一种确定车贷业务贴息的方法及系统

摘要

本申请提供了一种确定车贷业务贴息的方法及系统，获取目标车辆的可用信息；根据所述可用信息，采用预设的目标组件生成单元，确定出对该目标车辆适用的各贴息组件，作为目标组件；将所述目标组件的信息和所述可用信息输入预先训练的推荐模型，得到所述推荐模型输出的各目标组件的推荐权重；根据所述推荐权重，对各目标组件的信息进行展示，所述目标组件的信息示出该目标组件对应的月供和月利率；在接收到车贷申请请求时，根据在各目标组件中确定出该车贷申请请求对应目标组件，确定该车贷业务的贴息策略。可见，本说明书中的过程在确定车贷贴息时，较大程度的降低了人力资源的消耗。

说明书

技术领域

本申请涉及车贷业务处理技术领域，具体而言，本申请涉及一种确定车贷业务贴息的方法及系统。

背景技术

随着近年来大众消费观念的转变，贷款购车逐渐被越来越多的消费者所接受。某权威结构调查发现，近一半的车辆购置者认为贷款买车是较为合理的购车方式。

与之相伴的是，车贷产品推陈出新，越来越多的车贷产品被开发出来供用户选择。为便于用户对车贷产品的选择，通常需要将车贷产品的月供和月利率展示给用户，以供用户参考。通常情况下，车贷产品的至少部分信息(例如，前述的月供和月利率)需要通过人工计算的方式获得，在可供用户选择的车贷产品的种类较多的情况下，由计算车贷产品信息造成的工作量也是较大的。并且，随着技术的发展，越来越多的车型被开发出来，车辆的信息发生变化的情况下，车贷产品信息也发生变化的可能性较大，则需要通过人工针对不同的车型进行车贷产品信息的计算，也将造成人力资源消耗较大的现象。若在此后，用户并未在各车贷产品中确定出适合自己的，则在此前针对车贷产品信息的计算将白白浪费。

发明内容

本申请提供了一种确定车贷业务贴息的方法及系统，有效地降低了确定车贷业务贴息的过程中对人力资源消耗的程度，使得确定车贷业务贴息过程更加便捷，本申请采用的技术方案如下：

