本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種故事篩選及精準(zhǔn)展現(xiàn)的方法和裝置。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有相關(guān)故事作品篩選和展現(xiàn)方法，主要由三種手段：一種方法是通過(guò)作者的知名度對(duì)故事作品進(jìn)行篩選，同時(shí)根據(jù)熱門程度展現(xiàn)故事；第二種是根據(jù)文本內(nèi)容的優(yōu)劣進(jìn)行故事的篩選，同時(shí)展示具有優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的故事；第三種方法是通過(guò)推薦系統(tǒng)方法，利用用戶行為日志挖掘出用戶可能感興趣的故事。

但是上述方法在具體實(shí)施過(guò)程中都有各自顯著的缺點(diǎn)，通過(guò)作者的知名度對(duì)故事進(jìn)行篩選可以在一定程度上保證內(nèi)容的高質(zhì)量，但是這種方式無(wú)法挖掘到那些尚未成名卻擁有高質(zhì)量的作品，同時(shí)單純根據(jù)熱門程度進(jìn)行展現(xiàn)會(huì)使得大多數(shù)故事沒有機(jī)會(huì)得到展現(xiàn)。如果單從內(nèi)容出發(fā)進(jìn)行篩選和展示，雖然能獲得最好的效果，但處理成本過(guò)高無(wú)法很好的適應(yīng)如今急劇增長(zhǎng)的信息量，最后雖然傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)方法能使得一些高質(zhì)量的故事得以展現(xiàn)，但是現(xiàn)今推薦系統(tǒng)無(wú)法同時(shí)滿足挖掘高質(zhì)量?jī)?nèi)容和精準(zhǔn)展示的需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題之一。

為此，本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種故事篩選及精準(zhǔn)展現(xiàn)的方法，該方法可以提高系統(tǒng)整體推薦質(zhì)量，更好的挖掘出高質(zhì)量故事并對(duì)關(guān)鍵用戶提供更好的展現(xiàn)服務(wù)。

本發(fā)明的另一個(gè)目的在于提出一種故事篩選及精準(zhǔn)展現(xiàn)的裝置。

本發(fā)明實(shí)施例提出的故事篩選及精準(zhǔn)展現(xiàn)的方法，通過(guò)構(gòu)造用戶評(píng)分模型和等級(jí)劃分機(jī)制，根據(jù)系統(tǒng)中用戶的屬性信息和行為信息對(duì)用戶建模評(píng)分，并將評(píng)分后的用戶劃分到相應(yīng)的用戶等級(jí)。由于不同用戶對(duì)于故事質(zhì)量的挖掘能力、參與興趣、消費(fèi)能力具有很大的差異，將用戶進(jìn)行劃分后對(duì)不同用戶群區(qū)別處理能更好的維護(hù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性、活力和挖掘能力。

本發(fā)明實(shí)施例提出的故事評(píng)分模型和等級(jí)劃分機(jī)制，初始時(shí)故事會(huì)獲取一個(gè)初始權(quán)重，隨后根據(jù)用戶對(duì)故事操作時(shí)的行為，模型會(huì)賦予故事相應(yīng)的評(píng)分，并將評(píng)分后的故事劃分到對(duì)應(yīng)的等級(jí)。由于用戶對(duì)于故事的操作在一定程度上反映了故事的內(nèi)容質(zhì)量，擁有優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容在模型中越能獲得更高的評(píng)分。同時(shí)對(duì)處于不同等級(jí)的故事采用不同的推薦策略和展現(xiàn)策略，能更好的挖掘到高質(zhì)量故事和實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)展示。

