一种用户行为数据排名方法及装置

摘要

本发明涉及计算机技术领域，公开了一种用户行为数据排名方法及装置，包括：终端从数据库服务器中获取第一时间段内目标数据类型对应的每个第一用户行为数据集合中包括的最大值和最小值，以及获取第二时间段内目标数据类型对应的至少一个第二用户行为数据；确定每个第二用户行为数据集合的最大值和最小值；确定至少一个第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合；确定至少一个第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置；根据至少一个第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置，进行显示操作。本发明用以解决现有技术中运算量大，不能实时排名且不具有直观性的问题。

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用户行为数据排名方法及装置。

背景技术

排名常用于根据某一指定指标对事物进行比较，是计算机进行信息处理的基本功能之一，应用范围极为广泛，特别是在信息检索、数据库系统、数据分析和数据特征挖掘等过程中被大量使用。通常用“第1、第2、第3……”的序列方式表示，通过排名可以看出事物在这个特定指标上的强弱。

随着网络技术的发展，需要对越来越多的用户数据进行排名，传统的方法是提取全部的用户行为数据(如用户的消费量、游戏玩家的经验值等)，对所有用户的行为数据进行排序，对于需要排名的用户，其在排序序列中的位置结果就是该用户对应的排名。

这种方法需要获取大量的数据，在海量的数据进行排名时，需要消耗大量的计算机资源，且运算量大，运算时间长，很难在短时间内对用户数据进行实时采集，因此是基于离线数据进行的分析计算，用户行为数据的排名无法做到实时更新。此外，传统的用户行为数据的排名方法在用户数量动态变化的情况下不能直观地显示出需排名数据的位置，如当用户数量为1千和用户数量为1亿的情况下，对于排名在889名的用户而言，具有不同的业务含义。

综上所述，现有技术中存在对数据进行排名时，运算量大，需要消耗大量计算机资源，无法实时更新且不具有直观性的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种用户行为数据排名方法和装置，用以解决现有技术中数据排名时运算量大，不能实时排名且不具有直观性的问题。

本发明实施例提供的用户行为数据排名方法包括：

终端在与数据库服务器连接后，从所述数据库服务器中获取第一时间段内目标数据类型对应的每个第一用户行为数据集合中包括的最大值和最小值，以及从所述数据库服务器中获取第二时间段内目标数据类型对应的至少一个第二用户行为数据；其中获取的第一用户行为数据集合是根据第一时间段内的第一用户行为数据排序结果划分的，所述第一时间段早于所述第二时间段；

所述终端根据每个第一用户行为数据集合的最大值和最小值，确定每个第二用户行为数据集合的最大值和最小值；

所述终端根据所述第二用户行为数据集合的最大值和最小值，确定所述至少一个第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合；

所述终端根据所述至少一个第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合，确定所述至少一个第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置；

所述终端根据所述至少一个第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置，进行显示操作。

较佳地，所述从所述数据库服务器中获取第一时间段内目标数据类型对应的每个第一用户行为数据集合中包括的最大值和最小值之前，还包括：

所述终端在与数据库服务器连接后，从所述数据库服务器中获取所有第一用户行为数据；

所述终端按照数值大小，对获取的所有第一用户行为数据进行排序，并将排序后的第一用户行为数据分成多个区间；

所述终端将每个区间中包括的第一用户行为数据组成一个第一用户行为数据集合；

所述终端将每个第一用户行为数据集合包括的第一用户行为数据的最大值和最小值，与所述第一时间段和所述目标数据类型进行绑定，并发送给所述数据库服务器。

较佳地，所述所述终端根据每个第一用户行为数据集合的最大值和最小值，确定每个第二用户行为数据集合的最大值和最小值，包括：

所述终端从所述数据库服务器中获取第一平均值，所述第一平均值为所述第一用户行为数据的平均值；

所述终端计算所有第二用户行为数据的平均值，作为第二平均值；

所述终端根据所述第一平均值与所述第二平均值之间的比值，以及每个第一用户行为数据集合的最大值和最小值，确定每个第二用户行为数据集合的最大值和最小值。

较佳地，所述终端根据所述至少一个第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合，确定所述至少一个第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置，包括：

针对一个第二用户行为数据，所述终端确定所述第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合在整个第二用户行为数据集合中的位置；

所述终端根据所述第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合的最大值和最小值，以及确定的第二用户行为数据集合在整个第二用户行为数据集合中的位置，确定第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置。

