用于增强用户对于服务的参与度的方法、设备及系统

摘要

本发明公开了一种用于增强用户对于服务的参与度和体验的方法、设备、系统、计算机程序产品以及计算机可读介质。所述方法包括获取与服务有关的用户当前活跃等级；确定目标活跃等级；以及在基于所述用户的当前活跃等级和所述目标活跃等级确定的时间向用户发送关于服务的通知，以使得用户能收到通知而不会感到厌烦。

说明书

技术领域

本发明公开的实施方式一般而言涉及信息技术，而且，更具体地，涉及提高用户对于服务的参与度(engagement)。

背景技术

用户设备例如智能手机，平板电脑，以及笔记本电脑已被广泛使用。通过使用应用程序或浏览器，用户用此种用户设备可以轻易访问各种服务。对服务提供商来说保持用户尽可能频繁的使用他们的应用或服务已经成为他们的兴趣所在，也就是使他们的应用或服务有吸引力。例如，微信是在中国使用的一款成功的通信应用程序。用户经常每天使用它，与其他人聊天以及发布图片和评论。

用户设备的操作系统例如Windows，Android和iOS有告知用户应用程序有可用更新的通知。如果某已安装的应用有新的更新，Android和iOS系统会立即发送通知到手机的通知栏。然而，这种常规通知可能会变得恼人并可能打断用户的体验。有时这些常规通知甚至会变得像垃圾邮件。由于这些通知并没有紧急到需要立即阅读，往往没有实时通知的必要，。

此外，常规通知不是根据用户的行为或偏好，而是由时间和/或内容触发的。也就是说，无论何时新的消息到达用户，系统都会立即告知用户。然而用户可能不希望在该时刻被告知，而是更喜欢完成工作后在公交车上或是午餐期间被告知。

发明内容

本发明内容用于以简化形式介绍精简的要点，在下面的具体实施方式中会进行进一步描述。本发明内容并不用于限定要求保护的主题的主要特征或必要特征，也不用于限定要求保护的主题地保护范围。

根据本公开的一个方面，提供一种增强用户对于服务的参与度或体验的方法(被称作用户活跃等级)，该方法包括：获取用户关于该服务的当前活跃等级；确定一个目标活跃等级；在根据用户当前活跃等级和目标活跃等级确定的时间给用户发送关于该服务的通知。

根据本公开的另一方面，提供一种在通过计算机分配呈现在可读介质上并包括程序指令的计算机程序产品，当该程序产品载入计算机时，执行上述方法。

根据本公开的另一方面，提供一种永久计算机可读介质，该计算机可读介质上含有具有编码的语句和指令，以引发处理器执行上述方法。

根据本公开的另一方面，提供一种提高用户对于服务的参与度或体验系统，该系统包括：用于提供服务的应用程序；用于在基于所述用户的当前活跃等级和所述目标活跃等级确定的时间发送关于服务的通知给用户的通知服务器。

以上所述以及本公开的其他对象，特征及优点将在下述的具体实施方式结合附图详细说明后得以显现。

附图说明

图1是根据本发明的一个实施方式的用于阐释系统的简化框图；

图2是根据本发明的一个实施方式的用于描述发送通知的时间的确定过程的流程图；

图3A和3B是根据本发明的一个实施方式的用于描述用户对服务的参与度的提高过程的流程图和交互框图；

图4是根据本发明的一个实施方式的用于展示通知消息构架的直观图；

图5是根据本发明的一个实施方式的用于展示不同加速率影响下的曲线图；

图6A和6B是根据本发明的一个实施方式的用于展示选择通知消息项的过程的流程图和直观图；以及

图7A至7D是根据本发明的一个实施方式的用于阐释通知呈现给用户的方式的用户界面。

具体实施方式

为了解释说明，在下面的说明中阐述细节以提供对本公开的实施方式的透彻理解。然而，对本领域内的技术人员来说显而易见的是，可以不需要这些具体细节或者通过等同替换手段实现本实施方式。

