本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种基于dsp的网络流量分配方法和装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
随着互联网技术的发展，与传统的四大媒体，即报纸、杂志、电视、广播中传播的广告和户外广告相比，互联网广告具有更快速、更便捷、更灵活性的优势，因此，互联网广告已成为广告传播的主要途径之一。
在互联网广告中，承载广告信息的载体为网络流量。互联网广告的投放涉及流量需求平台(dsp，demandsideplatform)和广告交易平台(adx，adexchange)，其中，adx是汇聚了各种网络流量的交易平台，是dsp实现受众精准购买的交易平台。dsp通过adx选择合适的网络流量进行广告投放，为了提高广告投放的有效性，dsp通常需向adx提供广告投放的用户年龄、性别、地域、用户兴趣等方面的需求信息，这些需求信息可以称为广告投放的定向条件。adx根据dsp提供的定向条件选择满足条件的网络流量分配给dsp进行选择。
目前，adx根据dsp提供的定向条件和dsp的数量，将满足定向条件的网络流量随机均匀分配给各dsp。实际应用中，dsp为了获得更大的网络流量选择权，通常将定向条件设置的比较宽泛，在获得了adx分配的网络流量后，如果dsp对分配的网络流量不感兴趣则可以回退网络流量，从而造成网络流量的浪费，降低了网络流量的利用率。
技术实现要素：
本发明实施例提供一种网络流量分配方法，用以提高网络流量接受率，减少由于网络流量分配失败导致的网络流量浪费，提高网络流量利用率。
本发明实施例提供一种网络流量分配方法，包括：
广告交易平台adx接收流量需求平台dsp提交的流量需求订单，所述流量需求订单中携带有定向条件；
所述adx根据所述定向条件，选择出至少一个流量需求订单；
针对选择出的每一流量需求订单，所述adx根据流量分配模型确定该流量需求订单对应的接受率，其中，所述流量分配模型为所述adx根据收集的交易结果为成功的历史流量需求订单确定出的，其中，所述接受率表示所述流量需求订单被所述dsp选择的概率；
所述adx根据所述接受率选择出目标流量需求订单推送网络流量。
优选地，所述adx根据所述接受率按照以下方式选择出目标流量需求订单：
所述adx选择接受率最高的流量需求订单作为所述目标流量需求订单
优选地，所述流量需求订单中还携带有流量竞价信息；以及
所述adx根据所述接受率按照以下方式选择出目标流量需求订单：
针对每一流量需求订单，所述adx确定该流量需求订单对应的接受率与流量竞价信息的乘积；并
选择对应的乘积最高的流量需求订单作为所述目标流量需求订单。
优选地，按照以下流程确定所述流量分配模型：
针对每一历史流量需求订单，所述adx提取该历史流量需求订单中包含的至少一个维度的特征信息；
针对所述历史流量需求订单中包含的第一特征信息或者第一特征信息组合，统计所述第一特征信息或者第一特征信息组合在所述历史流量需求订单中的出现次数；并
根据所述出现次数和所述历史流量需求订单的总数量，确定所述第一特征信息或者所述第一特征信息组合对应的权重值。
优选地，针对选择出的每一流量需求订单，所述adx根据流量分配模型确定该流量需求订单对应的接受率，具体包括：
针对选择出的每一流量需求订单，所述adx根据所述第一特征信息或者所述第一特征信息组合对应的权重值，分别确定该被选择出的流量需求订单中包含的第二特征信息和第二特征信息组合对应的权重值；以及
利用逻辑回归算法将所述第二特征信息和第二特征信息组合对应的权重值之和转换为该被选择出的流量需求订单对应的接受率。
优选地，所述特征信息包括以下至少一项：用户特征信息、网络流量特征信息、展示时间信息和广告主信息。
本发明实施例提供一种网络流量分配装置，包括：
接收单元，用于接收流量需求平台dsp提交的流量需求订单，所述流量需求订单中携带有定向条件；
第一选择单元，用于根据所述定向条件，选择出至少一个流量需求订单；
第一确定单元，用于针对选择出的每一流量需求订单，所述adx根据流量分配模型确定该流量需求订单对应的接受率，其中，所述流量分配模型为所述adx根据收集的交易结果为成功的历史流量需求订单确定出的，其中，所述接受率表示所述流量需求订单被所述dsp选择的概率；
第二选择单元，用于根据所述接受率选择出目标流量需求订单推送网络流量。
优选地，所述第二选择单元，具体用于选择接受率最高的流量需求订单作为所述目标流量需求订单。
优选地，所述流量需求订单中还携带有流量竞价信息；以及
所述第二选择单元，具体包括：
第一确定子单元，用于针对每一流量需求订单，确定该流量需求订单对应的接受率与流量竞价信息的乘积；
选择子单元，用于选择对应的乘积最高的流量需求订单作为所述目标流量需求订单。
可选地，所述装置，还包括：
提取单元，用于针对每一历史流量需求订单，提取该历史流量需求订单中包含的至少一个维度的特征信息；
统计单元，用于针对所述历史流量需求订单中包含的第一特征信息或者第一特征信息组合，统计所述第一特征信息或者第一特征信息组合在所述历史流量需求订单中的出现次数；
第二确定单元，用于根据所述出现次数和所述历史流量需求订单的总数量，确定所述第一特征信息或者所述第一特征信息组合对应的权重值。