较佳地，所述终端根据所述至少一个第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置，进行显示操作，包括：

针对一个第二用户行为数据，所述终端根据数据类型和显示模板的对应关系，确定所述目标数据类型对应的显示模板；

所述终端通过选定的显示模板，对所述第二用户行为数据的排名进行显示。

一种用户行为数据排名装置，包括：

获取模块，用于在终端与数据库服务器连接后，从所述数据库服务器中获取第一时间段内目标数据类型对应的每个第一用户行为数据集合中包括的最大值和最小值，以及从所述数据库服务器中获取第二时间段内目标数据类型对应的至少一个第二用户行为数据；其中获取的第一用户行为数据集合是根据第一时间段内的第一用户行为数据排序结果划分的，所述第一时间段早于所述第二时间段；

确定模块，用于根据每个第一用户行为数据集合的最大值和最小值，确定每个第二用户行为数据集合的最大值和最小值；根据所述第二用户行为数据集合的最大值和最小值，确定所述至少一个第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合；

排序模块，用于根据所述至少一个第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合，确定所述至少一个第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置；

显示模块，用于根据所述至少一个第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置，进行显示操作。

较佳地，所述获取模块，还用于按照数值大小，对获取的所有第一用户行为数据进行排序，并将排序后的第一用户行为数据分成多个区间；所述终端将每个区间中包括的第一用户行为数据组成一个第一用户行为数据集合；

所述确定模块，还用于将每个第一用户行为数据集合包括的第一用户行为数据的最大值和最小值，与所述第一时间段和所述目标数据类型进行绑定，并发送给所述数据库服务器；

所述获取模块，还用于在与数据库服务器连接后，从所述数据库服务器中获取所有第一用户行为数据。

较佳地，所述获取模块，还用于从所述数据库服务器中获取第一平均值，所述第一平均值为所述第一用户行为数据的平均值；

所述确定模块，还用于计算所有第二用户行为数据的平均值，作为第二平均值；根据所述第一平均值与所述第二平均值之间的比值，以及每个第一用户行为数据集合的最大值和最小值，确定每个第二用户行为数据集合的最大值和最小值。

较佳地，所述排序模块，还用于：

针对一个第二用户行为数据，确定所述第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合在整个第二用户行为数据集合中的位置；

根据所述第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合的最大值和最小值，以及确定的第二用户行为数据集合在整个第二用户行为数据集合中的位置，确定第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置。

较佳地，所述显示模块，还用于：

针对一个第二用户行为数据，根据数据类型和显示模板的对应关系，确定所述目标数据类型对应的显示模板；

通过选定的显示模板，对所述第二用户行为数据的排名进行显示。

本发明实施例中，将第一时间段内的用户行为数据进行排序后划分为若干个第一用户行为数据集合，终端在与数据库服务器连接后，从数据库服务器中获取每个第一用户行为数据集合中的最大值和最小值，根据每个第一用户行为数据集合的最大值和最小值，可以得出比第一时间段晚的第二时间段内的第二用户行为数据集合的最大值和最小值，将需要排名的第二用户行为数据与每个第二用户行为数据集合的最大值和最小值相对比，确定该第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合，从而进一步计算出待排名的第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置，并根据该位置对用户行为数据的排名进行排序。由此可以看出，本发明实施例中，可以根据过去的部分用户行为数据计算出实时用户行为数据的排名，由于只需用户行为数据集合中的最大值和最小值，因此，相较于现有技术中需要提取全部的用户行为数据，大大减少了计算量，相应得也缩短了运算时间。通过过去某一时间段的用户行为数据计算现在用户行为数据的排名，由于无需基于现在所有的用户行为数据的排序，因此可以做到用户行为数据排名的实时更新，相较于现有技术更为方便快捷。此外，在对某一用户行为数据排名中，得出的结果直接是该用户行为数据在所有用户行为数据中的位置，例如可以是该用户行为数据在所有用户行为数据中的百分排名，因此，可以直观地看出在所有用户行为数据中，排在该用户行为数据之前有多少用户行为数据，排在该用户行为数据之后有多少用户行为数据，尤其在海量用户数量动态变化的情况下更具有直观性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中用户行为数据排名方法的流程图；

图2为本发明实施例中获得第一用户行为数据集合中的最大值和最小值的方法流程图；

图3为本发明实施例中获得2月份用户行为数据集合的上下限值的方法流程图；

图4为本发明实施例中对所述第二用户行为数据的排名进行显示的示意图；

图5为本发明实施例中一种用户行为数据排名方法的流程图；

图6为本发明实施例中用户行为数据排名装置的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了一种用户行为数据排名方法，该方法的流程如图1所示，方法可以包括如下步骤：

