学生群体离校预测方法和装置 |
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| 申请号 | CN201710660690.7 | 申请日 | 2017-08-04 | 公开(公告)号 | CN107464196A | 公开(公告)日 | 2017-12-12 |
| 申请人 | 卓智网络科技有限公司; | 发明人 | 张竞宇; | ||||
| 摘要 | 本 发明 公开了一种学生群体离校预测方法和装置。其中，该方法包括：确定离校学生；通过预设的学生亲 密度 网络计算离校学生之间的亲密度，其中，学生亲密度网络用于描述学生之间的亲密度；根据离校学生之间的亲密度确定是否发生学生群体离校事件，其中，学生群体离校事件为至少两个学生离校的事件。本发明解决了 现有技术 中无法提前预测学生群体离校事件的技术问题。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种学生群体离校预测方法，包括： |
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| 说明书全文 | 学生群体离校预测方法和装置技术领域[0001] 本发明涉及计算机互联网领域，具体而言，涉及一种学生群体离校预测方法和装置。 背景技术[0002] 学校的学生存在流动性大、个体差异大的特点，并且现在学校的氛围越来越开放，统计学生是否离校变得越来越复杂，即使已经知道离校学生，也很难衡量离校学生是否存在群体离校事件，现有技术中一旦发生学生群体离校事件，往往是发生了严重的后果后才会获知或者一直不被知道，而学生群体离校事件事态严重，现有技术中还没有能够预测学生群体离校的方法。 [0003] 针对上述现有技术中无法提前预测学生群体离校事件的问题，目前尚未提出有效的解决方案。 发明内容[0004] 本发明实施例提供了一种学生群体离校预测方法和装置，以至少解决现有技术中无法提前预测学生群体离校事件的技术问题。 [0005] 根据本发明实施例的一个方面，提供了一种学生群体离校预测方法，包括：确定离校学生；通过预设的学生亲密度网络计算离校学生之间的亲密度，其中，学生亲密度网络用于描述学生之间的亲密度；根据离校学生之间的亲密度确定是否发生学生群体离校事件，其中，学生群体离校事件为至少两个学生离校的事件。 [0006] 根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种学生群体离校预测装置，包括：第一确定模块，用于确定离校学生；计算模块，用于通过预设的学生亲密度网络计算离校学生之间的亲密度，其中，学生亲密度网络用于描述学生之间的亲密度；第二确定模块，用于根据离校学生之间的亲密度确定是否发生学生群体离校事件，其中，学生群体离校事件为至少两个学生离校的事件。 [0007] 在本发明实施例中，通过确定离校学生；通过预设的学生亲密度网络计算离校学生之间的亲密度，其中，学生亲密度网络用于描述学生之间的亲密度；根据离校学生之间的亲密度确定是否发生学生群体离校事件，其中，学生群体离校事件为至少两个学生离校的事件，从而实现了能够合理学生群体离校事件，实时性好，部署方便的技术效果，进而解决了现有技术中无法提前预测学生群体离校事件的技术问题。附图说明 [0008] 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，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： [0009] 图1是根据本发明实施例的一种学生群体离校预测方法的示意图； [0010] 图2是根据本发明实施例的一种可选的学生群体离校预测方法的示意图；以及[0011] 图3是根据本发明实施例的一种学生群体离校预测装置的示意图。 具体实施方式[0012] 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。 [0013] 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”、“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。 [0014] 实施例1 [0015] 根据本发明实施例，提供了一种学生群体离校预测方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。 [0016] 图1是根据本发明实施例的学生群体离校预测方法，如图1所示，该方法包括如下步骤： [0017] 步骤S102，确定离校学生。 [0018] 具体的，确定离校学生可以包括如下至少之一：确定离校学生的姓名信息、班级信息、专业信息、离校起始时间信息等。