一种基于用户性别识别的消息推送方法及装置

摘要

本发明实施例公开了一种基于用户性别识别的消息推送方法及装置，所述方法包括：获取待推送消息，确定待推送的目标用户，获取所述目标用户的关于预先确定的应用程序APP的使用行为数据S，根据S及预先确定的性别比例向量b，计算所述目标用户的性别参数x，根据x及预设的阈值确定所述目标用户的性别，根据所述目标用户的性别推送所述待推送消息。由于采用本方案可以对目标用户群中用户的性别进行准确判断，进而根据用户的性别推送待推送消息，使基于性别的消息推送过程的准确率高，消息的推广效果更好，减少资源的浪费。

说明书

技术领域

本发明涉及网络技术领域，特别是涉及一种基于用户性别识别的消息推送方法及装置。

背景技术

在移动网络的消息推送过程中，当用户使用移动设备(例如手机、平板电脑等)上某个有消息推送位的应用程序(application，APP)时，会有一个请求从该移动设备发往对应代理商的服务器，而代理商需要决定推送什么类型的消息给用户。例如广告推送过程，当用户使用移动设备上某个有广告位的应用程序时，对应的广告代理商的服务器会收到该移动设备发送的请求，而广告代理商需要决定投放什么类型的广告到该广告位。

而由于某些消息与用户的性别相关度极高，因此根据用户的性别推送消息，使得推广更具有针对性，从而会带来更好的推广效果。例如，对于与化妆品、女装等相关的广告，由于化妆品及女装的消费者多为女性，所以将该类广告推送给女性用户会带来更好的收益。

现有技术中，通常根据用户对APP的使用行为，采用基于模型的聚类算法来确定该用户的性别，也就是，根据大量已知性别的用户对APP的使用行为训练模型，从而在获得某一用户对APP的使用行为后，能够利用该模型得到该用户的性别，例如混合高斯模型、逻辑回归算法等。但是，由于大量用户所使用的APP的总数量非常大，单个用户使用的APP的数量很少，有性别识别价值(即用户性别倾向较大)的APP的使用用户数量更少，导致大量用户对APP的使用行为的概率分布不能准确推知，因而采用基于模型的聚类算法确定用户性别的准确度非常低，这样导致基于性别的消息推送过程的准确率较低，难以达到较好的推广效果，造成资源浪费。

发明内容

本发明实施例公开了一种基于用户性别识别的消息推送方法及装置，用以解决现有消息推送方法中用户性别识别不准确导致的消息推广效果差及资源浪费的问题。技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种基于用户性别识别的消息推送方法，所述方法包括：

获取待推送消息；

确定待推送的目标用户；

获取所述目标用户的关于预先确定的应用程序APP的使用行为数据S；

根据S及预先确定的性别比例向量b，计算所述目标用户的性别参数x，其中，b为根据性别已知的用户关于所述预先确定的APP的使用行为数据确定的性别比例向量；

根据x及预设的阈值确定所述目标用户的性别；

根据所述目标用户的性别推送所述待推送消息。

可选的，所述根据x及预设的阈值确定所述目标用户的性别包括：

判断x是否大于第一预设阈值；

如果是，则确定所述目标用户为男性；

如果否，则判断x是否小于第二预设阈值；

如果x小于所述第二预设阈值，则确定所述目标用户为女性；

其中，所述第一预设阈值与所述第二预设阈值的加和等于1。

可选的，所述使用行为数据S为：

由所述目标用户对所述预先确定的APP的使用行为数据构成的数据矩阵S，其中，S为M×N的矩阵，S中每一个元素s_ij为目标用户j在第一预设时间周期内使用预先确定的APPi的次数，i＝1、2…M，j＝1、2…N。

可选的，所述性别比例向量b的确定方式包括：

根据所述性别已知的用户关于所述预先确定的APP的使用行为数据构建数据矩阵T，其中，T为M×L的矩阵，T中每一个元素t_il为性别已知的用户l在第二预设时间周期内使用预先确定的APPi的次数，i＝1、2…M，l＝1、2…L；