S101、终端在与数据库服务器连接后，从所述数据库服务器中获取第一时间段内目标数据类型对应的每个第一用户行为数据集合中包括的最大值和最小值，以及从所述数据库服务器中获取第二时间段内目标数据类型对应的至少一个第二用户行为数据；其中获取的第一用户行为数据集合是根据第一时间段内的第一用户行为数据排序结果划分的，所述第一时间段早于所述第二时间段；

S102、所述终端根据每个第一用户行为数据集合的最大值和最小值，确定每个第二用户行为数据集合的最大值和最小值；

S103、所述终端根据所述第二用户行为数据集合的最大值和最小值，确定所述至少一个第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合；

S104、所述终端根据所述至少一个第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合，确定所述至少一个第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置；

S105、所述终端根据所述至少一个第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置，进行显示操作。

本发明实施例中，可以根据过去的部分用户行为数据计算出实时用户行为数据的排名，由于只需用户行为数据集合中的最大值和最小值，因此，相较于现有技术中需要提取全部的用户行为数据，大大减少了计算量，相应得也缩短了运算时间。通过过去某一时间段的用户行为数据计算现在用户行为数据的排名，由于无需基于现在所有的用户行为数据的排序，因此可以做到用户行为数据排名的实时更新，相较于现有技术更为方便快捷。此外，在对某一用户行为数据排名中，得出的结果直接是该用户行为数据在所有用户行为数据中的位置，例如可以是该用户行为数据在所有用户行为数据中的百分排名，因此，可以直观地看出在所有用户行为数据中，排在该用户行为数据之前有多少用户行为数据，排在该用户行为数据之后有多少用户行为数据，尤其在海量用户数量动态变化的情况下具有更好的解释性。

本发明实施例的方法可以运用在多种场景中，如某信用卡的用户月消费金额的排名，某网站中各商家的交易笔数的排名，电脑的开机速度在全国电脑中的排名等。

在步骤S101中，第一用户行为数据集合中的最大值和最小值通过以下方法获得，如图2所示：

S201、所述终端在与数据库服务器连接后，从所述数据库服务器中获取所有第一用户行为数据；

S202、所述终端按照数值大小，对获取的所有第一用户行为数据进行排序，并将排序后的第一用户行为数据分成多个区间；

S203、所述终端将每个区间中包括的第一用户行为数据组成一个第一用户行为数据集合；

S204、所述终端将每个第一用户行为数据集合包括的第一用户行为数据的最大值和最小值，与所述第一时间段和所述目标数据类型进行绑定，并发送给所述数据库服务器。

具体来说，为了便于表述，本发明实施例将某个时间段内的所有用户行为数据按大小进行排序，然后划分为100个等分区间，使用百分数排名代替传统的一般排名方式。若用户数量为N，某一用户行为数据用传统的排名方法排名为第x名，则在本发明实施例中，用户百分数排名为(x/N×100)％，即表示排在该用户前面的有(x/N×100)％的用户，排在后面的有(100-x/N×100)％的用户。如，在1万个用户行为数据中，某用户行为数据排在第2483位，则在本发明实施例中，该用户排在24.83％，他超过了75.17％的用户。

海量用户行为数据一般具有一定的分布规律，在一定时间段内的数据的变化也具有规律性，可以根据过去的用户行为数据估算当前用户行为数据的百分数排名。例如，在2月份，某类型的用户行为数据的平均值为a1，3月份的平均值为1.3×a1，则用户行为数据不变的用户在3月的百分数排名相对2月来说更为靠后。3月份每个用户行为数据集合中的最大值和最小值，均可根据2月份每个用户行为数据集合中的最大值和最小值来确定，即相应用户行为数据集合中，3月份最大值与2月份最大值之间的比值、3月份最小值与2月份最小值之间的比值，均等于3月份平均值与2月份平均值之间的比值。因此，可以根据平均值的变化将某一时间段的用户行为数据划分集合，即步骤S102具体可以包括：