通常情况下，例如暑假或者寒假或者需要请假的情况下，学生在离校之前会登记离校信息表，在离校信息表中填入姓名、离校起始时间等信息，因此可以通过该离校信息表来确定离校学生，除此之外，目前的学生基本上都会有例如手机、IPAD、电脑等一些智能移动设备，学校也通常会提供无线AP(即无线访问接入点，Wireless Access Point的简写)，而学生持有的上述智能移动设备会连接到学校无线AP，学校无线AP可以采集连接到当前学校无线AP的学生设备的MAC(网络接口物理地址，Media Access Control或者Medium Access Control的简写)地址，并分配IP地址(网际协议地址，Internet Protocol Address的简写)，并且，可选的，学校的上网核心交换机记录有学生的上网日志信息，因此，可以通过学校的上网核心交换机获取学生上网日志，以及通过连接到学校无线访问接入点的学生设备信息获取学生位置信息，通过学生上网日志和学生位置信息来确定离校学生。 [0019] 步骤S104，通过预设的学生亲密度网络计算离校学生之间的亲密度，其中，学生亲密度网络用于描述学生之间的亲密度。 [0020] 具体的，这里所说的学生亲密度网络也可以是一个学生亲密度模型，具体可以用数值来描述学生之间的亲密度，也可以在亲密度数值的基础上，对学生之间的亲密度进行命名，例如，如果亲密度数值小于第一数值，则定义为陌生人，如果亲密度数值大于等于第一数值但是小于第二数值，则定义为认识，如果亲密度数值大于等于第二数值，则定义为好友，其中，第一数值小于第二数值，除了该中命名方式，需要注意的是，还可以是其他命名方式，此处仅仅给出了一种命名示例。 [0021] 具体的，步骤S102中确定的离校学生都是孤立个体，仅仅根据离校学生是无法判断是否发生学生群体离校事件，而根据预设的学生亲密度网络可以计算离校学生之间的亲密度，通过亲密度来判断是否发生学生群体离校事件。 [0022] 步骤S106，根据离校学生之间的亲密度确定是否发生学生群体离校事件，其中，学生群体离校事件为至少两个学生离校的事件。 [0023] 具体的，通过计算离校学生之间的亲密度，即可得出是否有高亲密度的学生发生一同离校的事件，从而预测出学生群体离校事件。 [0024] 在本发明实施例中，通过确定离校学生；通过预设的学生亲密度网络计算离校学生之间的亲密度，其中，学生亲密度网络用于描述学生之间的亲密度；根据离校学生之间的亲密度确定是否发生学生群体离校事件，其中，学生群体离校事件为至少两个学生离校的事件，从而实现了能够合理学生群体离校事件，实时性好，部署方便的技术效果，进而解决了现有技术中无法提前预测学生群体离校事件的技术问题。 [0025] 在一种可选的实施例中，步骤S106中根据离校学生之间的亲密度确定是否发生学生群体离校事件包括： [0026] 步骤S202，根据离校学生之间的亲密度确定是否有亲密度超过预设亲密度阈值的离校学生； [0027] 步骤S204，在有亲密度超过预设亲密度阈值的离校学生的情况下，确定发生学生群体离校事件。 [0028] 具体的，通过计算离校学生之间的亲密度，如果有至少两个离校学生的亲密度超过预设亲密度阈值，则说明该至少两个离校学生具有高亲密关系，则可以确定该至少两个离校学生为一个离校群体，即发生了群体离校事件，此处需要说明的是，在确定群体离校事件中的离校学生时，可以首先确定两个亲密度超过预设亲密度阈值的离校学生，然后再看是否有与该两个离校学生的亲密度超过预设亲密度阈值的离校学生，依次类推，从而确定群体离校事件中的学生都有谁，其中，预设亲密度阈值可以根据实际情况自定义设置。 [0029] 在一种可选的实施例中，步骤S102中确定离校学生，包括： [0030] 步骤S302，获取学生上网日志和学生位置信息； [0031] 步骤S304，根据学生上网日志和学生位置信息确定每一个学生在校的最后时间； [0032] 步骤S306，根据每一个学生在校的最后时间确定每一个学生的离校时长； [0033] 步骤S308，确定离校时长是否超过预设阈值； [0034] 步骤S310，在离校时长超过预设阈值的情况下，确定离校时长对应的学生为离校学生。 [0035] 具体的，根据学生上网日志和学生位置信息确定每一个学生在校的最后时间也就是每一个学生离校的起始时间，根据当前时间，结合每一个学生在校的最后时间，就可以获得每一个学生的离校时长，当离校时长超过预设阈值，则认定学生已经离校，即该学生为离校学生，其中，预设阈值可以根据实际情况自定义设置，例如，可以设置为一天等。 [0036] 在一种可选的实施例中，步骤S302中获取学生上网日志和学生位置信息，包括：步骤S402，通过学校的上网核心交换机获取学生上网日志，以及通过连接到学校无线访问接入点的学生设备信息获取学生位置信息。 [0037] 具体的，学生设备信息包括学生设备的MAC地址和IP地址，根据学生设备信息即可得知学生位置信息。 [0038] 在一种可选的实施例中，步骤S106中根据离校学生之间的亲密度确定是否发生学生群体离校事件包括： [0039] 步骤S502，根据在校的最后时间相同或处于相同时间段的离校学生之间的亲密度确定是否有亲密度超过预设亲密度阈值的离校学生，其中，在校的最后时间根据学生上网日志和学生位置信息确定； [0040] 步骤S504，在有亲密度超过预设亲密度阈值的离校学生的情况下，确定发生学生群体离校事件。 [0041] 具体的，除了根据离校学生的亲密度来判断是否发生学生群体离校时间外，为了使判断结果更加准确，可以同时结合离校学生在校的最后时间即离校学生的离校起始时间进行判断，在同一时间离校或者在同一时间段离校的离校学生中，如果有亲密度超过预设亲密度阈值的离校学生，则更有可能是离校群体，更可能发生群体离校时间。 [0042] 在一种可选的实施例中，步骤S104中通过预设的学生亲密度网络计算离校学生之间的亲密度之前，方法还包括：步骤S108，构建学生亲密度网络； [0043] 其中，步骤S108中构建学生亲密度网络包括： [0044] 步骤S602，收集预设时间长度的在相同时间连接到相同的学校无线访问接入点的学生设备信息对应的学生身份信息； [0046] 具体的，由于学校一般存在至少一个学校无线AP，学生使用学校无线AP上网时都是需要实名认证的，认证后会生成临时通信的IP地址信息，因此，学校无线AP可以采集连接到当前学校无线AP的学生设备信息，包括MAC信息和IP地址信息，每一个IP地址信息都对应学生ID信息，也就是学生身份信息，因此根据IP地址信息就可以确定学生身份信息，在同一时间或同一时间段的连接到同一个学校无线AP的学生之间一般可以认定为具有一定的亲密关系，因此可以采集预设时间长度的在同一时间或同一时间段的连接到同一个学校无线AP的学生身份信息，将该信息作为训练数据来源，其中，预设时间长度可以根据实际情况自定义设置，例如，可以是一个月、一季度、半年、一年等，期间可以每隔预设时间间隔收集一次数据，例如每隔一天收集一次数据；通过深度学习算法对同一时间或同一时间段的连接到同一个学校无线AP的学生身份信息进行建模，训练出一个具有空间向量的语义网络，即学生亲密度网络，改学生亲密度网络就可以表示学生之间的亲密度，进而也可以得到学生之间的相似度信息，并且通过不断的收集新的数据进行训练，该学生亲密度网络可以不断的修正，更加准确。 [0047] 在一种可选的实施例中，步骤S604中采用深度学习算法对学生身份信息进行训练，包括： [0048] 步骤S702，采用word2vec的深度学习算法对学生身份信息进行训练。 [0049] 具体的，word2vec是Google在2013年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具,其利用深度学习的思想，可以通过训练，把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。Word2vec输出的词向量可以被用来做很多NLP相关的工作，比如聚类、找同义词、词性分析等等。如果换个思路，把词当做特征，那么Word2vec就可以把特征映射到K维向量空间，可以为文本数据寻求更加深层次的特征表示。 [0050] 在一种可选的实施例中，步骤S602中收集预设时间长度的在相同时间连接到相同的学校无线访问接入点的学生设备信息对应的学生身份信息包括： [0051] 步骤S802，通过学校无线访问接入点收集预设时间长度的在相同时间连接到相同的学校无线访问接入点的学生设备信息，其中，学生设备信息包括IP地址信息； [0052] 步骤S804，通过服务器的用户认证系统根据IP地址信息获取IP地址信息对应的学生身份信息，其中，用户认证系统中包括至少一个IP地址信息、至少一个学生身份信息以及至少一个IP地址信息和至少一个学生身份信息之间的对应关系。 [0053] 具体的，由前文可知，学校无线AP可以采集连接到当前学校无线AP的学生设备信息，包括MAC信息和IP地址信息，并且可以将这些学生设备信息同步到学校的服务器中，服务器中包括用户认证系统，学生上网时一般是实名上网，因此用户认证系统中存储了许多学生身份信息、许多IP地址信息以及学生身份信息与IP地址信息之间的映射关系也就是学生身份信息与IP地址信息之间的对应关系，通过IP地址信息，根据用户认证系统的映射，可以获得对应的学生身份信息，并且同一时间或同一时间段收集的学生身份信息可作为一条数据存储在服务器中。 [0054] 在一种具体的实施例中，如图2所示，图2左半部分是学生亲密度网络的预构建过程，学生端具体是指学生携带的手机、IPAD、电脑等智能移动设备，AP1、…、APN指的是学校无线AP，学生在校时，一般会接入学校无线AP，学校无线AP可以采集与其连接的学生设备的学生设备信息，包括MAC信息和IP地址信息，根据IP地址信息通过学校用户认证系统的映射，就可以得到IP地址信息对应的学生身份信息，通过采集一段时间的同一时间连接到同一学校无线AP的学生身份信息，可以使用word2vec训练得到学生亲密度模型；图2的右半部分主要是如何确定离校学生的流程，学校上网数据核心交换机中记录有学生上网日志，通过网络采集器可以获取到这些网络采集器，结合IP地址信息，可以确定学生最后在线时间，因此可以确定学生是否离校，从而确定离校学生，确定了离校学生之后，结合学生亲密度网络，可以判断离校学生中是否有高亲密度的离校学生，如果有，可以确定发生群体离校事件。 [0055] 实施例2 [0056] 根据本发明实施例，提供了一种学生群体离校预测装置的产品实施例，图3是根据本发明实施例的学生群体离校预测装置，如图3所示，该装置包括第一确定模块、计算模块和第二确定模块，其中，第一确定模块，用于确定离校学生；计算模块，用于通过预设的学生亲密度网络计算离校学生之间的亲密度，其中，学生亲密度网络用于描述学生之间的亲密度；第二确定模块，用于根据离校学生之间的亲密度确定是否发生学生群体离校事件，其中，学生群体离校事件为至少两个学生离校的事件。 [0057] 在本发明实施例中，通过第一确定模块确定离校学生；计算模块通过预设的学生亲密度网络计算离校学生之间的亲密度，其中，学生亲密度网络用于描述学生之间的亲密度；第二确定模块根据离校学生之间的亲密度确定是否发生学生群体离校事件，其中，学生群体离校事件为至少两个学生离校的事件，从而实现了能够合理学生群体离校事件，实时性好，部署方便的技术效果，进而解决了现有技术中无法提前预测学生群体离校事件的技术问题。 [0058] 此处需要说明的是，上述第一确定模块、计算模块和第二确定模块对应于实施例1中的步骤S102至步骤S106，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。 [0059] 在一种可选的实施例中，第二确定模块包括第三确定模块和第四确定模块，其中，第三确定模块，用于根据离校学生之间的亲密度确定是否有亲密度超过预设亲密度阈值的离校学生；第四确定模块，用于在有亲密度超过预设亲密度阈值的离校学生的情况下，确定发生学生群体离校事件。 [0060] 此处需要说明的是，上述第三确定模块和第四确定模块对应于实施例1中的步骤S202至步骤S204，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。 [0061] 在一种可选的实施例中，第一确定模块包括第一获取模块、第五确定模块、第六确定模块、第七确定模块和第八确定模块，其中，第一获取模块，用于获取学生上网日志和学生位置信息；第五确定模块，用于根据学生上网日志和学生位置信息确定每一个学生在校的最后时间；第六确定模块，用于根据每一个学生在校的最后时间确定每一个学生的离校时长；第七确定模块，用于确定离校时长是否超过预设阈值；第八确定模块，用于在离校时长超过预设阈值的情况下，确定离校时长对应的学生为离校学生。 [0062] 此处需要说明的是，上述第一获取模块、第五确定模块、第六确定模块、第七确定模块和第八确定模块对应于实施例1中的步骤S302至步骤S310，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。 [0063] 在一种可选的实施例中，第一获取模块包括第二获取模块，用于通过学校的上网核心交换机获取学生上网日志，以及通过连接到学校无线访问接入点的学生设备信息获取学生位置信息。 [0064] 此处需要说明的是，上述第二获取模块对应于实施例1中的步骤S402，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。 [0065] 在一种可选的实施例中，第二确定模块包括第九确定模块和第十确定模块，其中，第九确定模块，用于根据在校的最后时间相同或处于相同时间段的离校学生之间的亲密度确定是否有亲密度超过预设亲密度阈值的离校学生，其中，在校的最后时间根据学生上网日志和学生位置信息确定；第十确定模块，用于在有亲密度超过预设亲密度阈值的离校学生的情况下，确定发生学生群体离校事件。 [0066] 此处需要说明的是，上述第九确定模块和第十确定模块对应于实施例1中的步骤S502至步骤S504，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。 [0067] 在一种可选的实施例中，装置还包括构建模块，用于在第一获取模块通过预设的学生亲密度网络计算离校学生之间的亲密度之前，构建学生亲密度网络；其中，构建模块包括第一收集模块和第一训练模块，其中，第一收集模块，用于收集预设时间长度的在相同时间连接到相同的学校无线访问接入点的学生设备信息对应的学生身份信息；第一训练模块，用于采用深度学习算法对学生身份信息进行训练，得到学生亲密度网络。 [0068] 此处需要说明的是，上述构建模块、第一收集模块和第一训练模块对应于实施例1中的步骤S108以及步骤S602至步骤S604，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。 [0069] 在一种可选的实施例中，第一训练模块包括：第二训练模块，用于采用word2vec的深度学习算法对学生身份信息进行训练。 [0070] 此处需要说明的是，上述第二训练模块对应于实施例1中的步骤S702，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。 [0071] 在一种可选的实施例中，第一收集模块包括第二收集模块和第三获取模块，其中，第二收集模块，用于通过学校无线访问接入点收集预设时间长度的在相同时间连接到相同的学校无线访问接入点的学生设备信息，其中，学生设备信息包括IP地址信息；第三获取模块，用于通过服务器的用户认证系统根据IP地址信息获取IP地址信息对应的学生身份信息，其中，用户认证系统中包括至少一个IP地址信息、至少一个学生身份信息以及至少一个IP地址信息和至少一个学生身份信息之间的对应关系。 [0072] 此处需要说明的是，上述第二收集模块和第三获取模块对应于实施例1中的步骤S802至步骤S804，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。 [0073] 实施例3 [0074] 根据本发明实施例，提供了一种存储介质的产品实施例，该存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述学生群体离校预测方法方法。 [0075] 实施例4 [0076] 根据本发明实施例，提供了一种处理器的产品实施例，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述学生群体离校预测方法方法。 [0077] 实施例5 [0078] 根据本发明实施例，提供了一种终端的产品实施例，该终端包括第一确定模块、计算模块、第二确定模块和处理器，其中，第一确定模块，用于确定离校学生；计算模块，用于通过预设的学生亲密度网络计算离校学生之间的亲密度，其中，学生亲密度网络用于描述学生之间的亲密度；第二确定模块，用于根据离校学生之间的亲密度确定是否发生学生群体离校事件，其中，学生群体离校事件为至少两个学生离校的事件；处理器，处理器运行程序，其中，程序运行时对于从第一确定模块、计算模块和第二确定模块输出的数据执行上述学生群体离校预测方法方法。 [0079] 实施例6 [0080] 根据本发明实施例，提供了一种终端的产品实施例，该终端包括第一确定模块、计算模块、第二确定模块和存储介质，其中，第一确定模块，用于确定离校学生；计算模块，用于通过预设的学生亲密度网络计算离校学生之间的亲密度，其中，学生亲密度网络用于描述学生之间的亲密度；第二确定模块，用于根据离校学生之间的亲密度确定是否发生学生群体离校事件，其中，学生群体离校事件为至少两个学生离校的事件；存储介质，用于存储程序，其中，程序在运行时对于从第一确定模块、计算模块和第二确定模块输出的数据执行上述学生群体离校预测方法方法。 [0081] 上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。 [0082] 在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。 [0083] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。 [0084] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。 [0085] 另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。 [0086] 所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。 [0087] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。 |
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