网络业务质量评估和优化方法、装置、介质及电子设备与流程

本申请涉及计算机及通信
技术领域：
，具体而言，涉及一种网络业务质量评估和优化方法、装置、介质及电子设备。
背景技术：
：相关技术中针对电信运营商的探测和监控指标体系通常是针对整个运营商基站而言的，这种探测及监控指标一般只能体现出基站维度的网络质量，而对于具体的业务(比如实时游戏、视频播放等业务)却存在感知能力不足、监控维度缺失等问题。技术实现要素：本申请的实施例提供了一种网络业务质量评估和优化方法、装置、介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以有效衡量应用程序的实际业务质量，以便于针对应用程序采取相应的网络优化措施。本申请实施例的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种网络业务质量评估方法，包括：获取终端设备检测到的网络状态数据，并获取所述终端设备上运行的指定应用程序的业务体验数据；根据所述网络状态数据及用于评估网络卡顿情况的权重系数确定网络卡顿指标，根据所述业务体验数据确定业务卡顿指标；根据所述网络卡顿指标和所述业务卡顿指标之间的匹配度对所述权重系数进行更新，以使所述匹配度达到设定值；基于更新后的权重系数重新确定所述网络卡顿指标，并根据重新确定的网络卡顿指标评估所述指定应用程序的业务质量。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种网络业务质量优化方法，包括：检测终端设备所处环境的网络状态数据和终端设备上运行的指定应用程序的业务体验数据；将所述网络状态数据和所述业务体验数据上报至数据处理设备，以使所述数据处理设备根据所述网络状态数据和所述业务体验数据评估所述指定应用程序的业务质量；获取所述数据处理设备发送的针对所述指定应用程序的业务质量数据，根据所述业务质量数据和所述终端设备当前的网络状态数据，预测所述指定应用程序的卡顿情况；根据所述卡顿情况对所述指定应用程序进行网络优化处理。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种网络业务质量评估装置，包括：获取单元，用于获取终端设备检测到的网络状态数据，并获取所述终端设备上运行的指定应用程序的业务体验数据；确定单元，用于根据所述网络状态数据及用于评估网络卡顿情况的权重系数确定网络卡顿指标，根据所述业务体验数据确定业务卡顿指标；第一处理单元，用于根据所述网络卡顿指标和所述业务卡顿指标之间的匹配度对所述权重系数进行更新，以使所述匹配度达到设定值；第二处理单元，用于基于更新后的权重系数重新确定所述网络卡顿指标，并根据重新确定的网络卡顿指标评估所述指定应用程序的业务质量。在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述确定单元配置为：根据所述网络状态数据确定在预定时长内所述指定应用程序的丢包数、传输的数据帧总数和处于各个网络测速指标区间内的数据帧数量；根据所述权重系数与网络测速指标区间之间的对应关系，确定所述各个网络测速指标区间所对应的权重系数；基于所述丢包数、所述数据帧总数、处于所述各个网络测速指标区间内的数据帧数量及所述各个网络测速指标区间所对应的权重，计算所述网络卡顿指标。在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述确定单元配置为通过以下公式计算所述网络卡顿指标：其中，qoe表示所述网络卡顿指标；si表示处于第i个网络测速指标区间内的数据帧数量；qi表示第i个网络测速指标区间所对应的权重；c2表示所述丢包数；c1表示所述数据帧总数。在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第一处理单元配置为：根据所述网络卡顿指标和所述业务卡顿指标，确定所述网络卡顿指标与所述业务卡顿指标之间的匹配度；根据所述匹配度调整所述权重系数，基于调整后的权重系数重新确定所述网络卡顿指标，并基于重新确定的网络卡顿指标再次调整所述权重系数，直至所述匹配度达到所述设定值。在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第一处理单元配置为：根据所述网络卡顿指标的数值分布范围和所述业务卡顿指标的数值分布范围，划分得到多个卡顿指标区间；根据所述网络卡顿指标在各个所述卡顿指标区间中的分布情况和所述业务卡顿指标在各个所述卡顿指标区间中的分布情况，确定所述网络卡顿指标与所述业务卡顿指标在各个所述卡顿指标区间内的匹配度。在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第一处理单元还用于：在所述匹配度达到所述设定值之后，周期性地根据重新计算的网络卡顿指标和业务卡顿指标对所述权重系数进行调整。在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第二处理单元配置为：基于重新确定的网络卡顿指标及所述终端设备检测到的网络状态数据，生成网络设备针对所述指定应用程序的业务质量信息，以根据所述业务质量信息评估所述指定应用程序的业务质量。在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述业务质量信息包括以下任一或多个的组合：网络设备针对所述指定应用程序的业务质量的数据分布情况、网络设备针对所述指定应用程序的容量密度、网络设备针对所述指定应用程序的承载能力、网络设备的位置、网络设备的覆盖范围、网络设备的分类属性标签。在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述的网络业务质量评估装置还包括：统计单元，用于统计所述指定应用程序在各个时间节点的业务质量数据；第三处理单元，用于根据所述指定应用程序在所述各个时间节点的业务质量数据，确定网络设备针对所述指定应用程序的拥塞周期，和/或预测所述指定应用程序的业务质量变化情况。