所述终端从所述数据库服务器中获取第一平均值，所述第一平均值为所述第一用户行为数据的平均值；

所述终端计算所有第二用户行为数据的平均值，作为第二平均值；

所述终端根据所述第一平均值与所述第二平均值之间的比值，以及每个第一用户行为数据集合的最大值和最小值，确定每个第二用户行为数据集合的最大值和最小值。

举例来说，本发明实施例中，将用户行为数据划分为100等分，如分在第一等分中的用户行为数据即表示该用户行为数据的百分数排名为1％之前，分在第二等分中的用户行为数据表示该用户行为数据的百分数排名为1％～2％，，分在第三等分中的用户行为数据表示该用户行为数据的百分数排名为2％～3％，以此类推，分在第一百等分中的用户行为数据表示该用户行为数据的百分数排名为99％～100％。为了计算方便，将这100等分再次划分为10个集合，为(0,10％]、(10％,20％]……(90％,100％]。数据库服务器中将某一时间段内的用户行为数据集合，以及各集合中的上限值和下限值进行存储，例如2015年2月份的某类型用户行为数据的划分如表1所示：

表1

具体来说，对于海量用户行为数据，可通过以下方式获得2月份用户行为数据集合的上下限值，，如图3所示，包括：

S301、从数据库服务器中获取2月份的所有用户行为数据，用户行为数据的个数为λ。

S302、将所有用户行为数据划分为若干个值区间，每个值区间的初始计数为0。例如，每隔500划分一个值区间，第一个值区间内的数据大小为0～500之内，第二个值区间内的数据大小为500～1000，以此类推，即值区间分别为(0,500]、(500,1000]、(1000,1500]……。

S303、将每个用户行为数据归入相应的值区间，并计算出每个值区间内用户行为数据的个数。

S304、从排名最后的集合开始计算用户行为数据集合的上下限值，即首先计算用户行为数据集合(90％,100％]中的上下限值。

具体为，从最小的值区间开始累加值区间内用户行为数据的个数，即从值区间(0,500]开始累加，直至累加的用户行为数据的个数大于或等于λ/10。设停止累加时的值区间为(p,q]，其中值区间(p,q]内的用户行为数据的个数为ξ，累加的用户行为数据的总个数为η，则用户行为数据集合(90％,100％]中的下限值c₁₀为累加初始的值区间(0,500]中的下限值，上限值b₁₀为：

b₁₀＝q-(q-p)×(η-λ/10)/ξ………………………………………公式1

举例来说，若一共有10000个用户行为数据，其中有200个属于值区间(0,500]，900个属于值区间(500,1000]，计算(90％,100％]中的上下限值时，停止累加的值区间为(500,1000]，累加的用户行为数据的总个数为1100，则(90％,100％]中的上限值b₁₀＝1000-(1000-500)×(1100-10000/10)/900

S305、下一个用户行为数据集合(80％,90％]的上下限值从值区间(p,q]开始迭代计算。以此类推，计算出所有10个用户行为数据集合的上下限值。

S306、用计算得出的结果更新数据库中2月份用户行为数据集合的相关表格。

若需得到该类型3月份的某一用户行为数据的排名，则无需获取3月份的所有用户行为数据，只需根据2月份的用户行为数据集合的上下限值和两个月份的用户行为数据的平均值即可算出。具体来说，终端计算得出3月份用户行为数据的平均值为avg2，而2月份的平均值为avg1，则3月份的用户数据集合中的上下限值与2月份相应集合的上下限值的比值等于avg2/avg1，从而得出2015年3月份的用户行为数据的划分如表2所示：

表2

进一步，再根据3月份的用户行为数据划分的数据集合，确定3月份某一用户行为数据的排名，即步骤S104包括：

针对一个第二用户行为数据，所述终端确定所述第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合在整个第二用户行为数据集合中的位置；

所述终端根据所述第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合的最大值和最小值，以及确定的第二用户行为数据集合在整个第二用户行为数据集合中的位置，确定第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置。

具体来说，如需获取3月份的某一用户行为数据μ的排名，则将μ与3月份各数据集合的上下限值相对比，找出μ所属的数据集合，如为(d,e]，该数据集合的上限值为σ，下限值为ρ，则用户行为数据μ的排名可由下列公式计算得出：

$>rank\left(\mu \right)=e-\frac{(\mu -\rho )}{(\sigma -\rho )}\times (e-d)$>……………………………………公式2

需要说明的是，在一段时间内，可以根据某一历史时间段的用户行为数据集合计算出之后用户行为数据的排名，但若时间相差较久，则需重新计算用户行为数据集合。如，根据2015年1月某类型的用户行为数据集合，分别计算出2015年2月、3月相同类型的用户行为数据的排名，只需分别将2月和3月该类型的用户行为数据平均值算出即可。若欲获得5月该类型的某一用户行为数据的排名，则需将4月的该类型用户行为数据划分集合，再根据4月的用户行为数据集合计算5月的排名。因此，每月需计算该月用户行为数据的平均值，并存储在数据库中。