根据以下公式计算每个所述预先确定的APP对应的男性用户比例b_i，i＝1，2…M；

$>b_i=\frac{{\Sigma }_k{t}_{ik}}{{\Sigma }_l{t}_{il}}$>

其中，t_ik为数据矩阵T中第i行中性别为男性的用户所对应的元素；

确定所述性别比例向量b＝(b₁，b₂…b_M)’。

可选的，所述根据S及预先确定的性别比例向量b，计算所述目标用户的性别参数x具体为：

根据公式Sx＝b计算所述性别参数x。

第二方面，本发明实施例还提供了一种基于用户性别识别的消息推送装置，所述装置包括：

待推送消息获取模块，用于获取待推送消息；

目标用户确定模块，用于确定待推送的目标用户；

行为数据S获取模块，用于获取所述目标用户的关于预先确定的应用程序APP的使用行为数据S；

性别参数x确定模块，用于根据S及预先确定的性别比例向量b，计算所述目标用户的性别参数x，其中，b为根据性别已知的用户关于所述预先确定的APP的使用行为数据确定的性别比例向量；

性别确定模块，用于根据x及预设的阈值确定所述目标用户的性别；

消息推送模块，用于根据所述目标用户的性别推送所述待推送消息。

可选的，所述性别确定模块包括：

第一判断单元，用于判断x是否大于第一预设阈值；

第一确定单元，用于在x大于所述第一预设阈值时，确定所述目标用户为男性；

第二判断单元，用于在x不大于所述第一预设阈值时，判断x是否小于第二预设阈值；

第二确定单元，用于在x小于所述第二预设阈值时，确定所述目标用户为女性；

其中，所述第一预设阈值与所述第二预设阈值的加和等于1。

可选的，所述使用行为数据S为：

由所述目标用户对所述预先确定的APP的使用行为数据构成的数据矩阵S，其中，S为M×N的矩阵，S中每一个元素s_ij为目标用户j在第一预设时间周期内使用预先确定的APPi的次数，i＝1、2…M，j＝1、2…N。

可选的，所述装置还包括：

性别比例向量b确定模块，用于根据所述性别已知的用户关于所述预先确定的APP的使用行为数据构建数据矩阵T，其中，T为M×L的矩阵，T中每一个元素t_il为性别已知的用户l在第二预设时间周期内使用预先确定的APPi的次数，i＝1、2…M，l＝1、2…L；

根据以下公式计算每个所述预先确定的APP对应的男性用户比例b_i，i＝1，2…M；

$>b_i=\frac{{\Sigma }_k{t}_{ik}}{{\Sigma }_l{t}_{il}}$>

其中，t_ik为数据矩阵T中第i行中性别为男性的用户所对应的元素；

确定所述性别比例向量b＝(b₁，b₂…b_M)’。

可选的，所述性别参数x确定模块具体用于：

根据公式Sx＝b计算所述性别参数x。

本方案中，首先获取待推送消息，确定待推送的目标用户，然后获取目标用户的关于预先确定的应用程序APP的使用行为数据S，根据S及预先确定的性别比例向量b，计算目标用户的性别参数x，并根据x及预设的阈值确定所述目标用户的性别，最后根据目标用户的性别推送所述待推送消息，由于采用本方案可以对目标用户群中用户的性别进行准确判断，进而根据用户的性别推送待推送消息，使基于性别的消息推送过程的准确率高，消息的推广效果更好，减少资源的浪费。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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。

图1为本发明实施例提供的一种基于用户性别识别的消息推送方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种基于用户性别识别的消息推送装置的结构示意图。

具体实施方式

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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了提高基于性别的消息推送过程的准确率，进而提高消息的推广效果，减少资源的浪费，本发明实施例提供了一种基于用户性别识别的消息推送方法及装置。

首先对本发明实施例提供的一种基于用户性别识别的消息推送方法进行介绍。需要说明的是，本发明实施例所提供的一种基于用户性别识别的消息推送方法可以应用于待推送消息对应的代理商的服务器，以下简称服务器。