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种网络业务质量优化装置，包括：检测单元，用于检测终端设备所处环境的网络状态数据和终端设备上运行的指定应用程序的业务体验数据；上报单元，用于将所述网络状态数据和所述业务体验数据上报至数据处理设备，以使所述数据处理设备根据所述网络状态数据和所述业务体验数据评估所述指定应用程序的业务质量；预测处理单元，用于获取所述数据处理设备发送的针对所述指定应用程序的业务质量数据，根据所述业务质量数据和所述终端设备当前的网络状态数据，预测所述指定应用程序的卡顿情况；优化处理单元，用于根据所述卡顿情况对所述指定应用程序进行网络优化处理。在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述优化处理单元配置为：若根据所述卡顿情况确定所述指定应用程序当前处于非卡顿状态、且预定时长后处于卡顿状态，则针对所述指定应用程序建立专有承载；若根据所述卡顿情况确定所述指定应用程序当前处于卡顿状态、且预定时长后处于非卡顿状态，则针对所述指定应用程序建立专有承载；若根据所述卡顿情况确定所述指定应用程序当前处于卡顿状态、且预定时长后处于卡顿状态，则执行网络切换操作或针对所述指定应用程序建立专有承载。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的网络业务质量评估方法，或实现如上述实施例中所述的网络业务质量优化方法。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的网络业务质量评估方法，或实现如上述实施例中所述的网络业务质量优化方法。在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，通过根据网络状态数据及用于评估网络卡顿情况的权重系数确定网络卡顿指标，根据业务体验数据确定业务卡顿指标，以根据网络卡顿指标和业务卡顿指标之间的匹配度对该权重系数进行更新，以使网络卡顿指标与业务卡顿指标之间的匹配度达到设定值，使得能够通过网络卡顿指标与业务卡顿指标之间的匹配程度来更新权重系数，确保根据更新后的权重系数计算得到的网络卡顿指标能够与实际的业务卡顿指标相匹配，进而可以通过网络卡顿指标来评估应用程序的业务质量。可见，本申请实施例的技术方案实现了网络状态数据与业务体验数据之间的关联，以基于终端设备检测到的网络状态数据来有效衡量指定应用程序的实际业务质量，进而便于对指定应用程序采取相应的网络优化措施，有利于提升指定应用程序的业务体验。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，并不能限制本申请。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。在附图中：图1示出了可以应用本申请实施例的技术方案的示例性系统架构图；图2示出了根据本申请的一个实施例的网络业务质量评估方法的流程图；图3示出了根据本申请的一个实施例的根据网络状态数据及用于评估网络卡顿情况的权重系数确定网络卡顿指标的流程图；图4示出了根据本申请的一个实施例的根据网络卡顿指标和业务卡顿指标之间的匹配度对权重系数进行更新的流程图；图5示出了根据本申请的一个实施例的网络业务质量优化方法的流程图；图6示出了根据本申请的一个实施例的网络业务系统的结构图；图7示出了根据本申请的一个实施例的网络卡顿率和游戏卡顿率的密度分布图；图8示出了根据本申请的一个实施例的网络卡顿率和游戏卡顿率的区间统计图；图9示出了根据本申请的一个实施例的网络卡顿率与游戏卡顿率的关系曲线图；图10示出了根据本申请的一个实施例的基站业务体验指标的热力图；图11示出了根据本申请的一个实施例的基站卡顿率的走势图；图12示出了根据本申请的一个实施例的基站的卡顿趋势图；图13示出了根据本申请的一个实施例的网络优化方法的流程图；图14示出了根据本申请的一个实施例的业务质量评估装置的框图；图15示出了根据本申请的一个实施例的业务质量优化装置的框图；图16示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。图1示出了可以应用本申请实施例的技术方案的示例性系统架构图。如图1所示，系统架构100可以包括终端设备(如图1中所示智能手机101、平板电脑102和便携式计算机103中的一种或多种，或者也可以是台式计算机等等)、网络104和服务器105。网络104用以在终端设备和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线通信链路、无线通信链路等等。应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。比如服务器105可以是多个服务器组成的服务器集群等。在本申请的一个实施例中，终端设备可以检测所处网络环境下的网络状态数据，并获取到终端设备上运行的指定应用程序(如游戏应用、视频应用等)的业务体验数据，然后终端设备将检测到的网络状态数据和获取到的业务体验数据上报给服务器105。在本申请的一个实施例中，服务器105在获取到终端设备上报的网络状态数据和业务体验数据之后，可以根据网络状态数据及用于评估网络卡顿情况的权重系数确定网络卡顿指标，并根据业务体验数据确定业务卡顿指标。然后根据网络卡顿指标和业务卡顿指标之间的匹配度对前述的权重系数进行更新，以使网络卡顿指标与业务卡顿指标之间的匹配度达到设定值，进而可以基于更新后的权重系数重新确定网络卡顿指标，并根据重新确定的网络卡顿指标评估该指定应用程序的业务质量。可见，本申请实施例的技术方案可以实现网络状态数据与业务体验数据之间的关联，以基于终端设备检测到的网络状态数据来有效衡量指定应用程序的实际业务质量，进而便于对指定应用程序采取相应的网络优化措施，有利于提升指定应用程序的业务体验。