本發(fā)明實(shí)施例所提出的分層推薦模型，對(duì)不同層級(jí)的用戶和故事構(gòu)建不同的推薦系統(tǒng)模型，這樣的做法能夠克服單一推薦系統(tǒng)模型性能上的不足，現(xiàn)如今的推薦系統(tǒng)不能同時(shí)滿足性能上方方面面的要求，也無(wú)法滿足不同用戶各式各樣的需求。針對(duì)不同等級(jí)用戶和故事的特性，分層推薦模型利用不同推薦模型和策略，最大程度上適應(yīng)用戶的需求，同時(shí)最大程度上激發(fā)用戶對(duì)于整體系統(tǒng)的貢獻(xiàn)能力和參與能力，最終實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量故事篩選和精準(zhǔn)展現(xiàn)的目標(biāo)。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明第二方面實(shí)施例提出的高質(zhì)量故事篩選展現(xiàn)裝置，包括：接收模塊，用于獲取用戶屬性信息和故事屬性信息；等級(jí)劃分模塊，包括用戶等級(jí)劃分子模塊和故事等級(jí)劃分子模塊；用戶等級(jí)劃分子模塊，用于建立用戶評(píng)分模型和等級(jí)劃分機(jī)制，根據(jù)用戶屬性和行為信息對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分并劃分相應(yīng)的用戶等級(jí)；故事等級(jí)劃分子模塊，用于建立故事評(píng)分模型和等級(jí)劃分機(jī)制，根據(jù)故事屬性和用戶操作信息對(duì)故事進(jìn)行評(píng)分并劃分相應(yīng)的故事等級(jí)；分層推薦及展現(xiàn)模塊，對(duì)于不同層級(jí)的用戶和故事構(gòu)建不同的推薦系統(tǒng)模型，用于實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量故事篩選和精準(zhǔn)展現(xiàn)。

本發(fā)明實(shí)施例附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解得到。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例提出的故事篩選及精準(zhǔn)展現(xiàn)方法的流程示意圖 。

圖2 是本發(fā)明實(shí)施例提出的用戶評(píng)分模型和等級(jí)劃分機(jī)制流程示意圖 。

圖3 是本發(fā)明實(shí)施例提出的故事評(píng)分模型和等級(jí)劃分機(jī)制流程示意圖。

圖4是本發(fā)明實(shí)施例提出的用戶和故事分級(jí)模型示意圖。

圖5是本發(fā)明一實(shí)施例提出的分層推薦模型示意圖 。

圖6是本發(fā)明另一實(shí)施例提出的故事篩選及精準(zhǔn)展現(xiàn)裝置結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例,所述實(shí)施例的示例在附圖中示出,其中自始至終相同或類似的標(biāo)號(hào)表示相同或類似的模塊或具有相同或類似功能的模塊。下面通過(guò)參考附圖描述的實(shí)施例是示例性的,僅用于解釋本發(fā)明,而不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。相反, 本發(fā)明的實(shí)施例包括落入所附調(diào)權(quán)利要求書的精神和內(nèi)涵范圍內(nèi)的所有變化、修改和等同物。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例提出的故事篩選及精準(zhǔn)展現(xiàn)方法整體流程示意圖，該方法包括。

s11: 用戶評(píng)分模型和等級(jí)劃分機(jī)制，根據(jù)用戶屬性信息和行為信息對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分并劃分相應(yīng)的用戶等級(jí)。

s12: 故事評(píng)分模型和等級(jí)劃分機(jī)制，根據(jù)故事屬性和用戶對(duì)應(yīng)操作信息對(duì)故事進(jìn)行評(píng)分并劃分相應(yīng)的故事等級(jí)。

s13: 分層推薦模型，對(duì)于不同層級(jí)的用戶和故事構(gòu)建不同的推薦系統(tǒng)模型，用于實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量故事篩選和精準(zhǔn)展現(xiàn)。

圖2是本發(fā)明實(shí)施例提出的用戶評(píng)分模型和等級(jí)劃分機(jī)制，該方法包括。

s21:用戶數(shù)據(jù)采集模型，用于獲取用戶的屬性信息和行為信息，初始時(shí)用戶還沒有對(duì)故事進(jìn)行操作，數(shù)據(jù)采集模塊只能獲取用戶屬性信息，隨著用戶在系統(tǒng)中進(jìn)行各種處理操作，包括并不只限于瀏覽、關(guān)注、購(gòu)買故事，數(shù)據(jù)采集模塊會(huì)記錄用戶的各種操作行為。

s22：用戶評(píng)分模型，根據(jù)采集到的用戶屬性信息和行為信息，對(duì)用戶等級(jí)進(jìn)行評(píng)估。初始時(shí)由于缺少用戶的行為數(shù)據(jù)，評(píng)分模型只是利用用戶的屬性信息進(jìn)行評(píng)分，相關(guān)的評(píng)分屬性包括并不只限于用戶角色，用戶認(rèn)證類型，用戶行業(yè)資質(zhì)等，調(diào)整不同屬性的權(quán)重計(jì)算出最能刻畫用戶等級(jí)的評(píng)估分值。