优选地，所述第一确定单元，具体包括：
第二确定子单元，用于针对选择出的每一流量需求订单，所述adx根据所述第一特征信息或者所述第一特征信息组合对应的权重值，分别确定该被选择出的流量需求订单中包含的第二特征信息和第二特征信息组合对应的权重值；
转换子单元，用于利用逻辑回归算法将所述第二特征信息和第二特征信息组合对应的权重值之和转换为该被选择出的流量需求订单对应的接受率。
优选地，所述特征信息包括以下至少一项：用户特征信息、网络流量特征信息、网络流量展示时间信息和广告主信息。
本发明实施例提供另外一种网络流量分配装置，其特征在于，包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行上述任一基于dsp的网络流量分配方法的步骤。
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其包括程序代码，当所述程序产品在网络流量分配装置上运行时，所述程序代码用于使所述网络流量分配装置执行上述任一基于dsp的网络流量分配方法的步骤。
本发明实施例提供的网络流量分配方法和装置中，广告交易平台利用交易结果为成功的历史流量需求订单进行训练得到流量分配模型，这样，在进行网络流量分配时，可以利用该流量分配模型确定出的每一流量需求订单对应的接受率，进而根据确定出的接受率进行网络流量推送，由此减少了由于网络流量分配失败造成的网络流量浪费，提高了网络流量的利用率。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例的应用场景示意图；
图2为本发明实施例中，网络流量分配的实施流程示意图；
图3为本发明实施例中，网络流量分配装置的结构示意图；
图4为本发明实施例中，另外一种网络流量分配装置的结构示意图。
具体实施方式
为了提高网络流量分配接受率和网络流量利用率，本发明实施例提供了一种网络流量分配方法和装置。
以下结合说明书附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明，并且在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
如图1所示，其为本发明实施例的应用场景示意图。广告主11通过流量需求平台(dsp)10向广告交易平台12提交流量需求订单，广告交易平台12根据广告主11设置的定向条件，将接入的不同流量提供方13提供的网络流量推送给dsp10进行选择。其中，广告主11通过dsp提供的界面设置广告投放的定向条件并发送给广告交易平台12，例如，广告主设置的定向条件可以为(北京，女性，27-35岁)，广告交易平台12根据该广告主设置的定向条件，在有满足该定向条件的待分配流量时，向dsp10推送网络流量供其选择。
为了提高网络流量接受率和网络流量利用率，本发明实施例中，广告交易平台12针对每一流量需求订单，需要收集该流量需求订单对应的历史交易数据，例如该流量需求订单对应的交易结果网络流量分配结果以及流量需求订单对应的多个维度的网络流量分配特征信息，其中，网络流量分配特征信息可以包括以下至少一项：用户特征信息、流量特征信息、展示时间信息和广告主信息。
其中，用户特征信息可以包括浏览网络流量的用户相关特征，例如，用户性别，用户年龄、用户的地理位置信息，用户所使用设备的操作系统信息(如android操作系统，ios操作系统等等)以及用户接入的网络信息(如wifi、蜂窝网络或者有线网络等等)；流量特征信息可以包括展示位置(如首页/非首页等)，展示频道(如新闻频道、娱乐频道、体育频道等)以及展示排位信息(第一位、第二位等等)；广告主信息可以包括投放广告的品牌方等)。
广告交易平台利用收集的交易结果为成功的历史流量需求订单进行机器学习得到流量分配模型。具体实施时，针对每一交易结果为成功的流量需求订单，根据收集的历史流量需求订单，提取该流量需求订单中涉及的特征信息或者特征信息组合，统计收集的历史数据中特征信息或者特征信息组合的出现次数，并根据历史流量需求订单的总数量，确定相应的特征信息或者特征信息组合对应的权重值。
具体地，广告交易平台可以根据特征信息或者特征信息组合的出现次数与历史流量需求订单的总数量的比值，确定相应的特征信息或者特征信息组合对应的权重值，实际应用中，为了提高权重值的覆盖面，通常选择单个特征信息或者两个特征信息的组合确定其对应的权重值。
例如，针对特征信息组合(北京，联合利华)，广告交易平台12根据收集的历史数据确定出其对应的权重值为0.0336868；对于特征信息组合(女，联合利华)，广告交易平台12根据收集的历史数据确定出其对应的权重值为0.0102921；而对于(北京，4g)，广告交易平台12根据收集的历史数据确定出其对应的权重值为-0.00404538，而对于特征信息(45岁)，广告交易平台12根据收集的历史数据确定出其对应的权重值为-0.259008。
基于得到的流量分配模型，广告交易平台12在分配网络流量时，可以根据得到的流量分配模型来预估每一流量需求订单对应的接受成功率，并根据预估的网络流量接受率分配来分配推送网络流量，以提高网络流量接受率和网络流量利用率。其中，流量需求订单对应的接受率表示流量需求订单被所述dsp选中的概率。