以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：图2示出了根据本申请的一个实施例的网络业务质量评估方法的流程图，该网络业务质量评估方法可以由服务器来执行，该服务器可以是图1中所示的服务器。参照图2所示，该网络业务质量评估方法至少包括步骤s210至步骤s240，详细介绍如下：在步骤s210中，获取终端设备检测到的网络状态数据，并获取所述终端设备上运行的指定应用程序的业务体验数据。在本申请的一个实施例中，终端设备检测到的网络状态数据可以包括sinr(signaltointerferenceplusnoiseratio，信号与干扰加噪声比)、rssi(receivedsignalstrengthindication，接收的信号强度指示)、rsrp(referencesignalreceivingpower，参考信号接收功率)、rsrq(referencesignalreceivingquality，参考信号接收质量)、频点、物理小区识别码(physicalcellidentifier，简称pci)、小区唯一标识(cellidentifier，简称ci)、指定应用程序内的丢包数、网络测速值等。在本申请的一个实施例中，终端设备上运行的指定应用程序的业务体验数据可以包括指定应用程序的fps(framespersecond，每秒传输帧数)、网络跳变情况、应用程序内的网络延时情况等。在本申请的一个实施例中，指定应用程序可以是终端设备上安装的任意的应用程序，比如可以是对时延敏感的游戏应用、视频应用、即时通讯应用等。继续参照图2所示，在步骤s220中，根据所述网络状态数据及用于评估网络卡顿情况的权重系数确定网络卡顿指标，根据所述业务体验数据确定业务卡顿指标。在本申请的一个实施例中，如图3所示，步骤s220中根据网络状态数据及用于评估网络卡顿情况的权重系数确定网络卡顿指标的过程，可以包括如下步骤s310至步骤s330，详细说明如下：在步骤s310中，根据网络状态数据确定在预定时长内指定应用程序的丢包数、传输的数据帧总数和处于各个网络测速指标区间内的数据帧数量。在本申请的一个实施例中，可以事先划分多个网络测速指标区间，如表1所示，比如可以划分5个网络测速指标区间，每个网络测速指标区间对应于不同的网络测速延时。网络测速指标区间10-150毫秒网络测速指标区间2150-200毫秒网络测速指标区间3200-300毫秒网络测速指标区间4300-460毫秒网络测速指标区间5大于460毫秒表1在本申请的一个实施例中，终端设备可以在预定时长内针对指定应用程序进行多次网络测速，比如按照预定的周期(如周期为1秒、5秒等)进行测速，并确定每次测速得到的网络测速指标所处的区间，进而可以统计得到处于各个网络测速指标区间内的数据帧数量。在本申请的一个实施例中，指定应用程序可以是实时手游应用，那么预定时长可以是一局游戏的时长，即在每局游戏中统计丢包数、传输的数据帧总数和处于各个网络测速指标区间内的数据帧数量。在步骤s320中，根据所述权重系数与网络测速指标区间之间的对应关系，确定所述各个网络测速指标区间所对应的权重系数。在本申请的一个实施例中，在初始阶段，可以预设网络测速指标区间与权重系数之间的对应关系，进而可以基于该对应关系确定各个网络测速指标区间所对应的权重系数。比如，对于表1所示的区间划分情况而言，网络测速指标区间1对应的权重系数可以是0、网络测速指标区间2对应的权重系数可以是0.2、网络测速指标区间3对应的权重系数可以是0.7、网络测速指标区间4对应的权重系数可以是0.9、网络测速指标区间5对应的权重系数可以是1.0。在步骤s330中，基于所述丢包数、所述数据帧总数、处于所述各个网络测速指标区间内的数据帧数量及所述各个网络测速指标区间所对应的权重，计算所述网络卡顿指标。在本申请的实施例中，由于丢包数和网络测速指标与网络的卡顿情况存在关联关系，因此可以根据丢包数、数据帧总数、处于各个网络测速指标区间内的数据帧数量及各个网络测速指标区间所对应的权重，计算网络卡顿指标。在本申请的一个实施例中，可以通过如下公式来计算网络卡顿指标：其中，qoe表示网络卡顿指标；si表示处于第i个网络测速指标区间内的数据帧数量；qi表示第i个网络测速指标区间所对应的权重；c2表示前述的丢包数；c1表示前述的数据帧总数。在本申请的一个实施例中，网络卡顿指标可以表征网络的卡顿情况，比如若网络卡顿指标qoe≥3％，则表示网络卡顿。在本申请的一个实施例中，根据业务体验数据确定业务卡顿指标可以是对业务体验数据进行量化及统计分析处理，比如可以对指定应用程序的fps、网络跳变情况、应用程序内的网络延时情况等业务体验数据进行量化并归一化到同一评估纬度上，然后根据每种业务体验数据的权重进行加权求和处理，以得到业务卡顿指标。继续参照图2所示，在步骤s230中，根据所述网络卡顿指标和所述业务卡顿指标之间的匹配度对所述权重系数进行更新，以使所述匹配度达到设定值。在本申请的一个实施例中，如图4所示，步骤s230中根据网络卡顿指标和业务卡顿指标之间的匹配度对权重系数进行更新，以使所述匹配度达到设定值的过程，可以包括：步骤s410，根据网络卡顿指标和业务卡顿指标，确定所述网络卡顿指标与所述业务卡顿指标之间的匹配度。在本申请的一个实施例中，网络卡顿指标与业务卡顿指标之间的匹配度表示在同一时刻的网络卡顿指标与业务卡顿指标之间的相似程度。比如，若网络卡顿指标与业务卡顿指标为数值，那么二者之间的匹配度可以是二者之间的差值，差值越小，则说明二者之间的匹配度越高。在本申请的一个实施例中，可以根据网络卡顿指标的数值分布范围和业务卡顿指标的数值分布范围划分得到多个卡顿指标区间，然后根据网络卡顿指标在各个卡顿指标区间中的分布情况和业务卡顿指标在各个卡顿指标区间中的分布情况，确定网络卡顿指标与业务卡顿指标在各个卡顿指标区间内的匹配度。该实施例的技术方案使得能够细粒度地评估网络卡顿指标与业务卡顿指标之间的匹配度，进而能够更加准确地确定网络卡顿指标与业务卡顿指标之间的相关关系，同时也便于根据网络卡顿指标与业务卡顿指标在各个卡顿指标区间内的匹配度来准确调整前述的权重系数。