地按照筛选规则更新筛选结果集，从而可以满足不同场景下的更新诉求。
233.图10是根据一示例性实施例示出的一种服务器的框图。如图10所示，该服务器包括：存储器1001和处理器1002。另外，该服务器还包括电源组件1003、通信组件1004等必要组件。
234.存储器1001，用于存储计算机程序，并可被配置为存储其它各种数据以支持在电子设备上的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备上操作的任何应用程序或方法的指令。
235.存储器1001，可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
236.通信组件1004，用于与其他设备进行数据传输。
237.处理器1002，可执行存储器1001中存储的计算机指令，以用于执行上述方法。
238.相应地，本技术实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质。当计算机可读存储介质存储计算机程序，且计算机程序被一个或多个处理器执行时，致使一个或多个处理器执行图3-7方法实施例中的各步骤。
239.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
240.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实
现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
241.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
242.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
243.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
244.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
245.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
246.需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
247.以上仅是本技术的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
248.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
249.应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。