如图1所示，一种基于用户性别识别的消息推送方法，包括以下步骤：

S101，获取待推送消息；

服务器获取的待推送消息可以为任意可以推送给用户的消息，例如广告、视频推荐消息、商品推荐消息等，在此不做具体限定。该待推送消息可以是服务器本地保存的，也可以服务器从网络或数据库获取的。具体获取方式可以为现有任意获取方式，在此不做具体限定。

S102，确定待推送的目标用户；

由于待推送消息对应于某应用程序APP上的一个或几个消息推送位，服务器获取了待推送消息后，可以根据该待推送消息对应的应用程序的使用情况，确定待推送的目标用户，例如，当某个用户打开该应用程序时，可以确定该用户为待推送的目标用户。

当然也可以预先设定一个筛选条件，当用户对上述应用程序的操作行为满足该筛选条件时，便可以确定该用户为待推送的目标用户。举例而言，可以预先设定该筛选条件为用户浏览该应用程序中的某一板块，那么当该用户浏览该板块时，服务器便可以确定该用户为待推送的目标用户。

可以理解的是，上述待推送的目标用户可以为一个用户，也可以为多个用户。待推送的目标用户的具体数量是根据实际情况确定的，例如，如果预先设定了筛选条件，那么当前有多少个用户对上述应用程序的操作行为满足该筛选条件，待推送的目标用户的数量就为多少个。

S103，获取所述目标用户的关于预先确定的应用程序APP的使用行为数据S；

具体的，上述使用行为数据S为：由上述目标用户对上述预先确定的APP的使用行为数据构成的数据矩阵S，其中，S为M×N的矩阵，S中每一个元素s_ij为目标用户j在第一预设时间周期内使用预先确定的APPi的次数，i＝1、2…M，j＝1、2…N。

实际应用中，上述预先确定的APP可以为一些常见的，使用用户性别可以确定的APP，例如一些购票APP等。该预先确定的APP的数量可以由本领域技术人员根据实际情况确定，可以为几百个或者更多。而对于该预先确定的APP的数量很少的情况，本发明所提供的方案也是可以准确识别目标用户的性别的，并不一定需要大量的预先确定的APP的使用行为数据，例如预先确定的APP的数量可以是3个或者5个等，在此不做具体限定。可以理解的是，该预先确定的APP的数量即为M，当该预先确定的APP的数量为3个时，那么数据矩阵S的行数即为3。而数据矩阵S的列数N即为上述目标用户的数量。

该数据矩阵S中的每一个元素s_ij为目标用户j在第一预设时间周期内使用预先确定的APPi的次数，其中，i＝1、2…M，j＝1、2…N。需要说明的是，对于该第一预设时间周期的具体值可以由本领域技术人员根据上述预先确定的APP的实际使用情况确定，在此不做具体限定。但是为了保证对目标用户的性别识别的准确性，该第一预设时间周期不易过短，优选为一周，一个月等。

举例而言，若该第一预设时间周期为一周，预先确定的APP数量为3个，分别为APP1、APP2和APP3，目标用户数量为4个，分别为目标用户1、目标用户2、目标用户3和目标用户4。目标用户1在一周内使用APP1、APP2和APP3的次数分别为3次、2次和2次，目标用户2在一周内使用APP1、APP2和APP3的次数分别为2次、1次和4次，目标用户3在一周内使用APP1、APP2和APP3的次数分别为1次、2次和3次，目标用户4在一周内使用APP1、APP2和APP3的次数分别为1次、3次和2次。那么服务器便可以得到使用行为数据S为

S104，根据S及预先确定的性别比例向量b，计算所述目标用户的性别参数x；

其中，b为根据性别已知的用户关于所述预先确定的APP的使用行为数据确定的性别比例向量。

具体的，性别比例向量b的确定方式可以包括：

根据所述性别已知的用户关于所述预先确定的APP的使用行为数据构建数据矩阵T，其中，T为M×L的矩阵，T中每一个元素t_il为性别已知的用户l在第二预设时间周期内使用预先确定的APPi的次数，i＝1、2…M，l＝1、2…L；