步骤s420，根据所述匹配度调整所述权重系数，基于调整后的权重系数重新确定所述网络卡顿指标，并基于重新确定的网络卡顿指标再次调整所述权重系数，直至所述匹配度达到所述设定值。在图4所示的实施例中，调整权重系数的过程可以是一个循环处理的过程，即先根据计算得到的网络卡顿指标和业务卡顿指标确定出网络卡顿指标与业务卡顿指标之间的匹配度，然后根据该匹配度调整权重系数，并根据调整后的权重系数重新计算网络卡顿指标，以根据重新计算的网络卡顿指标再次计算与业务卡顿指标之间的匹配度，并再次调整权重系数……直至网络卡顿指标与业务卡顿指标之间的匹配度达到设定值为止。该实施例的技术方案使得能够通过反复调整权重系数来保证网络卡顿指标能够与业务卡顿指标相匹配，进而能够实现网络状态数据与业务体验数据之间的关联，以基于终端设备检测到的网络状态数据来有效衡量指定应用程序的实际业务质量。在本申请的一个实施例中，当网络卡顿指标与业务卡顿指标之间的匹配度达到设定值之后，可以周期性地根据重新计算的网络卡顿指标和业务卡顿指标对权重系数进行调整，以确保计算出来的权重系数能够适应网络环境的变化。比如，在通过调整权重系数使网络卡顿指标与业务卡顿指标之间的匹配度达到设定值之后，如果网络环境发生变化(比如网络设备的系统升级、增加网络设备数量等)，那么根据之前的网络环境计算得到的权重系数会导致网络卡顿指标与实际的业务卡顿指标之间的匹配度降低，因此可以周期性(比如周期可以是1周、1个月、1个季度等)地根据重新计算的网络卡顿指标和业务卡顿指标对权重系数进行调整。继续参照图2所示，在步骤s240中，基于更新后的权重系数重新确定所述网络卡顿指标，并根据重新确定的网络卡顿指标评估所述指定应用程序的业务质量。在本申请的实施例中，通过对权重系数进行更新，使得网络卡顿指标能够与业务卡顿指标相匹配，进而也就能够通过网络卡顿指标来间接确定业务卡顿指标，因此可以根据重新确定的网络卡顿指标来评估指定应用程序的业务质量。比如，若指定应用程序为实时游戏应用，那么可以评估在一定地理区域内(如某个或某些基站覆盖范围内、某个城市区域等)的该实时游戏应用的业务质量。在本申请的一个实施例中，步骤s240中根据重新确定的网络卡顿指标评估指定应用程序的业务质量的过程，可以包括：基于重新确定的网络卡顿指标及终端设备检测到的网络状态数据，生成网络设备针对指定应用程序的业务质量信息，以根据业务质量信息评估指定应用程序的业务质量。在本申请的一个实施例中，业务质量信息可以包括以下任一或多个的组合：网络设备针对指定应用程序的业务质量的数据分布情况、网络设备针对指定应用程序的容量密度、网络设备针对指定应用程序的承载能力、网络设备的位置、网络设备的覆盖范围、网络设备的分类属性标签。在本申请的一个实施例中，网络设备可以是基站，网络设备针对指定应用程序的业务质量的数据分布情况可以是基站针对指定应用程序的业务质量的数据分布图(如热力图等)；网络设备针对指定应用程序的容量密度可以是各个基站下运行的指定应用程序的数量；网络设备针对指定应用程序的承载能力可以是在保证指定应用程序具有较优的业务质量的前提下，各个基站下运行的指定应用程序的最大数量；网络设备的位置可以是基站的部署位置信息，比如以地图的形式展示各个基站的部署位置；网络设备的覆盖范围可以是各个基站的网络覆盖范围；网络设备的分类属性标签可以是根据基站所处环境确定的分类标签，比如标签可以是学校、办公区域、商业区域、公共场馆等。在本申请的一个实施例中，还可以统计指定应用程序在各个时间节点的业务质量数据；进而可以根据指定应用程序在各个时间节点的业务质量数据，确定网络设备针对指定应用程序的拥塞周期，和/或预测指定应用程序的业务质量变化情况。在本申请的一个实施例中，网络设备针对指定应用程序的拥塞周期可以是各个基站针对该指定应用程序出现卡顿的周期；预测指定应用程序的业务质量变化情况可以是预测应用程序在未来一段时间的卡顿情况。该实施例的技术方案通过确定网络设备针对指定应用程序的拥塞周期，和/或预测指定应用程序的业务质量变化情况，使得能够根据该拥塞周期和/或预测得到的指定应用程序的业务质量变化情况及时对指定应用程序的网络进行优化处理，进而确保该指定应用程序具有较优的业务质量。图5示出了根据本申请的一个实施例的网络业务质量优化方法的流程图，该网络业务质量优化方法可以由终端设备来执行，该服务器可以是图1中所示的终端设备(如智能手机101、平板电脑102和便携式计算机103)。参照图5所示，该网络业务质量优化方法至少包括步骤s510至步骤s540，详细介绍如下：在步骤s510中，检测终端设备所处环境的网络状态数据和终端设备上运行的指定应用程序的业务体验数据。在本申请的一个实施例中，检测终端设备所处环境的网络状态数据可以包括sinr、rssi、rsrp、rsrq、频点、物理小区识别码、小区唯一标识、指定应用程序内的丢包数、网络测速值等。终端设备上运行的指定应用程序的业务体验数据可以包括指定应用程序的fps、网络跳变情况、应用程序内的网络延时情况等。指定应用程序可以是终端设备上安装的任意的应用程序，比如可以是游戏应用、视频应用、即时通讯应用等。在步骤s520中，将所述网络状态数据和所述业务体验数据上报至数据处理设备，以使所述数据处理设备根据所述网络状态数据和所述业务体验数据评估所述指定应用程序的业务质量。在本申请的一个实施例中，数据处理设备可以是服务器等具有计算处理功能的设备。数据处理设备根据网络状态数据和业务体验数据评估指定应用程序的业务质量的过程可参照前述实施例的技术方案。在步骤s530中，获取所述数据处理设备发送的针对所述指定应用程序的业务质量数据，根据所述业务质量数据和所述终端设备当前的网络状态数据，预测所述指定应用程序的卡顿情况。在本申请的一个实施例中，数据处理设备发送的针对指定应用程序的业务质量数据可以包括网络设备针对指定应用程序的业务质量的数据分布情况，那么终端设备可以根据当前的网络状态数据确定终端设备所连接的网络设备的信息，进而基于终端设备所连接的网络设备针对指定应用程序的业务质量的数据分布情况来预测指定应用程序的卡顿情况。