S23:用戶等級(jí)劃分模型，根據(jù)計(jì)算得到的用戶評(píng)估分值，將用戶劃分到不同的等級(jí)類別中，不同等級(jí)的用戶具有不同的特性，相同等級(jí)的用戶之間往往更加相似，整個(gè)用戶等級(jí)劃分過(guò)程可以看做是一個(gè)用戶聚類的過(guò)程，最終不同類別的用戶在系統(tǒng)中承擔(dān)和發(fā)揮不同的功能。

可以理解的是，等級(jí)劃分模型將用戶劃分為N個(gè)級(jí)別，假定被劃分到越高級(jí)別的用戶可視為系統(tǒng)的核心用戶，這部分用戶對(duì)于故事具有更高的消費(fèi)能力同時(shí)對(duì)質(zhì)量?jī)?nèi)容有更嚴(yán)苛的要求。一般來(lái)說(shuō)劃分后的用戶等級(jí)及各等級(jí)上用戶的數(shù)量呈現(xiàn)金字塔型的組織架構(gòu)，某個(gè)劃分等級(jí)越低其用戶數(shù)目越多，這部分用戶對(duì)于大量故事的篩選任務(wù)具有很強(qiáng)的消化能力。

需要做出解釋的是，用戶等級(jí)的劃分并不是一成不變的，用戶評(píng)分模型會(huì)記錄用戶對(duì)于故事的操作記錄，根據(jù)并不只限于用戶對(duì)于故事的發(fā)布行為、點(diǎn)擊行為、關(guān)注行為、成交行為等重新計(jì)算用戶等級(jí)評(píng)估分值，根據(jù)不同分值將用戶劃分到不同層級(jí)。

圖3 是本發(fā)明實(shí)施例提出的故事評(píng)分模型和等級(jí)劃分機(jī)制，該方法包括。

s31: 故事數(shù)據(jù)采集模型，用于獲取故事的屬性信息和行為信息，初始時(shí)剛進(jìn)入系統(tǒng)的故事沒有得到任何的處理操作，數(shù)據(jù)采集模塊只能獲取其靜態(tài)屬性信息，隨著用戶在系統(tǒng)中進(jìn)行各種處理操作，包括并不只限于瀏覽、關(guān)注、購(gòu)買故事，數(shù)據(jù)采集模塊會(huì)根據(jù)用戶的操作記錄故事的動(dòng)態(tài)屬性信息。

s32：故事評(píng)分模型，用于根據(jù)采集到的故事靜態(tài)屬性信息和動(dòng)態(tài)屬性信息，對(duì)故事等級(jí)進(jìn)行評(píng)估。初始時(shí)由于缺少用戶的行為數(shù)據(jù)，評(píng)分模型只能利用故事的靜態(tài)屬性信息，可以參考發(fā)布該故事的作者評(píng)估分值作為故事的初始評(píng)估分值。隨著用戶操作行為的增加，后續(xù)添加用戶的操作行為對(duì)故事進(jìn)行評(píng)分。

s33: 故事等級(jí)劃分模型，根據(jù)計(jì)算得到的故事評(píng)估分值，將故事劃分到不同的等級(jí)類別中，不同等級(jí)的故事可以視作具有不同的內(nèi)容質(zhì)量，因此整個(gè)故事評(píng)分和等級(jí)劃分過(guò)程可以看做是對(duì)故事內(nèi)容質(zhì)量的評(píng)定過(guò)程。

可以理解的是，等級(jí)劃分模塊將故事劃分為N個(gè)級(jí)別，假定被劃分到越高級(jí)別的故事可視為具有越高的內(nèi)容質(zhì)量，這部分故事具有更高的產(chǎn)品價(jià)值并且能滿足用戶跟高的質(zhì)量要求。一般來(lái)說(shuō)劃分后的故事等級(jí)及各等級(jí)上故事的數(shù)量呈現(xiàn)金字塔型的組織架構(gòu)，某個(gè)劃分等級(jí)越低其擁有的故事數(shù)目越多，需要從為數(shù)眾多且內(nèi)容質(zhì)量參差不齊的故事中進(jìn)行篩選。