下面结合图1所示的应用场景，参考图2来描述根据本发明示例性实施方式的基于dsp的网络流量分配方法。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本发明的精神和原理而示出，本发明的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本发明的实施方式可以应用于适用的任何场景。
如图2所示，其为本发明实施例提供的网络流量分配方法的实施流程示意图，可以包括以下步骤：
s21、adx接收dsp提交的流量需求订单，所述流量需求订单中携带有定向条件。
其中，流量需求订单中的定向条件由广告主利用dsp提供的设置页面设置的，广告主可以根据自身的需求设置定向条件，例如，定向条件可以设置为(北京，男，35-45岁)。
s22、adx根据所述定向条件，选择出至少一个流量需求订单。
本步骤中，针对待分配的网络流量，adx广告主设置的定向条件以及待分配网络流量对应的特征信息，选择出至少一个流量需求订单。即待分配网络流量的特征信息符合选择出的流量需求订单中广告主设置的定向条件。
例如，广告主设置的定向条件为(北京，女，27-35岁)，则广告交易平台根据广告主设置的定向条件，选择与该定向条件匹配的网络流量。其中，流量需求订单与待分配网络流量之间为多对一的关系，即每一待分配网络流量可能满足广告主dsp设置的定向条件。
s23、adx针对选择出的每一流量需求订单，adx根据流量分配模型确定该流量需求订单对应的接受率。
针对选择出的每一流量需求订单，adx根据得到的流量分配模型确定该流量需求订单对应的接受率。
本步骤中，针对每一流量需求订单，首先获得该流量需求订单对应的特征信息或者特征信息组合，其中，用户特征信息可以由流量提供方提供，流量提供提取当前浏览待分配流量的用户的特征信息并发送给广告交易平台，例如，流量提供方可以从访问用户注册时预留信息中提取用户特征信息，假设为(北京，女，30岁)，并发送给广告交易平台。而流量特征信息同样也需要由流量提供方提供，流量特征信息可以包括广告位的展示位置，例如首页或者非首页，广告位的展示排位，这种针对网页中的轮播广告位，例如，第一位展示，或者第二位展示等等；广告主信息，可以由dsp提供，例如，针对广告投放应用场景，广告主信息可以为品牌方，例如，联合利华，或者还可以为互联网广告代理商等等；展示时间信息也需要由流量提供方提供，例如展示时间是高峰时段9:00-21:00，或者是低峰时段21:00-7:00等等。
在获得了流量需求订单对应的特征信息之后，广告交易平台根据其中包含的用户特征信息、流量特征信息、广告主信息以及展示时间信息等单一的特征信息或者任意的特征信息组合，根据流量分配模型中各相应的特征信息或者特征信息组合对应的权重值，确定流量需求订单对应的特征信息和特征信息组合对应的权重值；并利用逻辑回归算法将流量需求订单对应的特征信息和特征信息组合对应的权重值之和转换为该流量需求订单对应的接受率。
其中，逻辑回归算法可以将任意数值转换为[0,1]之间的数值。例如，广告交易平台可以利用sigmoid函数将流量需求订单对应的特征信息和特征信息组合对应的权重值之和转换为该流量需求订单对应的接受率。
例如，针对任一流量需求订单，假设广告交易平台根据流量分配模型确定该流量需求订单对应的各特征信息组合或者各特征信息分别对应的权重值如下：特征信息组合(北京，联合利华)对应的权重值为0.0336868，特征信息组合(女，联合利华)对应的权重值为0.0102921，特征信息组合(北京，4g)对应的权重值为-0.00404538，特征信息(45岁)对应的权重值为-0.259008，则确定各特征信息组合和特征信息对应的权重值之和为0.0336868+0.0102921-0.00404538-0.259008，最后利用sigmoid函数将权重值之和转换成[0,1]之间的数值，即可得到该流量需求订单对应的接受率。
基于此，广告交易平台获得了选择出的每一流量需求订单对应的接受率。
s24、adx根据所述接受率选择出目标流量需求订单推送网络流量。
本步骤中，adx可以采用以下任一方式选择出目标流量需求订单：
第一种方式、adx选择接受率最高的流量需求订单作为目标流量需求订单。
这种实施方式中，adx可以根据接受率由高至低的顺序对各流量需求订单排序，并选择排序最前的流量需求订单作为目标流量订单。
第二种方式、在流量需求订单中还可以携带有流量竞价信息。
这种实施方式中，adx针对每一流量需求订单，还可以计算其对应的接受率与流量竞价信息的乘积，按照乘积由高至低的顺序对流量需求订单进行排序，并选择排序最前的流量需求订单作为目标流量需求订单。
例如，adx可以选择乘积最大的流量需求订单。这样，能够在保证接受率的同时，提高网络流量分配的收益。
具体实施时，adx在推送网络流量之前，还可以首先判断选择出的流量需求订单是否满足预设的过滤条件，例如，adx可以根据预先设置的黑名单判断提交选择出的流量需求订单的dsp是否在预设的黑名单中；或者，adx还可以判断下选择出的流量需求订单是否被重复选择；或者adx还可以判断下选择出的流量需求订单中携带的竞价信息是否低于预设的底价等等，如果adx判断出选择出的流浪需求订单满足预设的过滤条件，则根据接受率或者接受率与流量竞价信息重新进行选择。