根据以下公式计算每个所述预先确定的APP对应的男性用户比例b_i，i＝1，2…M；

$>b_i=\frac{{\Sigma }_k{t}_{ik}}{{\Sigma }_l{t}_{il}}$>

其中，t_ik为数据矩阵T中第i行中性别为男性的用户所对应的元素；

确定所述性别比例向量b＝(b₁，b₂…b_M)’。

上述数据矩阵T为服务器根据性别已知的用户关于上述预先确定的APP的使用行为数据构建的数据矩阵。需要说明的是，上述第二预设时间周期可以由本领域技术人员根据上述性别已知的用户对预先确定的APP的实际使用情况确定，在此不做具体限定。但是为了保证对目标用户的性别识别的准确性，该第一预设时间周期不易过短，可以为一周，一个月等。实际应用中，该第二预设时间周期通常可以与上述第一预设时间周期相同。

数据矩阵T中每一个元素t_il为性别已知的用户l在第二预设时间周期内使用预先确定的APPi的次数，其中，i＝1、2…M，l＝1、2…L。由于数据矩阵T的行数与该预先确定的APP的数量相同，所以该数据矩阵T的行数与上述数据矩阵S的行数也是相同的。该数据矩阵T的列数为性别已知的用户的数量，可以为20或30等，在此不做具体限定。

举例而言，为方便计算，设定性别已知的用户的数量为3个。若该第二预设时间周期为一周，预先确定的APP为3个，分别为APP1、APP2和APP3，性别已知的用户分别为用户1、用户2和用户3，其中，用户1为男性，用户2和用户3为女性。用户1在一周内使用APP1、APP2和APP3的次数分别为4次、2次和1次，用户2在一周内使用APP1、APP2和APP3的次数分别为2次、1次和3次，用户3在一周内使用APP1、APP2和APP3的次数分别为4次、3次和1次。那么服务器便可以根据性别已知的用户1、2和3关于上述预先确定的APP1、2和3的使用行为数据构建得到数据矩阵T为

确定了该数据矩阵T后，服务器便可以根据公式：

$>b_i=\frac{{\Sigma }_k{t}_{ik}}{{\Sigma }_l{t}_{il}}$>

计算每个预先确定的APP对应的男性用户比例b_i，其中，i＝1，2…M。

具体的，t_ik表示数据矩阵T中第i行中性别为男性的用户所对应的元素。所以每个预先确定的APP对应的男性用户比例b_i即为男性用户在上述第二预设时间周期内对该预先确定的APP的使用次数与所有性别已知用户在上述第二预设时间周期内对该预先确定的APP的总的使用次数的比值。可以理解的是，该预先确定的APP对应的男性用户比例b_i越大，则表示男性用户使用该预先确定的APP的倾向越大。

以上述数据矩阵T为例，服务器根据数据矩阵及公式可以计算得到每个预先确定的APP对应的男性用户比例b_i。具体的，通过计算可得APP1对应的男性用户比例APP2对应的男性用户比例APP3对应的男性用户比例

进一步的，根据上述确定的每个预先确定的APP对应的男性用户比例b_i，服务器便可以确定性别比例向量b＝(b₁，b₂…b_M)’。例如，APP1、APP2和APP3对应的男性用户比例b₁、b₂和b₃分别为和那么该性别比例向量b即为也就是

需要说明的是，服务器可以将该预先构建数据矩阵T及性别比例向量b保存在本地，例如可以保存在本地预先构建的数据库中，以方便随时查找调用，使计算过程更加快速准确。同时，还可以随时更新该预先确定的APP的种类和数量，进而调整该数据矩阵T和性别比例向量b，以获得更加准确的目标用户性别识别结果。

确定了性别比例向量b后，服务器可以根据上述使用行为数据S及该性别比例向量b，计算上述目标用户的性别参数x。具体的，可以根据公式Sx＝b计算该性别参数x。需要说明的是，性别参数x为与上述目标用户的数量对应的性别参数向量，目标用户的数量为多少，该性别参数x中就包括几个值，每一个值的取值一般都在区间[0，1]内。