第一方面，提供了一种确定车贷业务贴息的方法，所述方法包括：

获取目标车辆的可用信息；

根据所述可用信息，采用预设的目标组件生成单元，确定出对该目标车辆适用的各贴息组件，作为目标组件；

将所述目标组件的信息和所述可用信息输入预先训练的推荐模型，得到所述推荐模型输出的各目标组件的推荐权重；

根据所述推荐权重，对各目标组件的信息进行展示，所述目标组件的信息示出该目标组件对应的月供和月利率；

在接收到车贷申请请求时，根据在各目标组件中确定出该车贷申请请求对应目标组件，确定该车贷业务的贴息策略。

在本说明书一个可选的实施例中，所述可用信息包括以下至少一种：车主信息、车辆标识信息、业务信息。

在本说明书一个可选的实施例中，所述推荐模型是通过以下步骤得到的：

根据历史中执行的历史车贷业务，确定执行该历史车贷业务时采用的目标车辆的可用信息、以及执行该历史车贷业务时采用的目标组件的信息，作为样本特征；

确定该历史车贷业务时，针对该历史车贷业务生成的车贷申请请求对应目标组件，作为标签；

根据所述样本特征和所述标签，生成该历史车贷业务对应训练样本；

将所述样本特征输入待训练的推荐模型，得到所述推荐模型的输出；

以所述输出和所述标签之间差异最小化为训练目标，对所述待训练的推荐模型的至少部分参数进行调整，得到预先训练的推荐模型。

在本说明书一个可选的实施例中，根据所述可用信息，采用预设的目标组件生成单元，确定出对该目标车辆适用的各贴息组件，作为目标组件之前，所述方法还包括：

根据预设的贴息规则，确定用于生成贴息组件的信息和组件模板；

根据所述可用信息，确定出对该目标车辆适用的各贴息组件，作为目标组件，包括：

根据用于生成贴息组件的信息和组件模板，生成各贴息组件；

在各贴息组件中，确定出与所述可用信息匹配的贴息组件；

根据与所述可用信息匹配的贴息组件，确定目标组件。

在本说明书一个可选的实施例中，采用预设的目标组件生成单元，根据所述可用信息匹配的贴息组件，确定目标组件，包括：

根据贷款利率、贷款的付款总期数、本金、余值中的至少一种，采用目标组件生成单元中的PMT函数，确定所述目标车辆对应的月供；

根据所述月供、总期数、本金、余值中的至少一种，采用目标组件生成单元中的RATE函数，确定月利率；

根据所述月供和所述月利率，确定目标组件。

在本说明书一个可选的实施例中，所述方法之前还包括：

确定当前采用的PMT函数和RATE函数，作为待调整函数；

在检测到车贷业务规则发生了更新的条件下，根据更新后的车贷业务规则对所述PMT函数和RATE函数进行调整。

在本说明书一个可选的实施例中，所述推荐模型是DNN模型。

第二方面，提供了一种确定车贷业务贴息的系统，可执行本申请上述第一方面中提供的一种确定车贷业务贴息的过程。所述系统包括以下模块中的一个或多个：

业务申请模块，配置为获取目标车辆的可用信息；

贴息配置管理模块，配置为根据所述可用信息，确定出对该目标车辆适用的各贴息组件，作为目标组件；

推荐模块，配置为采用预先训练的推荐模型，根据所述目标组件的信息和所述可用信息得到各目标组件的推荐权重；其中，

所述业务申请模块还配置为根据所述推荐权重，对各目标组件的信息进行展示，所述目标组件的信息示出该目标组件对应的月供和月利率；并接收车贷申请请求；以根据在各目标组件中确定出该车贷申请请求对应目标组件，确定该车贷业务的贴息策略。

在本说明书一个可选的实施例中，所述可用信息包括以下至少一种：车主信息、车辆标识信息、业务信息。

在本说明书一个可选的实施例中，所述确定车贷业务贴息的系统还可以包括训练模块。

所述训练模块，配置为根据历史中执行的历史车贷业务，确定执行该历史车贷业务时采用的目标车辆的可用信息、以及执行该历史车贷业务时采用的目标组件的信息，作为样本特征。确定该历史车贷业务时，针对该历史车贷业务生成的车贷申请请求对应目标组件，作为标签。根据所述样本特征和所述标签，生成该历史车贷业务对应训练样本。将所述样本特征输入待训练的推荐模型，得到所述推荐模型的输出。以所述输出和所述标签之间差异最小化为训练目标，对所述待训练的推荐模型的至少部分参数进行调整，得到预先训练的推荐模型。

在本说明书一个可选的实施例中，贴息配置管理模块可以包括贴息组件信息批量导入子模块和计算模块。

所述贴息组件信息批量导入子模块，配置为据预设的贴息规则，确定用于生成贴息组件的信息和组件模板。

所述计算模块，配置为根据用于生成贴息组件的信息和组件模板，生成各贴息组件；在各贴息组件中，确定出与所述可用信息匹配的贴息组件；根据与所述可用信息匹配的贴息组件，确定目标组件。

在本说明书一个可选的实施例中，所述计算模块具体配置为：根据贷款利率、贷款的付款总期数、本金、余值中的至少一种，采用目标组件生成单元中的PMT函数，确定所述目标车辆对应的月供。根据所述月供、总期数、本金、余值中的至少一种，采用目标组件生成单元中的RATE函数，确定月利率。根据所述月供和所述月利率，确定目标组件。

在本说明书一个可选的实施例中，所述贴息配置管理模块还可以包括准备子模块和调整子模块。

所述准备子模块，配置为确定当前采用的PMT函数和RATE函数，作为待调整函数。

所述调整子模块，配置为在检测到车贷业务规则发生了更新的条件下，根据更新后的车贷业务规则对所述PMT函数和RATE函数进行调整。

在本说明书一个可选的实施例中所述推荐模型是DNN模型。

第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于：执行第一方面所示的确定车贷业务贴息的方法。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行第一方面所示的确定车贷业务贴息的方法。

本申请提供了一种确定车贷业务贴息的方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，采用预设的目标组件生成单元确定出目标组件，目标组件中一定程度的示出了可供目标车辆对应的用户选择的车贷产品的至少部分信息，该过程能够一定程度的将不适于该目标车辆、和/或不适于该目标车辆对应的用户的车贷产品排除。并且，该确定目标组件的过程由目标组件生成单元执行，无需耗费过多的人力。之后，采用预先训练的推荐模型确定出各个目标组件的推荐权重，推荐权重示出目标组件的推荐程度，使得用户能够根据推荐权重直观的判断出目标组件与本次车贷业务的匹配程度，便于用户进行选择。可见，本说明书中的过程在确定车贷贴息时，较大程度的降低了人力资源的消耗。并且，本说明书中的过程能够向用户展示目标组件的推荐程度，有利于用户进行选择，进而提高车贷业务的处理效率。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本申请实施例的一种确定车贷业务贴息的过程示意图；

图2为本申请实施例的一种贴息配置管理模块作业过程示意图；

图3为本申请实施例的一种确定车贷业务贴息的系统示意图；

图4为本申请实施例的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，各实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。

在本申请实施例的描述中，“示例性的”、“例如”或者“举例来说”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”、“例如”或者“举例来说”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”、“例如”或者“举例来说”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