具体实施时，adx选择出目标流量需求订单之后，将向dsp发送请求，记录请求结果，并收集本次交易的相关数据，例如，用户特征信息、流量特征信息、广告主信息和展示时间信息等等，进而可以利用收集的相关数据对上述的流量分配模型进行更新。
本发明实施例提供的网络流量分配方法和装置，通过对收集的交易结果为成功的历史流量需求订单进行训练得到流量分配模型，这样，在进行网络流量分配时，可以利用该流量分配模型预估各流量需求订单的接受率，并根据预估的接受率进行网络流量分配，以保证网络流量分配的成功率，减少了由于网络流量分配失败造成的网络流量浪费，提高了网络流量利用率。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种基于dsp的网络流量分配装置，由于上述装置解决问题的原理与基于dsp的网络流量分配方法相似，因此上述装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
如图3所示，其为本发明实施例提供的流量分配装置的结构示意图，可以包括：
接收单元31，用于接收流量需求平台dsp提交的流量需求订单，所述流量需求订单中携带有定向条件；
第一选择单元32，用于根据所述定向条件，选择出至少一个流量需求订单；
第一确定单元33，用于针对选择出的每一流量需求订单，所述adx根据流量分配模型确定该流量需求订单对应的接受率，其中，所述流量分配模型为所述adx根据收集的交易结果为成功的历史流量需求订单确定出的，其中，所述接受率表示所述流量需求订单被所述dsp选中的概率；
第二选择单元34，用于根据所述接受率选择出目标流量需求订单推送网络流量。
优选地，所述第二选择单元34，具体用于选择接受率最高的流量需求订单作为所述目标流量需求订单。
优选地，所述流量需求订单中还携带有流量竞价信息；以及
所述第二选择单元34，具体包括：
第一确定子单元，用于针对每一流量需求订单，确定该流量需求订单对应的接受率与流量竞价信息的乘积；
选择子单元，用于选择对应的乘积最高的流量需求订单作为所述目标流量需求订单。
可选地，本发明实施例提供的基于dsp的网络流量分配装置，还可以包括：
提取单元，用于针对每一历史流量需求订单，提取该历史流量需求订单中包含的至少一个维度的特征信息；
统计单元，用于针对所述历史流量需求订单中包含的第一特征信息或者第一特征信息组合，统计所述第一特征信息或者第一特征信息组合在所述历史流量需求订单中的出现次数；
第二确定单元，用于根据所述出现次数和所述历史流量需求订单的总数量，确定所述第一特征信息或者所述第一特征信息组合对应的权重值。
优选地，所述第一确定单元33，具体包括：
第二确定子单元，用于针对选择出的每一流量需求订单，所述adx根据所述第一特征信息或者所述第一特征信息组合对应的权重值，分别确定该被选择出的流量需求订单中包含的第二特征信息和第二特征信息组合对应的权重值；
转换子单元，用于利用逻辑回归算法将所述第二特征信息和第二特征信息组合对应的权重值之和转换为该被选择出的流量需求订单对应的接受率。
优选地，所述特征信息包括以下至少一项：用户特征信息、流量特征信息、展示时间信息和广告主信息。
为了描述的方便，以上各部分按照功能划分为各模块(或单元)分别描述。当然，在实施本发明时可以把各模块(或单元)的功能在同一个或多个软件或硬件中实现。
在介绍了本发明示例性实施方式的基于dsp的网络流量分配方法和装置之后，接下来，介绍根据本发明的另一示例性实施方式的基于dsp的网络流量分配的装置。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
在一些可能的实施方式中，根据本发明的基于dsp的网络流量分配装置可以至少包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元。其中，所述存储单元存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行本说明书中描述的根据本发明各种示例性实施方式的网络流量分配方法中的步骤。例如，所述处理单元可以执行如图2中所示的步骤s21、adx接收dsp提交的流量需求订单，所述流量需求订单中携带有定向条件，步骤s22、adx根据所述定向条件，选择出至少一个流量需求订单，步骤s23、针对选择出的每一流量需求订单，adx根据流量分配模型确定该流量需求订单对应的接受率和步骤s24、adx根据所述接受率选择出目标流量需求订单推送网络流量。
下面参照图4来描述根据本发明的这种实施方式的基于dsp的网络流量分配装置40。图4显示的基于dsp的网络流量分配装置40仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，基于dsp的网络流量分配装置40以通用计算设备的形式表现。基于dsp的网络流量分配装置40的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元41、上述至少一个存储单元42、连接不同系统组件(包括存储单元42和处理单元41)的总线43。