需要说明的是，当上述预先确定的APP的数量小于上述目标用户的数量时，使用行为数据S的行数便少于其列数，即M<N，那么上述公式Sx＝b即为一个欠定方程，此时可以使用二次规划来求解性别参数x。具体的，可以通过求解使||Sx-b||₂最小时的x值来确定性别参数x。进一步需要说明的是，二次规划求解问题为本领域常用的数学求解方法，在此不作具体说明。

举例而言，若计算得到的使用行为数据S为性别比例向量b为那么便可以根据公式计算得到性别参数x。首先可以将使用行为数据S进行归一化处理得到矩阵然后通过上述公式Sx＝b计算得到目标用户1的性别参数约为0.8184，目标用户2的性别参数约为0，目标用户3的性别参数约为0，目标用户4的性别参数约为0.3329。

S105，根据x及预设的阈值确定所述目标用户的性别；

具体的，可以通过以下方式确定上述目标用户的性别：

判断x是否大于第一预设阈值；

如果是，则确定所述目标用户为男性；

如果否，则判断x是否小于第二预设阈值；

如果x小于所述第二预设阈值，则确定所述目标用户为女性；

其中，所述第一预设阈值与所述第二预设阈值的加和等于1。

需要说明的是，该第一预设阈值和第二预设阈值均可以由本领域技术人员根据目标用户的数量及关于预先确定的APP的使用行为数据S来确定，在此不做具体限定。通过发明人大量的实验经验得知，该第一预设阈值优选为0.5，此时对于目标用户的性别的判定比较准确，且能够判断出大多数目标用户的性别。

具体的，服务器计算出目标用户的性别参数后，可以将该性别参数与第一预设阈值进行比较，如果该性别参数大于该第一预设阈值，那么可以确定该性别参数对应的目标用户为男性。例如，若第一预设阈值为0.5，性别参数为0.63，那么该性别参数对应的目标用户即为男性。

需要说明的是，如果目标用户为多个，那么便可以分别将该多个目标用户的性别参数与该第一预设阈值进行比较。例如目标用户为上述目标用户1、目标用户2、目标用户3和目标用户4，第一预设阈值为0.5，那么便可以依次将目标用户1、目标用户2、目标用户3和目标用户4的性别参数分别与该第一预设阈值进行比较。由于目标用户1的性别参数为0.8184，大于第一预设阈值0.5，那么便可以确定目标用户1为男性，由于目标用户2、目标用户3和目标用户4的性别参数都小于第一预设阈值0.5，那么便可以进行进一步的判断。

当判断出性别参数x不大于第一预设阈值时，可以进一步判断x是否小于第二预设阈值，如果小于，那么便可以确定该性别参数x对应的目标用户为女性。

举例而言，如该第一预设阈值为0.5，由于该第一预设阈值与该第二预设阈值的加和等于1，所以该第二预设阈值即为0.5，由于目标用户2、目标用户3和目标用户4的性别参数均小于该第二预设阈值0.5，所以可以确定目标用户2、目标用户3和目标用户4均为女性。

需要说明的是，在某些情况下，由于第一预设阈值和第二预设阈值的设置不同，可能会出现某个或某些目标用户的性别不能确定的情况，此时可以适当调整第一预设阈值和第二预设阈值。

S106，根据所述目标用户的性别推送所述待推送消息。

确定了目标用户的性别后，服务器便可以根据该目标用户的性别来推送上述待推送消息。例如，如果该待推送消息为女装广告，因为女装的消费者多为女性，那么便可以根据目标用户的性别，将该待推送消息推送给性别为女性的目标用户，或者推送给性别为女性的目标用户的次数多一些，而推送给性别为男性的目标用户的次数少一些。

需要说明的是，服务器根据目标用户的性别可以选择不将上述待推送消息推送给目标用户，不推送待推送消息的操作可以认为是推送待推送消息的一种方式，正是因为服务器可以根据目标用户的性别选择对一些与目标用户关联度很低的待推送消息不进行推送，所以进一步提高了消息推送过程的准确率，消息的推广效果更好，进一步降低了对资源的浪费及推送成本。

进一步需要说明的是，由于在某些情况下，可能会出现某个或某些目标用户的性别无法准确确定的情况，那么为了扩大消息的推广效果，可以根据实际推送需要将上述待推送消息推送给性别无法准确确定的目标用户。