在本申请的一个实施例中，数据处理设备发送的针对指定应用程序的业务质量数据可以包括网络设备针对指定应用程序的拥塞周期，那么终端设备可以根据当前的网络状态数据和该拥塞周期确定终端设备上运行的指定应用程序是否到达拥塞周期，并以此来预测指定应用程序的卡顿情况。在本申请的一个实施例中，数据处理设备还可以根据终端设备所处环境的网络状态数据和终端设备上运行的指定应用程序的业务体验数据来对机器学习模型进行训练，进而基于训练后得到的机器学习模型和终端设备检测到的网络状态数据来预测指定应用程序的卡顿情况。在本申请的一个实施例中，指定应用程序的卡顿情况可以包括指定应用程序当前的卡顿情况和接下来一段时间的卡顿情况。比如指定应用程序是实时游戏应用，那么可以预测实时游戏应用当前这一局游戏的卡顿情况和下一局游戏的卡顿情况等。继续参照图5所示，在步骤s540中，根据所述卡顿情况对所述指定应用程序进行网络优化处理。在本申请的一个实施例中，步骤s540中根据卡顿情况对指定应用程序进行网络优化处理的过程可以是：若根据该卡顿情况确定指定应用程序当前处于非卡顿状态、且预定时长后处于卡顿状态，则针对该指定应用程序建立专有承载，以通过提前建立专有承载来保证指定应用程序在预定时长后的业务质量。比如，对于实时游戏应用而言，若确定当前这一局游戏卡顿，但下一局游戏不卡顿，那么可以提前建立好专用承载来进行网络优化处理，以保证下一局游戏也能够不卡顿。在本申请的一个实施例中，步骤s540中根据卡顿情况对指定应用程序进行网络优化处理的过程可以是：若根据该卡顿情况确定指定应用程序当前处于卡顿状态、且预定时长后处于非卡顿状态，则针对该指定应用程序建立专有承载。该实施例中建立的专有承载可以是快速建立的，以便于尽快优化指定应用程序的网络质量，保证指定应用程序当前的业务质量。在本申请的一个实施例中，步骤s540中根据卡顿情况对指定应用程序进行网络优化处理的过程可以是：若根据该卡顿情况确定指定应用程序当前处于卡顿状态、且预定时长后处于卡顿状态，则执行网络切换操作或针对该指定应用程序建立专有承载。该实施例中通过在确定指定应用程序当前处于卡顿状态且预定时长后也处于卡顿状态时，执行网络切换操作，使得可以尽快切换到网络质量较好的其它网络中，以保证指定应用程序的业务质量；而通过在确定指定应用程序当前处于卡顿状态且预定时长后也处于卡顿状态时，针对该指定应用程序建立专有承载，也可以保证指定应用程序的业务质量。以下以指定应用程序是游戏应用程序为例，对本申请实施例的技术方案进行详细阐述：在本申请的一个实施例中，如图6所示，根据本申请实施例的网络业务系统，可以包括：基站探测模块601、网络优化主动干预模块602、云端控制模块603和基站质量大数据后台模块604等。在本申请的一个实施例中，基站探测模块601主要负责探测移动终端所处网络环境下的注册小区基站和邻区基站的相关信息，并检测移动终端的信息和移动终端的网络测速结果，并将探测到的相关数据上传至基站质量大数据后台模块604进行分析。基站质量大数据后台模块604用于根据基站探测模块601上报的数据解析出关于业务体验的基站特征数据，然后进行基站画像和体验质量度量，最终生成小区基站粒度的多维度描述详情。网络优化主动干预模块602在遵循3gpp协议规范下，通过主动探测感知游戏客户端当前场强指标，并结合游戏业务在基站体验质量数据(该数据由云端控制模块603从基站质量大数据后台模块604获取并发送至网络优化主动干预模块602)进行综合评估，进而确定是否在终端和基站之间建立qos(qualityofservice，服务质量)实时游戏专有承载，以实现对游戏业务的网络优化处理。以下针对上述各个模块的实现细节分别进行说明：基站探测模块601采集上报的数据如表2所示，主要包括移动终端信息、基站信息和网络测速信息。其中，移动终端信息可以包括：操作系统(如安卓、塞班、ios操作系统等)、硬件平台(即移动终端采用的基频)、型号、地理坐标、信号强度等。基站信息可以包括：基站小区id、sinr、rssi、rsrp、rsrq、频点、物理小区识别码、小区唯一标识等。网络测速信息可以包括：游戏客户端启动阶段直连的详细数据、游戏客户端启动阶段转发的详细数据、游戏中发生网络跳变数据、游戏中测速时延等。表2在本申请的一个实施例中，基站探测模块601可以是移动终端上运行的客户端sdk(softwaredevelopmentkit，软件开发工具包)，该客户端sdk可以在游戏对局结束时以日志的形式将探测到的数据上报到基站质量大数据后台模块604，然后由基站质量大数据后台模块604对不同类型的数据(时间，测速序列log，类别型)通过不同的预处理技术进行清洗和数据规范化处理，最后将得到的特征数据存储于数据库中，比如存储在hdfs(hadoopdistributedfilesystem，hadoop分布式文件系统)集群中。在本申请的一个实施例中，基站探测模块601上报的数据可以包括如下数据类型：数值序列类数据、类别型数据、数值型数据。在本申请的一个实施例中，数值序列类数据可以包括：测速链路ping延时、加速链路ping延时、到cdn(contentdeliverynetwork，内容分发网络)的ping延时、到空中接口(airinterface)的延时。其中，对于此类数据的预处理可以是将其拆分为统计指标描述，比如方差、标准差、均值、最大值、最小值、序列长度等。在本申请的一个实施例中，类别型数据可以包括：信号强度、信道id、基站id、操作系统信息(如操作系统名称、操作系统版本等)、基站频点、物理小区识别码、小区唯一标识等。其中，对于此类数据的预处理可以是将其存储为列表的形式，以便于进行分析。在本申请的一个实施例中，数值型数据可以包括：rsrp、rsrq、rssi、sinr、丢包率、游戏内测速延时等。其中，对于此类数据的预处理可以是将其拆分为统计指标描述，比如方差、标准差、均值、最大值、最小值等。基站质量大数据后台模块604用于根据基站探测模块601上报的数据确定基站通信场强信息及业务体验数据，进而基于基站通信场强信息及业务体验数据进行综合分析来确定基站业务体验画像。