在本申请实施例的描述中，术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，单独存在B，同时存在A和B这三种情况。另外，除非另有说明，术语“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个系统是指两个或两个以上的系统，多个终端是指两个或两个以上的终端。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本说明书中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

本说明书中的确定车贷业务贴息的方法基于确定车贷业务贴息的系统，所述系统包括业务申请模块、贴息配置管理模块和推荐模块。示例性的，本说明书中的确定车贷业务贴息的过程如图1所示。

本说明书中的确定车贷业务贴息的过程可以包括以下步骤中的一个或多个。

S100：业务申请模块获取目标车辆的可用信息。

本说明书中的目标车辆是本次车贷业务所针对的车辆，则目标车辆有可能不是某一辆具体的车辆，而是满足一定的条件的一类车辆的概括。

可用信息是本次车贷业务确定贴息策略所采用的各信息。在本说明书一个可选的实施例中，所述可用信息包括以下至少一种：车主信息、车辆标识信息、业务信息。

其中，车主信息可以包括车主的职业、年收入、信用状况等用可用于表征车主还款能力的信息。车辆标识信息可以包括车辆的品牌、型号等。

业务信息可以包括还款方式、用户月供、贷款金额、贷款期限、贷款利率等。

在本说明书一个可选的实施例中，业务申请模块具有前端交互界面，用户可以根据该前端交互界面显示的内容，信息可用信息录入。

此外，通过录入的信息有可能未必涵盖所有可用信息。例如，用户的信用状况若由用户自行录入，则有可能会引起用户为了车贷业务的达成而录入虚假信息。则本说明书中的系统可以与预设的用户信息管理系统连接。在接收到用户录入的车主信息之后，业务申请模块通过所述用户信息管理系统，根据该车主信息进行查询，得到该目标车辆对应的车主的信用状况。

S102：业务申请模块将可用信息发送至贴息配置管理模块。

在本说明书中，业务申请模块在前端与用户对应。贴息配置管理模块则是在后端，对用户不可见。为使得业务申请模块与贴息配置管理模块之间能够交互，本说明书中的业务申请模块与贴息配置管理模块可以通过网络连接，以实现交互。

由前述内容可知，本说明书中的可用信息可以包含车主信息，车主信息隐私性较强，为避免发生隐私泄露的现象，本说明书中的贴息配置管理模块可以包括预设的安全接口(API)，使得贴息配置管理模块通过安全接口与业务申请模块进行交互。

S104：贴息配置管理模块根据所述可用信息，确定出对该目标车辆适用的各贴息组件，作为目标组件。

在本说明书一个可选的实施例中，可以根据预设的贴息规则，确定用于生成贴息组件的信息和组件模板，如图2所示。其中，贴息组件的信息示出贴息产品的类型、名称等用于确定贴息金额等。组件模板示出了贴息组件的信息的组合方式。

则可以根据用于生成贴息组件的信息和组件模板，生成各贴息组件。在各贴息组件中，确定出与所述可用信息匹配的贴息组件。根据与所述可用信息匹配的贴息组件，确定目标组件。

本说明书中的目标组件是可以供用户选择的目标组件。例如，用户本次申请的贴息业务的车辆的车型是A，而贴息组件包括贴息组件a和贴息组件b，贴息组件a是为车型A设计的，贴息组件b是为车型B设计的。则对于车型A，贴息组件a是目标组件，而贴息组件b不是目标组件。

S106：贴息配置管理模块将目标组件发送至推荐模块。

S108：贴息配置管理模块将目标组件发送至业务申请模块。

本说明书对步骤S106和步骤S108的执行次序不做限制。本说明书中的过程的目标之一是为用户的选择提供便利，则优选地将各个目标组件以及通过后续步骤得到的目标组件的推荐权重同时展示给用户。则业务申请模块在接收到目标组件之后可以将目标组件的数据写入缓存，待获取到推荐权重之后，再一起进行展示。

S110：推荐模块采用预先训练的推荐模型，根据所述目标组件的信息和所述可用信息得到各目标组件的推荐权重。

本说明书中的推荐模型可以是人工智能模型，例如，DNN(Deep Neural Networks，深度神经网络)模型。

具体地，可以将目标组件的信息和所述可用信息输入推荐模型，得到推荐模型输出的各目标组件的推荐权重。

S112：推荐模块将推荐权重发送至业务申请模块。

本说明书对推荐模块和业务申请模块之间的通信方式不做限制，在本说明书一个可选的实施例中，推荐模块和业务申请模块可以通过网络通信。

S114：根据推荐权重对目标组件进行显示。

由前述内容可知，本说明书中的确定车贷业务贴息的过程所采用的预先训练的推荐模型发挥了较为关键的作用，现就如何获得预先训练的推荐模型金属说明。

首先，根据历史中执行的历史车贷业务，确定执行该历史车贷业务时采用的目标车辆的可用信息、以及执行该历史车贷业务时采用的目标组件的信息，作为样本特征。然后，确定该历史车贷业务时，针对该历史车贷业务生成的车贷申请请求对应目标组件，作为标签。根据所述样本特征和所述标签，生成该历史车贷业务对应训练样本。