需要做出解釋的是，故事等級(jí)的劃分并不是一成不變的，故事評(píng)分模塊會(huì)記錄用戶對(duì)于故事的操作記錄，根據(jù)并不只限于故事的被關(guān)注數(shù)、被關(guān)注增長(zhǎng)率、瀏覽時(shí)長(zhǎng)等重新計(jì)算故事等級(jí)評(píng)估分值，并根據(jù)相應(yīng)的分值劃分到不同層級(jí)。

圖4是本發(fā)明實(shí)施例提出的用戶和故事分級(jí)模型示意圖。

s41: 用戶等級(jí)劃分模型，該示例展示了經(jīng)過(guò)等級(jí)劃分后各個(gè)等級(jí)所具有的用戶數(shù)目，應(yīng)當(dāng)注意此處示意圖中所劃分的層級(jí)數(shù)目以及各層所具有的用戶數(shù)目只是示例性的，不應(yīng)當(dāng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。

s42:故事等級(jí)劃分模型，該示例展示了經(jīng)過(guò)等級(jí)劃分后各個(gè)等級(jí)所具有的故事數(shù)目，應(yīng)當(dāng)注意此處示意圖中所劃分的層級(jí)數(shù)目以及各層所具有的用戶數(shù)目只是示例性的，不應(yīng)當(dāng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。

可以理解的是，具有高等級(jí)的用戶和高質(zhì)量的故事通常是少數(shù)的，反映在等級(jí)劃分示例圖中呈現(xiàn)金字塔型的分層組織結(jié)構(gòu)，在用戶等級(jí)劃分模塊中，高等級(jí)用戶作為系統(tǒng)核心用戶承載著主要的價(jià)值功能，低等級(jí)用戶作為主要的用戶群體承載著主要的篩選功能，通過(guò)大量用戶的行為使得具有高質(zhì)量?jī)?nèi)容的故事得以脫穎而出。

圖5是本實(shí)施例提出的分層推薦模型示意圖。

s51: 用戶等級(jí)劃分模型，該模型展示了經(jīng)過(guò)等級(jí)劃分后分層示意圖，應(yīng)當(dāng)注意此處示意圖中所劃分的層級(jí)數(shù)目以及各層所標(biāo)識(shí)的用戶等級(jí)只是示例性的，不應(yīng)當(dāng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。

s52: 故事等級(jí)劃分模型，該模型同時(shí)展示了經(jīng)過(guò)等級(jí)劃分后各個(gè)等級(jí)，應(yīng)當(dāng)注意此處示意圖中所劃分的層級(jí)數(shù)目以及各層所具有的用戶數(shù)目只是示例性的，不應(yīng)當(dāng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。

s53:分層推薦模型，該模型對(duì)于不同層級(jí)的用戶和故事構(gòu)建不同的推薦系統(tǒng)模型，用于實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量故事篩選和精準(zhǔn)展現(xiàn)。示意圖中劃分為四個(gè)層級(jí)，分別為初級(jí)，低級(jí)，中級(jí)，高級(jí)，各個(gè)層級(jí)之間的用戶逐級(jí)遞減，同時(shí)各個(gè)層級(jí)用戶承載不同的功能。系統(tǒng)考慮到越低層級(jí)的用戶群體數(shù)量較大，對(duì)于故事內(nèi)容質(zhì)量要求越低，能更好的完成大量故事內(nèi)容質(zhì)量的篩選工作，因此越低層級(jí)的用戶更傾向賦予故事篩選的任務(wù)。高層級(jí)的用戶群體較小，同時(shí)對(duì)于故事內(nèi)容質(zhì)量要求較高，是實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)故事價(jià)值的主要群體，因此越高層級(jí)的用戶更傾向于獲取精準(zhǔn)的故事展現(xiàn)。

由于不同推薦模型具有不同的適用場(chǎng)景，同時(shí)在推薦能力和效果上也有各自的特點(diǎn)，本發(fā)明實(shí)施例所提出的分層推薦模型采用上述原理，根據(jù)不同等級(jí)用戶群所承載的不同功能，采用與之相適應(yīng)的推薦模型從而更好的完成高質(zhì)量故事的篩選和精準(zhǔn)展現(xiàn)的任務(wù)。