总线43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、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。
存储单元42可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(ram)421和/或高速缓存存储器422，还可以进一步包括只读存储器(rom)423。
存储单元42还可以包括具有一组(至少一个)程序模块424的程序/实用工具425，这样的程序模块424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。
基于dsp的网络流量分配装置40也可以与一个或多个外部设备44(例如键盘、指向设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与网络流量分配装置40交互的设备通信，和/或与使得该基于dsp的网络流量分配装置40能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、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45进行。并且，基于dsp的网络流量分配装置40还可以通过网络适配器46与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器46通过总线43与基于dsp的网络流量分配装置40的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合基于dsp的网络流量分配装置40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。
在一些可能的实施方式中，本发明提供的网络流量分配方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在计算机设备上运行时，所述程序代码用于使所述计算机设备执行本说明书中描述的根据本发明各种示例性实施方式的用户属性信息挖掘方法中的步骤，例如，所述计算机设备可以执行如图2中所示的步骤s21、adx接收dsp提交的流量需求订单，所述流量需求订单中携带有定向条件，步骤s22、adx根据所述定向条件，选择出至少一个流量需求订单，步骤s23、针对选择出的每一流量需求订单，adx根据流量分配模型确定该流量需求订单对应的接受率和步骤s24、adx根据所述接受率选择出目标流量需求订单推送网络流量。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
根据本发明的实施方式的用于网络流量分配的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在服务器设备上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，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。
可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
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发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上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)—连接到用户计算设备，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)。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于即时通信应用的设备的若干装置或子装置，但是这种划分仅仅并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多装置的特征和功能可以在一个装置中具体化。反之，上文描述的一个装置的特征和功能可以进一步划分为由多个装置来具体化。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。
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。
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。
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。
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。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。