可见本实施例所提供的方案中，首先获取待推送消息，确定待推送的目标用户，然后获取目标用户的关于预先确定的应用程序APP的使用行为数据S，根据S及预先确定的性别比例向量b，计算目标用户的性别参数x，并根据x及预设的阈值确定所述目标用户的性别，最后根据目标用户的性别推送所述待推送消息，由于采用本方案可以对目标用户群中用户的性别进行准确判断，进而根据用户的性别推送待推送消息，使基于性别的消息推送过程的准确率高，消息的推广效果更好，减少资源的浪费。

相应于上述方法实施例，本发明实施例还提供了一种基于用户性别识别的消息推送装置，下面对本发明实施例还提供一种基于用户性别识别的消息推送装置进行介绍。需要说明的是，本发明实施例提供的一种基于用户性别识别的消息推送装置可以应用于待推送消息对应的代理商的服务器。

一种基于用户性别识别的消息推送装置，所述装置包括：

待推送消息获取模块210，用于获取待推送消息；

目标用户确定模块220，用于确定待推送的目标用户；

行为数据S获取模块230，用于获取所述目标用户的关于预先确定的应用程序APP的使用行为数据S；

性别参数x确定模块240，用于根据S及预先确定的性别比例向量b，计算所述目标用户的性别参数x；

其中，b为根据性别已知的用户关于所述预先确定的APP的使用行为数据确定的性别比例向量。

性别确定模块250，用于根据x及预设的阈值确定所述目标用户的性别；

消息推送模块260，用于根据所述目标用户的性别推送所述待推送消息。

可见本实施例提供的方案中，首先获取待推送消息，确定待推送的目标用户，然后获取目标用户的关于预先确定的应用程序APP的使用行为数据S，根据S及预先确定的性别比例向量b，计算目标用户的性别参数x，并根据x及预设的阈值确定所述目标用户的性别，最后根据目标用户的性别推送所述待推送消息，由于采用本方案可以对目标用户群中用户的性别进行准确判断，进而根据用户的性别推送待推送消息，使基于性别的消息推送过程的准确率高，消息的推广效果更好，减少资源的浪费。

在本发明的一种实施方式中，性别确定模块250可以包括：

第一判断单元(图中未示出)，用于判断x是否大于第一预设阈值；

第一确定单元(图中未示出)，用于在x大于所述第一预设阈值时，确定所述目标用户为男性；

第二判断单元(图中未示出)，用于在x不大于所述第一预设阈值时，判断x是否小于第二预设阈值；

第二确定单元(图中未示出)，用于在x小于所述第二预设阈值时，确定所述目标用户为女性；

其中，所述第一预设阈值与所述第二预设阈值的加和等于1。

在本发明的一种实施方式中，所述使用行为数据S为：

由所述目标用户对所述预先确定的APP的使用行为数据构成的数据矩阵S，其中，S为M×N的矩阵，S中每一个元素s_ij为目标用户j在第一预设时间周期内使用预先确定的APPi的次数，i＝1、2…M，j＝1、2…N。

在本发明的一种实施方式中，所述装置还可以包括：

性别比例向量b确定模块(图中未示出)，用于根据所述性别已知的用户关于所述预先确定的APP的使用行为数据构建数据矩阵T，其中，T为M×L的矩阵，T中每一个元素t_il为性别已知的用户y在第二预设时间周期内使用预先确定的APPi的次数，i＝1、2…M，l＝1、2…L；

根据以下公式计算每个所述预先确定的APP对应的男性用户比例b_i，i＝1，2…M；

$>b_i=\frac{{\Sigma }_k{t}_{ik}}{{\Sigma }_l{t}_{il}}$>

其中，t_ik为数据矩阵T中第i行中性别为男性的用户所对应的元素；

确定所述性别比例向量b＝(b₁，b₂…b_M)’。

在本发明的一种实施方式中，所述性别参数x确定模块240具体用于：

根据公式Sx＝b计算所述性别参数x。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域普通技术人员可以理解实现上述方法实施方式中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，这里所称得的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。