參見圖5，本發(fā)明實(shí)施例用于舉例的分層推薦模型采用了四層推薦機(jī)制，其中初級(jí)用戶群體承載了對(duì)應(yīng)層級(jí)的故事展現(xiàn)任務(wù)，在實(shí)施過(guò)程中需要盡量使得每個(gè)故事都能夠獲得展示機(jī)會(huì)。由于初級(jí)層級(jí)用戶群體主要承載的是故事的篩選任務(wù)，因此對(duì)于推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性要求不高，可選的展現(xiàn)機(jī)制是對(duì)每個(gè)故事預(yù)設(shè)最小和最大的展現(xiàn)次數(shù)，在預(yù)設(shè)的展現(xiàn)次數(shù)范圍內(nèi)隨機(jī)或者基于內(nèi)容相似性向用戶進(jìn)行展示。其中基于內(nèi)容相似性的具體實(shí)現(xiàn)可以采用標(biāo)簽的匹配度來(lái)計(jì)算故事和用戶之間的匹配度，每個(gè)故事有自身的標(biāo)簽信息，同時(shí)可以利用與用戶產(chǎn)生過(guò)關(guān)系的故事的標(biāo)簽作為刻畫用戶的標(biāo)簽信息，最后根據(jù)標(biāo)簽信息的相似度，來(lái)描述用戶和故事之間的相似性并將匹配度高的故事推薦給用戶。

可以理解的是，內(nèi)容質(zhì)量更好的故事會(huì)受到更多用戶的點(diǎn)擊和關(guān)注，從而獲得更高的故事評(píng)分，當(dāng)其評(píng)估分?jǐn)?shù)超過(guò)一個(gè)閾值時(shí)將提升至下一個(gè)層級(jí)；同理用戶的操作行為也會(huì)對(duì)其自身的評(píng)估分值產(chǎn)生影響，當(dāng)分值超過(guò)設(shè)定閾值時(shí)也將提升至下一層級(jí)?？梢岳斫獾氖牵?dāng)用戶提升至下一個(gè)層級(jí)會(huì)對(duì)本層的篩選能力產(chǎn)生影響，一個(gè)穩(wěn)定和健康的系統(tǒng)不應(yīng)該受到用戶等級(jí)之間的變化影響到整體的篩選能力，因此對(duì)用戶評(píng)估分值的閾值設(shè)定需要參考系統(tǒng)整體的穩(wěn)定性。

本發(fā)明實(shí)施例演示的低級(jí)用戶群體承載了對(duì)初級(jí)篩選出的故事進(jìn)一步篩選優(yōu)化的任務(wù)，由于內(nèi)容質(zhì)量在一定程度上可以表現(xiàn)為其在群體內(nèi)部的熱門程度，因此可以通過(guò)在低級(jí)用戶群體中篩選出較為熱門的故事送交后續(xù)的篩選和展示流程。同時(shí)，由于低級(jí)推薦層級(jí)上故事數(shù)量較多、更新較快、個(gè)性化需求較弱，因此需要能實(shí)現(xiàn)快速的篩選。在低級(jí)篩選層級(jí)上可選的方法是基于用戶的協(xié)同過(guò)濾方法。

本實(shí)施例演示的中級(jí)用戶群體承載了從篩選高質(zhì)量?jī)?nèi)容到精準(zhǔn)展現(xiàn)的過(guò)度任務(wù)，該部分的推薦內(nèi)容不僅需要挖掘出更高質(zhì)量的故事，同時(shí)在個(gè)性化推薦方面需要獲得更符合用戶興趣的推薦結(jié)果。在中級(jí)推薦過(guò)程中，由于一部分用戶還保留了傾向于熱門物品的推薦而另一部分有其自身個(gè)性化推薦的需求，因此在這個(gè)過(guò)渡階段，本實(shí)施例采用了混合推薦策略，即考慮了熱門程度和實(shí)效性，又兼顧了用戶的個(gè)性化需求。例如可以結(jié)合基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦算法和基于用戶的協(xié)同推薦過(guò)濾算法，并且記錄用戶對(duì)于推薦結(jié)果的點(diǎn)擊行為，判斷用戶偏好哪一種推薦模型，從而調(diào)整推薦比例。