如此处所述，本公开的一个方面包括提高用户对于服务的参与度。图1示出了根据本发明的一个实施方式的可以提高用户对于服务的参与度的系统。

如图1所示，系统100包括能够连接到应用服务器102的用户设备101。该用户设备101可以是任意类型用户装置或计算机设备，其包括但不限于智能手机，平板电脑，便携式电脑和PC，并且运行任意类型操作系统，其包括但不限于，Windows，Android和iOS。用户设备101上安装有应用程序1011，通过该应用程序1011，用户可以接收到来自应用服务器102的服务信息。服务可以是任意类型服务，其包括但不限于新闻服务例如，诺基亚即刻新闻，NBC新闻，社交网络服务例如领英，脸谱网，以及通信服务例如微信，雅虎邮件。可替换地，用户也可通过安装在用户设备1011内的浏览器获得上述服务。在这种情况下，应用服务器102为网络服务器。

用户访问服务(通过应用程序1011或浏览器)的上下文(context)信息由应用服务器102收集并发送给日志数据103。更具体地，上下文信息可以包括能获得的任意信息，例如，时间，位置，加速计得到的信息，以及光学传感器得到的信息。在一个实施方式中，上下文信息可以作为多个记录存储在日志数据103内。每个记录有时间标记，用户活动，位置，加速计测量信息，以及光学传感器测量信息。位置信息可以是由用户设备101得到的GPS坐标或蜂窝标识定位。在另一实施方式中，位置信息可以是通过一些现有的定位挖掘方法从原始定位数据译得的社交位置，例如“家”和“工作场所”。定位挖掘方法的一种示例已由伊戈尔.N，克罗塞特.A和奎恩.J.A在他们发表在AAAI春季研讨会上的文章“预期计算的位置切分，推理及预测”中描述，该文章发表在科技社交预测分析(2009)中。

进一步地，系统100包括分析服务器104，该分析服务器104具有会话分析模块1041，该会话分析模块1041被配置为计算会话统计数据，例如会话起始时间，会话结束时间，会话持续时间以及根据存储于日志数据103的信息获取的会话内容。分析服务器104还具有活跃用户数量模块1042，该活跃用户数量模块1042被配置为根据会话分析模块1041的统计数据估计用户活跃等级。

在一个实施方式中，根据AU数(活跃用户数量)测量用户活跃等级。正如本领域中所公知的，AU数是测量用户对于服务或应用程序的参与度的简单度量标准，是指在若干天内至少使用了几次(预先定义)该服务/应用程序的活跃用户数量。例如，当AU30＝100时，有100名用户在30天内最少1次，最多3次使用该应用程序/服务。在本实施方式中，用户活跃等级根据用户的AU数测得。例如，当用户当前活跃等级为AU30时，该用户在过去的30天内平均最少1次，最多3次访问此服务。

系统100进一步包括能够给用户设备101发送通知的通知服务器105。用户设备101具有从通知服务器105接收通知的通知客户端1012。通知服务器105具有用于确定何时向用户设备101发送通知的通知预测器1051。通知预测器105以下述方式运行。另外，通知内容由通知内容模块1052借助推荐服务器106准备。新的通知内容由通知推荐模块1061提供。通知推荐模块1061为通知获取候选项，该候选项从能访问日志数据103的趋势内容模块1062中获得。

根据图3A和3B示出了根据本发明的一个实施方式的提高用户对于服务的参与度的过程。如图3A所示，该过程开始于步骤3001，收集关于用户获取服务的上下文信息。如图3中的线300、305、310和315所示，应用服务器102定期发送推送请求给用户设备101，例如每隔30分钟发送一次。作为响应，用户设备101将上下文信息发回给应用服务器102。如上所述，上下文信息可以包括任何关于用户访问的信息，例如，时间，位置，加速计测量，以及光学传感器测量。更进一步地，位置信息可以是通过一些现有的定位挖掘方法由原始位置数据译得的社交位置，例如，“家”和“工作场所”。尽管该实施方式是在包括了蜂窝基站和服务供应商的手机系统上下文下描述的，应当指出的是本公开解决方案也可应用于其他环境，例如无线局域网，Wi-Fi。

上述过程接下来转至图3A示出的步骤3005，此处确定发送通知的时间(图3B中的线320和325)。具体地，图2示出了根据本发明的一个实施方式的发送通知的时间的确定过程。如图2所示，首先在步骤205中获取用户的当前活跃等级。在本实施方式中，活跃等级根据用户AU数测得。也就是说，如上所述，在AU天数中，用户至少访问一次服务。接着在步骤210中确定目标活跃等级。与当前活跃等级相似，目标活跃等级也以AU数表示。更具体地说，用户的目标AU数小于当前AU数。

在此实施方式中，通知会以如下方式在预测的天数内发送，

predictor＝β*(AU-1)^α+1(1)