计算出用户行为数据的排名后，需对计算结果进行显示，即步骤S105具体包括：

针对一个第二用户行为数据，所述终端根据数据类型和显示模板的对应关系，确定所述目标数据类型对应的显示模板；

所述终端通过选定的显示模板，对所述第二用户行为数据的排名进行显示。

举例来说，某信用卡的用户月消费金额在上海的排名为89％，数据类型是该信用卡在上海的月消费金额，终端根据该数据类型查找到对应的显示模板，对排名结果进行显示，如图4所示。再比如，用户需要得出网站上某店铺第二季度交易量在该网站上的排名，用作后期分析，则数据类型为季度交易量，终端可以找到相应的显示模板，可以是一个表格，如表3，对排名结果进行显示。此外，任何可以对排名结果显示的方式均在本发明实施例的保护范围之内，本发明实施例对此不做限制。

表3

为了更清楚地理解本发明，下面以具体实例对实时查询用户行为数据的排名流程进行详细描述。该具体实例所描述的流程如图5所示，可以包括以下几个步骤：

S401、查询2015年3月某个用户行为数据的排名，终端向排名服务器发起<时间201503，值ν>的请求。

S402、排名服务器根据请求<时间201503，值ν>查询数据库。

S403、排名服务器从数据库中获取2015年3月的用户排名数据集合。

S404、排名服务器根据用户排名数据集合的上下限值，找出请求值ν所属的集合(d,e]，并获取集合(d,e]的上下限值。

S405、排名服务器根据公式2计算请求值ν的排名，并将计算结果发送回终端。

S406、排名服务器根据请求值ν的数据类型，找出相应的显示模板，并发送给终端。

S407、终端将请求值ν的计算结果与显示模板结合，并进行显示。

基于相同的技术构思，本发明实施例还提供一种用户行为数据排名装置，如图6所示，包括：

获取模块1，用于在终端与数据库服务器连接后，从所述数据库服务器中获取第一时间段内目标数据类型对应的每个第一用户行为数据集合中包括的最大值和最小值，以及从所述数据库服务器中获取第二时间段内目标数据类型对应的至少一个第二用户行为数据；其中获取的第一用户行为数据集合是根据第一时间段内的第一用户行为数据排序结果划分的，所述第一时间段早于所述第二时间段；

确定模块2，用于根据每个第一用户行为数据集合的最大值和最小值，确定每个第二用户行为数据集合的最大值和最小值；根据所述第二用户行为数据集合的最大值和最小值，确定所述至少一个第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合；

排序模块3，用于根据所述至少一个第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合，确定所述至少一个第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置；

显示模块4，用于根据所述至少一个第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置，进行显示操作。

获取模块1，还用于按照数值大小，对获取的所有第一用户行为数据进行排序，并将排序后的第一用户行为数据分成多个区间；所述终端将每个区间中包括的第一用户行为数据组成一个第一用户行为数据集合；

确定模块2，还用于将每个第一用户行为数据集合包括的第一用户行为数据的最大值和最小值，与所述第一时间段和所述目标数据类型进行绑定，并发送给所述数据库服务器；

获取模块1，还用于在与数据库服务器连接后，从所述数据库服务器中获取所有第一用户行为数据。

获取模块1，还用于从所述数据库服务器中获取第一平均值，所述第一平均值为所述第一用户行为数据的平均值；

确定模块2，还用于计算所有第二用户行为数据的平均值，作为第二平均值；根据所述第一平均值与所述第二平均值之间的比值，以及每个第一用户行为数据集合的最大值和最小值，确定每个第二用户行为数据集合的最大值和最小值。

排序模块3，还用于：

针对一个第二用户行为数据，确定所述第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合在整个第二用户行为数据集合中的位置；

根据所述第二用户行为数据所属的第二用户行为数据集合的最大值和最小值，以及确定的第二用户行为数据集合在整个第二用户行为数据集合中的位置，确定第二用户行为数据在所有第二用户行为数据中的位置。

显示模块4，还用于：

针对一个第二用户行为数据，根据数据类型和显示模板的对应关系，确定所述目标数据类型对应的显示模板；

通过选定的显示模板，对所述第二用户行为数据的排名进行显示。

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，则可对这些实施例作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。