在本申请的一个实施例中，基站通信场强信息例如可以包括：rsrp、rsrq、rssi、sinr、丢包率、网络测速延时、基站id等。业务体验数据例如可以包括：对局数、跳变、fps、游戏对局中延时、游戏对局内的战斗时长等。在本申请的一个实施例中，为了将基站场强数据与业务体验数据进行关联，可以通过计算卡顿率以作为业务体验度量标准，比如可以对游戏内网络测速的结果进行量化得到网络卡顿率，并对游戏内业务体验情况进行量化得到游戏卡顿率，进而对网络卡顿率和游戏卡顿率进行拟合分析来实现通常网络卡顿率来近似描述游戏卡顿率的目的。在本申请的一个实施例中，可以将游戏内的网络测速结果进行分段，每一段即为一个测速结果区间，且每一个测速结果区间对应于一个卡顿权重，进而网络卡顿率可以表示为：网络卡顿率＝(sum(测速结果位于各个测速结果区间内的帧数×卡顿权重)+丢包数)/总帧数。在本申请的一个实施例中，业务卡顿率可以是对游戏内的业务延时、游戏客户端的fps、网络跳变情况等进行量化处理后得到的。在本申请的一个实施例中，每一个测速结果区间对应的卡顿权重在初始情况下可以是预设的，并且可以根据计算得到的网络卡顿率和游戏卡顿率进行调整，具体过程如下：在本申请的一个实施例中，如图7所示，将根据多个终端上报的多局游戏的相关数据计算得到的网络卡顿率和游戏卡顿率生成在同一个坐标系中，得到网络卡顿率和游戏卡顿率的密度分布图。由图7可知，网络卡顿率和游戏卡顿率在一定的卡顿率区间(如图7中所示的0-0.2之间)内重合度比较高，图7中显示的比较密集；而在其它卡顿率范围内，网络卡顿率和游戏卡顿率的重合度较低，图7中显示的比较稀疏。在本申请的一个实施例中，如图8所示，可以将卡顿率数值划分为5个区间(区间数量仅为示例)，每个区间代表一种卡顿等级(即1～5级卡顿)，并据此进行分段的重合度分析。如图8所示，纵坐标表示卡顿率的样本数量，样本数量的单位可以是亿、千万、万等。在区间1中，801表示网络卡顿率比游戏卡顿率多出的样本数量；在区间2中，802表示网络卡顿率比游戏卡顿率多出的样本数量；在区间3中，803表示网络卡顿率比游戏卡顿率多出的样本数量；在区间4中，804表示游戏卡顿率比网络卡顿率多出的样本数量；在区间5中，805表示游戏卡顿率比网络卡顿率多出的样本数量。在本申请的一个实施例中，基于图8所示的各个区间内的网络卡顿率与游戏卡顿率的分布情况，可以对卡顿权重进行调整，以使网络卡顿率与游戏卡顿率在各个区间内的分布尽量相同。比如通过拟合网络卡顿率和游戏卡顿率可以得到如表3所示的卡顿权重：测速结果区间(以网络延时指标为例)卡顿权重延时0-150毫秒0延时150-200毫秒0.2延时200-300毫秒0.7延时300-460毫秒0.9延时大于460毫秒1表3在本申请的一个实施例中，当对卡顿权重进行调整之后，可以通过调整后的卡顿权重重新计算网络卡顿率，并通过前述实施例的调整方案再次调整卡顿权重，直至计算得到的网络卡顿率与游戏卡顿率在各个区间内的分布情况相符。在本申请的一个实施例中，当通过调整卡顿权重使得网络卡顿率与游戏卡顿率在各个区间内的分布情况相符之后，可以通过网络卡顿率近似描述游戏卡顿率，并在大部分场景下与业务实际体验重合度较高。比如，在图9所示的坐标系中，横坐标表示游戏卡顿率、纵坐标表示网络卡顿率，坐标系中的各个点表示样本(比如将一局游戏的网络卡顿率和游戏卡顿率作为一个样本)。可见，通过调整卡顿率，使得网络卡顿率与游戏卡顿率形成的各个点位于直线901上或位于直线901附近，进而可以通过网络卡顿率近似描述游戏卡顿率。在本申请的一个实施例中，当通过调整卡顿权重使得网络卡顿率可以近似描述游戏卡顿率之后，可以基于网络卡顿率的值来建立基站的游戏业务体验画像。比如可以根据多个终端设备上报的数据(如基站场强、丢包率、网络延时信息等)建立基站如下的能力体系：①全网运营商基站业务体验指标体系；②基站位置、容量密度、承载能力、覆盖范围、分类属性标签(如学校、办公、商业区、公共场馆等)；③基站拥塞周期，基站卡顿情况的潮汐时间预测等。比如，在本申请的一个实施例中，如图10所示，可以在地图上通过热力图的形式展示游戏业务的热点区域，如颜色较深的区域(如区域1001)表示该区域内正在处于游戏业务的终端数量较多；或者可以在地图上通过热力图的形式展示游戏业务的卡顿区域，如颜色较深的区域(如区域1001)表示该区域内的游戏业务比较卡顿。再如，在本申请的一个实施例中，如图11所示，可以统计多个时段的网络卡顿率，并根据多个时段的网络卡顿率绘制卡顿率走势，得到基站卡顿率的走势图，进而根据该走势图可以确定基站的拥塞周期，或者预测基站的卡顿潮汐时间。又如，在本申请的一个实施例中，如图12所示，可以根据统计得到的多个时段的网络卡顿率绘制基站的卡顿趋势，进而可以根据该趋势图确定基站的拥塞周期，或者预测基站的卡顿潮汐时间。在本申请的一个实施例中，网络优化主动干预模块602可以基于丰富的基站画像数据(高精度的地理位置信息、业务体验质量数据、潮汐时间预测信息、拥塞周期预测信息等)，依赖于海量数据计算精准识别游戏业务的卡顿情况，以采取网络优化干预措施。比如，如图13所示，网络优化主动干预模块602的处理过程可以包括如下步骤：步骤s1301，客户端sdk采集实时网络状态数据并获取云端控制模块下发的数据。在本申请的一个实施例中，如图6所示，网络优化主动干预模块602中的客户端sdk可以通过步骤s611获取云端控制模块603下发的数据，并通过步骤s612获取到实时网络状态数据。在本申请的一个实施例中，网络状态数据可以包括基站通信场强信息等。云端控制模块下发的数据可以包括基站的业务体验质量数据、潮汐时间预测信息、拥塞周期预测信息等。在本申请的一个实施例中，云端控制模块还可以通过客户端sdk上报的网络状态数据和游戏业务体验数据来对机器学习模型进行训练，得到用于预测游戏应用卡顿情况的模型，进而客户端sdk获取的云端控制模块下发的数据还可以包括该模型的参数信息，以便于根据该模型的参数信息来预测游戏应用的卡顿情况。