其中，β用于控制饱和等级来使用户向更活跃的方向移动。在步骤215，β由通知预测器计算得出。

举例说明，假设用户当前AU数为30，目标AU数为25，那么β可以由计算如下。

$>\beta *{(AU-1)}^{\alpha }+1=25\Rightarrow \beta =\frac{24}{{(AU-1)}^{\alpha }}=\frac{24}{{\left(29\right)}^{\alpha }}---\left(2\right)$>

接着，该过程转至确定α的步骤220。这里α是大于零的值，用于控制加速度以使用户向更加活跃的方向移动。图5示出了根据本发明的一个实施方式的不同α值影响下的曲线图。对于不活跃的用户一个较大α的值会导致较高的加速率。如图5所示，曲线C比曲线B具有更大的α值。当α＝1，结果变得线性，如图5中线A所示。

在步骤225中，根据上述公式(1)，通知(预测器)的频率是根据用户的当前AU数、目标AU数和加速率α确定的。

在步骤230中，确定是否当前AU数大于1。如果当前AU数不大于1(即，用户每天访问服务)，那么过程转至步骤250，在步骤250确定以根据内容的模式发送通知。也就是说，一旦获得新的匹配内容就将通知发送给用户。对于每天访问服务的非常活跃的用户来说，将他/她与最密切相关的内容联系起来是必要的，而不是提高活跃等级。另一方面，如果当前AU数大于1，那么将在预测得的日期给用户发送通知。

用这种方法，系统可以根据用户的当前活跃等级、目标活跃等级和加速率确定发送通知的日期。由此，用户可以在不被过多打扰的情况下被提醒服务。通过使用加速率α，不活跃的用户可以在开始时被集中推送，同时更活跃的用户不会因为被频繁通知而变得厌烦。

尽管在本实施方式中在计算预测日期之后执行确定步骤230，值得注意的是该步骤可以在得到用户当前AU数(步骤205)后立即执行。由此，如果当前AU数不大于1，那么该过程立即转至步骤205，发送根据内容的通知，无需执行步骤210-225。

除预测的日期，根据其他实施方式，发送通知的时间也可从上下文信息中确定。在一个实施方式中，上下文信息包括关于用户访问服务的时间的信息。通过查看一段时间内用户访问时间的汇总，可以确定在用户经常访问该服务的时刻发送通知。

在另一实施方式中，上下文信息包括除访问时间以外的更多信息，例如，位置，加速计测量，以及光学传感器测量。从此类上下文信息中，通过上下文挖掘技术可以确定用户关于使用服务的习惯和偏好，例如运用文档主题生成模型的原子上下文感知喜好特征，以及运用文档主题生成模型的个性化的上下文感知推荐。这些应用技术的示例已由于魁飞等人在文章“通过主题模式下挖掘上下文日志完成个性化的上下文感知推荐”中描述(发表在2012年亚太知识发现与数据挖掘会议，人工智能会议稿7301，431-443页，2012)

这样，系统可以确定当访问服务时用户在做什么，并且从上下文信息中鉴别出用户行为模式和用户偏好。因此系统可以确定在一天中什么时刻发送通知，以使通知能获取用户的最大关注度而不会产生令人不悦的打扰。

此外，在一个实施方式中，当用户移动到一更大的AU数时，将确定在前一目标AU数和用户当前AU数之间的AU数作为新的目标活跃等级。例如，假设用户的初始AU数为AU30，通知可以在26天内发送。如果该用户关注了该通知并且AU数变为AU26，另一通知可能在该用户访问后的24天内发送，即，新的目标AU数是24。这个策略可以重复使用以推动用户使其变得越来越活跃。然而，如果用户在接收通知后不访问服务，例如，她反而变为AU40，那么下一个通知可以在34天内发送，即，新的目标AU数被设定在前一目标AU数和用户当前AU数之间。

重新参照图3A和3B。在确定了发送通知的时间后，过程转至图3A中获得通知内容的步骤3010(图3B中的线330-350)。具体地，图6A和6B示出了根据本发明的一个实施方式的选择通知项的过程。在此实施方式中，通知从多个候选项中选择至少一项。在此实施方式中以网址为例，选项可以是用户感兴趣的任何事物，例如，新闻，更新，信息，评论，游戏，博客以及推特。