本實(shí)施例演示的高級(jí)用戶群體承載了故事價(jià)值轉(zhuǎn)化的任務(wù)，因此需要對(duì)這部分用戶進(jìn)行精準(zhǔn)展示，確保展示的故事都具有高質(zhì)量?jī)?nèi)容同時(shí)也需要滿足用戶的興趣和品位。因此這部分的推薦需要能夠反應(yīng)用戶本人的興趣愛好，在盡可能的發(fā)掘長(zhǎng)尾物品的基礎(chǔ)上滿足用戶的個(gè)性化需求。在此階段可選的推薦策略可以使基于物品的協(xié)同過(guò)濾推薦方法。

圖6是本發(fā)明另一實(shí)施例提出的故事篩選及精準(zhǔn)展現(xiàn)裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，該裝置包括接收模塊s61；等級(jí)劃分模塊s62及其子模塊，包括用戶等級(jí)劃分子模塊s63和故事等級(jí)劃分子模塊s64；分層推薦及展現(xiàn)模塊s65。

接收模塊s61, 用于獲取用戶屬性信息和故事屬性信息。

等級(jí)劃分模塊s62, 具體包括兩個(gè)子模塊：用戶等級(jí)劃分子模塊s63，用于建立用戶評(píng)分模型和等級(jí)劃分機(jī)制，根據(jù)用戶屬性和行為信息對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)分并劃分相應(yīng)的用戶等級(jí)；故事等級(jí)劃分子模塊s64，用于建立故事評(píng)分模型和等級(jí)劃分機(jī)制，根據(jù)故事屬性和用戶操作信息對(duì)故事進(jìn)行評(píng)分并劃分相應(yīng)的故事等級(jí)。

分層推薦及展現(xiàn)模塊s65，對(duì)于不同層級(jí)的用戶和故事構(gòu)建不同的推薦系統(tǒng)模型，用于實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量故事篩選和精準(zhǔn)展現(xiàn)。

需要說(shuō)明的是,在本發(fā)明的描述中,術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”等僅用于描述目的,而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性。此外,在本發(fā)明的描述中,除非另有說(shuō)明,“多個(gè)”的含義是兩個(gè)或兩個(gè)以上。

流程圖中或在此以其他方式描述的任何過(guò)程或方法??述可以被理解為，表示包括 一個(gè)或更多個(gè)用于實(shí)現(xiàn)特定邏輯功能或過(guò)程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分,并且本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式的范圍包括另外的實(shí)現(xiàn),其中可以不按所示出或討論的順 序,包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時(shí)的方式或按相反的順序,來(lái)執(zhí)行功能,這應(yīng)被本發(fā)明的實(shí)施例所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解。

應(yīng)當(dāng)理解,本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來(lái)實(shí)現(xiàn)。在上述實(shí)施方式中,多個(gè)步驟或方法可以用存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件 或固件來(lái)實(shí)現(xiàn)。例如,如果用硬件來(lái)實(shí)現(xiàn),和在另一實(shí)施方式中一樣,可用本領(lǐng)域公知的下列技術(shù)中的任一項(xiàng)或他們的組合來(lái)實(shí)現(xiàn):具有用于對(duì)數(shù)據(jù)信號(hào)實(shí)現(xiàn)邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路,具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路,可編程門陣列 (PGA),現(xiàn)場(chǎng) 可編程門陣列 (FPGA) 等。

本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法攜帶的全部或部分步 驟是可以通過(guò)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件完成,所述的程序可以存儲(chǔ)于一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中,該程序在執(zhí)行時(shí),包括方法實(shí)施例的步驟之一或其組合。

此外,在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理模塊中,也可以 是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在,也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn),也可以采用軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí),也可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中。

上述提到的存儲(chǔ)介質(zhì)可以是只讀存儲(chǔ)器,磁盤或光盤等。

在本說(shuō)明書的描述中,參考術(shù)語(yǔ)“一個(gè)實(shí)施例”、“一些實(shí)施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實(shí)施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)包含于本發(fā)明的至少一個(gè)實(shí)施例或示例中。在本說(shuō)明書中,對(duì)上述術(shù)語(yǔ)的示意性表述不一定指的是相同的實(shí)施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)可以在任何的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例或示例中以合適的方式結(jié)合。

盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，可以理解的是，上述實(shí)施例是示例 性的，不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。