可选地，机器学习模型可以是逻辑回归模型。步骤s1302，客户端sdk根据实时网络状态数据和云端控制模块下发的数据预测网络卡顿情况。在本申请的一个实施例中，比如客户端sdk可以根据实时网络状态数据和云端控制模块下发的拥塞周期预测信息等确定网络是否到达拥塞周期，进而来预测网络卡顿情况。在本申请的一个实施例中，客户端sdk还可以根据云端控制模块下发的模型参数来预测游戏应用的卡顿情况。并且当云端控制模块确定模型的参数发生变化时，可以将变化后的模型参数传输给客户端sdk，以便于客户端sdk基于最新的模型参数进行处理。步骤s1303，得到网络卡顿情况预测结果。在本申请的一个实施例中，网络卡顿情况可以包括当前的卡顿情况和接下来一段时间的卡顿情况。比如当前这一局游戏的卡顿情况和下一局游戏的卡顿情况等。步骤s1304，根据网络卡顿情况预测结果进行网络优化处理。在本申请的一个实施例中，如图6所示，网络优化主动干预模块602中的终端设备可以调用客户端sdk的预测结果进行网络优化处理。在本申请的一个实施例中，网络优化处理可以包括网络切换(如移动网络到wi-fi的切换、基站之间的切换等)、开启qos专用承载等优化措施，以合理调度基站承载资源。比如，若确定当前这一局游戏卡顿，但下一局游戏不卡顿，那么可以提前建立好专用承载来进行网络优化处理，以保证下一局游戏也能够不卡顿；若确定当前这一局游戏卡顿，下一局游戏也卡顿，那么可以切换到网络质量较好的其它网络中。上述实施例以游戏应用程序为例对本申请实施例的技术方案进行了阐述，在本申请的其它实施例中，指定应用程序还可以是视频应用、即时通讯应用等。本申请实施例的技术方案使得客户端能够较为灵活地适应复杂多变的网络环境，较为准确的预测应用程序在基站业务体验质量的卡顿分类结果，进而可以及时采取网络优化措施，保障时延要求较高的应用具有较优的网络质量，有效提升了用户的使用体验。以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的网络业务质量评估方法或网络业务质量优化方法。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请上述的方法实施例。图14示出了根据本申请的一个实施例的业务质量评估装置的框图。参照图14所示，根据本申请的一个实施例的业务质量评估装置1400，包括：获取单元1402、确定单元1404、第一处理单元1406和第二处理单元1408。其中，获取单元1402用于获取终端设备检测到的网络状态数据，并获取所述终端设备上运行的指定应用程序的业务体验数据；确定单元1404用于根据所述网络状态数据及用于评估网络卡顿情况的权重系数确定网络卡顿指标，根据所述业务体验数据确定业务卡顿指标；第一处理单元1406用于根据所述网络卡顿指标和所述业务卡顿指标之间的匹配度对所述权重系数进行更新，以使所述匹配度达到设定值；第二处理单元1408用于基于更新后的权重系数重新确定所述网络卡顿指标，并根据重新确定的网络卡顿指标评估所述指定应用程序的业务质量。在本申请的一些实施例中，确定单元1404配置为：根据所述网络状态数据确定在预定时长内所述指定应用程序的丢包数、传输的数据帧总数和处于各个网络测速指标区间内的数据帧数量；根据所述权重系数与网络测速指标区间之间的对应关系，确定所述各个网络测速指标区间所对应的权重系数；基于所述丢包数、所述数据帧总数、处于所述各个网络测速指标区间内的数据帧数量及所述各个网络测速指标区间所对应的权重，计算所述网络卡顿指标。在本申请的一些实施例中，确定单元1404配置为通过以下公式计算所述网络卡顿指标：其中，qoe表示所述网络卡顿指标；si表示处于第i个网络测速指标区间内的数据帧数量；qi表示第i个网络测速指标区间所对应的权重；c2表示所述丢包数；c1表示所述数据帧总数。在本申请的一些实施例中，第一处理单元1406配置为：根据所述网络卡顿指标和所述业务卡顿指标，确定所述网络卡顿指标与所述业务卡顿指标之间的匹配度；根据所述匹配度调整所述权重系数，基于调整后的权重系数重新确定所述网络卡顿指标，并基于重新确定的网络卡顿指标再次调整所述权重系数，直至所述匹配度达到所述设定值。在本申请的一些实施例中，第一处理单元1406配置为：根据所述网络卡顿指标的数值分布范围和所述业务卡顿指标的数值分布范围，划分得到多个卡顿指标区间；根据所述网络卡顿指标在各个所述卡顿指标区间中的分布情况和所述业务卡顿指标在各个所述卡顿指标区间中的分布情况，确定所述网络卡顿指标与所述业务卡顿指标在各个所述卡顿指标区间内的匹配度。在本申请的一些实施例中，第一处理单元1406配置为：在所述匹配度达到所述设定值之后，周期性地根据重新计算的网络卡顿指标和业务卡顿指标对所述权重系数进行调整。在本申请的一些实施例中，第二处理单元1408配置为：基于重新确定的网络卡顿指标及所述终端设备检测到的网络状态数据，生成网络设备针对所述指定应用程序的业务质量信息，以根据所述业务质量信息评估所述指定应用程序的业务质量。在本申请的一些实施例中，所述业务质量信息包括以下任一或多个的组合：网络设备针对所述指定应用程序的业务质量的数据分布情况、网络设备针对所述指定应用程序的容量密度、网络设备针对所述指定应用程序的承载能力、网络设备的位置、网络设备的覆盖范围、网络设备的分类属性标签。在本申请的一些实施例中，所述的网络业务质量评估装置1400还包括：统计单元，用于统计所述指定应用程序在各个时间节点的业务质量数据；第三处理单元，用于根据所述指定应用程序在所述各个时间节点的业务质量数据，确定网络设备针对所述指定应用程序的拥塞周期，和/或预测所述指定应用程序的业务质量变化情况。图15示出了根据本申请的一个实施例的业务质量优化装置的框图。参照图15所示，根据本申请的一个实施例的业务质量优化装置1500，包括：检测单元1502、上报单元1504、预测处理单元1506和优化处理单元1508。