如图6A所示，首先，在步骤6001中可以获得候选项连同它们的趋势分数。其中，候选项可以通过现有趋势算法得到，例如观察最近用户交互的变化的显著性，或者在推特中使用滚动计数算法。如图6B所示，在特定时间t的候选项(URL)具有趋势分数，该趋势分数表明在该时间该候选项相对受欢迎，可以表示为趋势分数trend_score(url,t)。

假设用户自起始时间后的一段时间未访问服务，将在终止时间发送通知给用户。在步骤6005中，用如下公式为每个候选项计算出了热度分数。

$>hot\_score(url,t)=\underset{t=time\_start}{\overset{time\_end}{\Sigma }}trend\_score(url,t)*[\alpha *(t-time\_start)]---\left(3\right)$>

其中，[α*(t-time_start)]是用作强调一个项新鲜性的权。即，新的项会被给予比旧的项更高的权。热度分数的计算可以以递归的方式更高效的完成，所以没必要保存批量处理的历史数据。例如，数据可以用如下公式在实时时间流中处理。

hot_score(url,t)＝hot_score(url,t-1)+trend_score(url,t)*[α*(t-time_start)](4)

在步骤6010中，去除那些用户可能已经看过的项。该步骤可按如下所示完成。对于每个选项(网址)，有初次访问时间，access_time(url)，指的是该项在系统中首次被记录趋势的时间。可以合理地假设，用户可能已经看过了那些在他们最近一次访问服务时或之前就已经被记录了趋势的项，上述最后访问服务的时间即为起始时间。因此，步骤6010中，系统会去除那些不满足要求的项，即不满足access_time(url)>time_start。

接着在步骤6015中，根据包含用户偏好的用户概要文件来匹配剩余候选项。例如，当服务为新服务时，用户概要文件可以包含用户偏好，即在不同种类或话题上的分布规律。用户概要文件可以从之前用户与服务的交互的历史数据中得到。根据用户偏好评定并排列候选项。用户概要文件的匹配可以通过简便方法实现，例如根据内容或根据模型的方法，例如近似测量余弦距离，或KL散度。

另一实施方式中，根据上下文信息进一步过滤剩余推荐结果。如上所述，上下文信息可以包括用户访问服务相关的信息，例如，时间，位置，加速计测量，以及光学传感器测量。上下文信息可用于推断物理和社会上下文以判断用户的偏好。因此系统可以根据用户偏好和项的特性判断用户行为模式并排列候选项，例如按内容分类。另一个参考实施方式可以是仅借助于个人用户上下文日志和根据推荐的上下文感知热度以进行个性化的上下文感知推荐。简便方法的例证已由于魁飞等人在文章“通过主题模式下挖掘上下文日志完成个性化的上下文感知推荐”中描述(发表在2012年亚太知识发现与数据挖掘会议，人工智能会议稿7301，431-443页，2012)。

在步骤6020中，在结果中应用差异算法以扩大覆盖面并使内容粘滞性最小化。具体地说，系统可以根据一个或多个特征将推荐项分门归类，例如范畴，关键词，标签，项的类型，信息来源以及项位置，以确定与一次或多次中相似信息。使用相似信息连同项的推荐分数，系统可以增加或减小分数以扩大相邻同源的或相似项间的等级次序差异。此种差异算法的示例已由田继磊等人在2012年10月26日公开的WO2012/142751A1号PCT申请中描述。

参照图3A和3B。获取到通知内容后，过程转至步骤3015，该步骤中，在步骤3005中所确定的时间发送通知给用户设备101(图3B中的线355-365)。图4根据本发明一个实施方式示出了通知信息的结构。如图4所示，通知信息包括：

信息类型—指的是该信息是通知；

用户—识别所述通知要发向的用户；

频率—指得是通知的预测频率；以及

推荐项的总数—指的是通知包含的项的数量。

进一步地，信息也包括若干主题，即主题1到N。在每个主题下，可以有一个或多个推荐项。图7A到7D示出了通知是怎样呈现给用户的。如图7A到7D，以“诺基亚即刻新闻”作为服务的示例。首先，用户设备101收到消息形式的通知，表明有新的项需要被阅读(图7A)。这些项按范畴分类。来自某一类的项的数目可以在消息中显示出来。这使得用户了解新内容的类型并引起他们的兴趣，这样用户将会访问应用程序/服务。第二步，用户可以轻敲消息来打开应用程序。在这个例子中，打开“诺基亚即刻新闻”应用并显示新项的清单。第三步，用户体验与那些常规应用程序的相似。在“诺基亚即刻新闻”的例子中，用户首先可以看到各个项的内容摘要(图7C)，然后轻敲以查看全文(图7D)。以这种方式，本实施方式可以提供简单、清晰和一致的用户体验。

如上述实施方式所示，用户对服务的参与度的增强是通过根据用户实际活跃等级和上下文信息的通知，而不是通过新内容的到达。如果用户移动到更小的AU数，那么目标AU数可以被调节到更小。如果用户移动到更大的AU数，那么目标AU数可以被适应性地调节到之前的目标AU数和当前AU数之间。这阻止了对用户的打断和干扰，因为通知适应了用户使用应用程序/服务的行为习惯。系统可以选择在“甜蜜点”来频繁发送通知给用户并避免使用户感到厌烦。

此外，依据通知的内容，可以通过匹配候选项与用户偏好来选择足够的相关项，该用户偏好可以从上下文信息中获得。进一步地，通过排除那些最近用户可能看过的项以及增加最近的项的权重可以确保了匹配的项是对用户来说是最近的趋势，热门且新鲜。

常规通知主要是令用户易于获取信息。这仅仅是从用户体验的观点来看的，没有考虑到用户变动率或用户的参与度/依赖性。根据上述的实施方式，对于可能变动的，很长时间未使用服务的用户，通知变为适应用户行为习惯的提醒。以这种方式，系统可以避免过多打扰用户。例如，可能有两类变动用户(1)由于注意力分散忘记使用该服务的用户；以及(2)不喜欢该服务的用户。对于类(1)，提醒可能会有显著效果，使得用户重新开始使用该服务。对于类(2)，所述提醒可能不会有太大帮助，但它至少给用户一个得知从那时开始该服务可能改善的机会，这一点很容易通过通知服务获取。至少提醒不会造成太大的伤害，因为提醒的节奏是遵从用户的行为习惯并且侵略性较小。

根据本公开的一个方面，提供了一种增强用户对于服务参与度的设备，该设备包括被配置为执行上述方法的装置。在一个实施方式中，该设备包括被配置为根据服务获取用户当前活跃等级的装置；被配置为确定目标活跃等级的装置；以及被配置为在根据用户当前活跃等级和目标活跃等级所确定的时间发送给用户关于服务的通知的装置，以便用户能收到通知而不会感到厌烦。根据用户在某一活跃用户(AU)天数内访问服务至少一次，可以测得用户当前活跃等级和目标活跃等级。所述设备可以进一步包括被配置为根据用户当前活跃等级和目标活跃等级确定发送所述通知的日期的装置。目标活跃等级的AU数可以比用户当前活跃等级的AU数小。

在一个实施方式中，所述设备进一步包括被配置为确定加速率的装置。发送通知的日期根据当前和目标活跃等级、以及加速率确定。

所述设备进一步包括被配置为在用户移动至更大的AU数时确定新的目标活跃等级的装置。新的目标活跃等级具有的AU数介于之前的目标活跃等级的AU数和用户当前活跃等级的AU数之间。

在一个实施方式中，所述设备进一步包括被配置为收集关于用户访问服务的上下文信息的装置。所述设备可以进一步包括被配置为根据上下文信息确定在一天中的发送通知的时间的装置。上下文信息可以包含时间、位置、加速计测量、以及光学传感器测量中的至少一个。

在一个实施方式中，通知具有至少一个项，所述设备进一步包括被配置为获取多个候选项的装置；被配置为从多个候选项中选择至少一个在通知中使用的项的装置。进一步地，所述设备可以包括被配置为根据趋势等级和新鲜度计算各个候选项的热度分数的装置；被配置为去除在用户最后访问服务前就已经被初次被报告为趋势的装置；被配置为根据候选项的热度分数和/或含有关于用户偏好的信息的用户概要文件，从候选项中选择至少一项的装置。用户偏好可以从上下文信息中确定。

值得注意的是，图1中描述的系统100的任何组件都可以以硬件或软件模块实施。在软件模块情况下，它们可以在具体的可读计算机的可写存储介质中呈现。例如，所有软件模块(或其中任何子设备)可以在相同介质上，或每个都在不同介质上。软件模块可运行，例如，在硬件处理器上运行。接着可使用不同的软件模块执行方法步骤，并且如上所述，在硬件处理器上运行。