其中，检测单元1502用于检测终端设备所处环境的网络状态数据和终端设备上运行的指定应用程序的业务体验数据；上报单元1504用于将所述网络状态数据和所述业务体验数据上报至数据处理设备，以使所述数据处理设备根据所述网络状态数据和所述业务体验数据评估所述指定应用程序的业务质量；预测处理单元1506用于获取所述数据处理设备发送的针对所述指定应用程序的业务质量数据，根据所述业务质量数据和所述终端设备当前的网络状态数据，预测所述指定应用程序的卡顿情况；优化处理单元1508用于根据所述卡顿情况对所述指定应用程序进行网络优化处理。在本申请的一些实施例中，优化处理单元1508配置为：若根据所述卡顿情况确定所述指定应用程序当前处于非卡顿状态、且预定时长后处于卡顿状态，则针对所述指定应用程序建立专有承载；若根据所述卡顿情况确定所述指定应用程序当前处于卡顿状态、且预定时长后处于非卡顿状态，则针对所述指定应用程序建立专有承载；若根据所述卡顿情况确定所述指定应用程序当前处于卡顿状态、且预定时长后处于卡顿状态，则执行网络切换操作或针对所述指定应用程序建立专有承载。图16示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。需要说明的是，图16示出的电子设备的计算机系统1600仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图16所示，计算机系统1600包括中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)1601，其可以根据存储在只读存储器(read-onlymemory，rom)1602中的程序或者从存储部分1608加载到随机访问存储器(randomaccessmemory，ram)1603中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在ram1603中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu1601、rom1602以及ram1603通过总线1604彼此相连。输入/输出(input/output，i/o)接口1605也连接至总线1604。以下部件连接至i/o接口1605：包括键盘、鼠标等的输入部分1606；包括诸如阴极射线管(cathoderaytube，crt)、液晶显示器(liquidcrystaldisplay，lcd)等以及扬声器等的输出部分1607；包括硬盘等的存储部分1608；以及包括诸如lan(localareanetwork，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1609。通信部分1609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1610也根据需要连接至i/o接口1605。可拆卸介质1611，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1610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1608。特别地，根据本申请的实施例，下文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，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。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)1601执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、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(erasableprogrammablereadonlymemory，eprom)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，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。而在本申请中，计算机可读的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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、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。计算机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、有线等等，或者上述的任意合适的组合。附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、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。其中，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。描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读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一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、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申请的一般性原理并包括本申请未公开的本
技术领域：
中的公知常识或惯用技术手段。应当理解的是，本申请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。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。当前第1页12