此外，本公开的一个方面可以利用在通用计算机或工作站上运行的软件。这样的执行方式可以使用例如，处理器，存储器，以及例如由显示器和键盘形成的输入/输出接口。这里使用的术语“处理器”意在包括任意处理设备，例如，包含CPU(中央处理单元)和/或其他形式的处理电路。进一步地，术语“处理器”可以指不止一个的处理器。术语“存储器”意在包括与处理器或CPU相关的存储器，例如，RAM(随机存取存储器)，ROM(只读存储器)，固定存储器设备(例如，硬盘驱动器)，可移动存储器设备(例如，磁盘)，闪速存储器等诸如此类。处理器，存储器以及例如显示器和键盘形成的输入/输出接口可以通过例如总线连接作为数据处理单元的一部分。适合的连接，例如通过总线，也可被提供给网络接口，例如网卡，可以通过计算机网络提供给接口，以及可被提供给介质接口，例如磁盘或CD-ROM(只读光盘驱动器)，可以通过媒介提供给接口。

相应地，包括了用以执行本公开的方法的指令或代码的计算机软件，如文中所述，可以存储在相关存储器设备(例如，ROM，固定或可移动存储器设备)中，当准备好使用后，部分或完全加载(例如，到RAM中)并由CPU执行。软件可以包括但不限于，固件，常驻软件，微代码以及诸如此类。

正如所指出的，本公开的几个方面可以表现为计算机程序产品形式，该计算机程序产品在含有可读程序代码的计算机可读介质中体现。同样，计算机可读介质的任意组合均可被利用。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。例如，计算机可读存储介质可以为不限于，电子，磁性，光学，电磁，红外线或半导体的系统，装置或设备，或前述项的任意适当组合。计算机可读存储介质的更具体的示例(不完全清单)将包括以下内容：含有一个或多个电线的电气连接，便携计算机磁盘，硬盘，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，以及可擦除的可编程只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤，便携只读光盘存储器(CD-ROM)，光存储设备，磁存储设备，或前述项的任意适当组合。在本文的背景下，计算机可读存储介质可以是任何包含，或存储由指令运行系统，装置或设备使用或连接的程序的有形媒介。

本公开的几个方面的执行操作的计算机程序代码可以由包括至少一种编程语言的任何组合编写，包括面向对象的编程语言，如Java，Smalltalk，C++等等，以及常规的程序编程语言，例如“C”语言等类似编程语言。程序代码可全部在用户计算机上执行，或作为单机软件包，部分在用户计算机上执行，或部分在用户计算机上执行，部分在远程计算机上执行，或全部在远程计算机或服务上执行。

根据本公开的多个实施方式，统计数据中的流程图和框图表明了系统，方法和计算机程序产品的结构，功能，以及可能实施的操作。就这一点而言，流程图或框图中的每个模块都可以代表模块，组件，段，或部分代码，包括至少一个执行特定逻辑功能的可执行指令。还应当指出的是，在一些可替换实施方式中，模块中记录的功能可以出现超出数据中所记录的要求。例如，图中相连的模块，事实上，是几乎同时执行，或者模块有时倒序执行，这取决于涉及的功能。还应当指出的是，框图和/或流程图中的每个模块，以及框图和/或流程图中的模块组合，可以由特定用途的基于硬件的系统实施，该系统实现特定的功能或行为，或实现特定用途的硬件与及计算机指令的结合。。

总之，应当被理解的是，这里所阐明的组件可以以硬件，软件，或他们的组合多种的形式实施，例如，专用集成电路(ASICS)，功能电路，具有相关存储器的合适的程控数字计算机，等等。根据本公开于这里提供的方法，本领域一般技术人员可以想到本公开种组件的其他实施方式。

这里所使用的术语目的仅为描述具体实施方式，并不旨在限制本公开。如这里所使用的，单数形式冠词“一个”，“一种”等也旨在同时包括复数形式，内容清楚说明的除外。需要进一步理解的是术语“包括”当在本申请中使用时，特定地阐述了特征，整数，步骤，操作，原理，和/或组件的存在，但不排除其他特征，整数，步骤，操作，原理，组件和/或它们的组合。

本发明多个实施方式的描述是为了解释本发明，但并不是旨在详尽阐述或限制本公开。在不背离上述实施方式的范围和精神的情况下，对于本领域技术人员来说很多的修改和变化是显而易见的。