然后，将所述样本特征输入待训练的推荐模型，得到所述推荐模型(推荐模块的构成之一)的输出。以所述输出和所述标签之间差异最小化为训练目标，对所述待训练的推荐模型的至少部分参数进行调整，得到预先训练的推荐模型。

具体地，可以预先的根据实际的需求确定推荐模型的隐藏层层数、权重参数、偏置参数、损失函数、激活函数(例如reLu激活函数)、学习率及梯度优化方式。在得到训练样本之后，随机抽取指定数量的训练样本作为训练集，将除所述训练集以外的其他训练样本，作为测试集。

在将样本特征输入推荐模型之后，输入的数据经过隐藏层向前传输，逐层处理最终得到推荐模型的输出。之后将输出与标签的均方差作为整个推荐模型的损失，得到推荐模型的损失。损失是神经网络模型对数据拟合程度的反应，拟合的效果越差，损失越大。

计算损失对推荐模型的权重参数的偏导，实现反向传播，更新每一层的权重矩阵，不断地学习提取可用信息与推荐权重间的特征。训练推荐模型的过程就是不断地减小损失，本方案中使用Adam优化算法迭代更新调整推荐模型中的至少部分权重参数，使得损失达到最小。反向传播算法的核心是从输出层逐层向前计算损失对隐藏层神经元输出值的梯度和对权重参数的梯度。

待推荐模型收敛之后，根据测试集对推荐模型进行测试。

在本说明书一个可选的实施例中，为得到适于可用信息的目标组件，可以根据贷款利率、贷款的付款总期数、本金、余值中的至少一种，采用目标组件生成单元中的PMT(每期付款额)函数，确定所述目标车辆对应的月供。根据所述月供、总期数、本金、余值中的至少一种，采用目标组件生成单元中的RATE(月利率)函数，确定月利率。根据所述月供和所述月利率，确定目标组件。需要说明的是，本说明书对确定月供、确定月利率的次序不做限制。

在本说明书一个可选的实施例中，在执行本说明书中的确定车贷业务贴息的方法之前，还可以确定当前采用的PMT函数和RATE函数，作为待调整函数。在检测到车贷业务规则(在可选的实施例中，该业务规则可以是由银行制定的)发生了更新的条件下，根据更新后的车贷业务规则对所述PMT函数和RATE函数进行调整，如图2所示。该调整可以是通过在函数的某些项之前增加系数的方式进行的调整。例如，可以设置系数对贷款利率进行提高(该系数大于1时)或降低(该系数小于1时)。

在本说明书一个可选的实施例中，PMT函数如下：

PMT＝r*(fv+pv*(1+r)

公式(1)

式中：r是贷款利率；n是贷款的付款总期数；pv现值是(本金)；fv是未来值(余值)；t是数字0或1,1代表初期(先付：每期的第一天付)，不输入或者输入0代表末期(后付：每期的最后一天付)。

式中：a是用户月供；b是用户利率；c是贷款期限；d是贷款金额；e是车辆的厂商指导价；f是尾款比例。

确定月利率的过程可以是：首先，确定PMT、n、pv、fv、t。定义收敛精度值p：0.0000001，最大迭代次数m：20次，基础利率r:0.1。

然后，采用公式(3)或公式(4)进行计算：

y＝pv*e

公式(3)

y＝pv*(1+n*r)+pmt*(1+r*t)*n+fv

公式(4)

采用公式(5)计算客户总利息：

y

公式(5)

采用公式(6)计算：

y

公式(6)

在迭代次数m内，计算|y

如果|y

本说明书进一步提供一种确定车贷业务贴息的系统，可执行本申请上述实施例中提供的一种确定车贷业务贴息的过程。如图3所示，所述确定车贷业务贴息的系统可以包括以下模块中的一个或多个：

业务申请模块300，配置为获取目标车辆的可用信息；

贴息配置管理模块302，配置为根据所述可用信息，确定出对该目标车辆适用的各贴息组件，作为目标组件；

推荐模块305304，配置为采用预先训练的推荐模型，根据所述目标组件的信息和所述可用信息得到各目标组件的推荐权重；其中，

所述业务申请模块300还配置为根据所述推荐权重，对各目标组件的信息进行展示，所述目标组件的信息示出该目标组件对应的月供和月利率；并接收车贷申请请求；以根据在各目标组件中确定出该车贷申请请求对应目标组件，确定该车贷业务的贴息策略。

在本说明书一个可选的实施例中，所述可用信息包括以下至少一种：车主信息、车辆标识信息、业务信息。

在本说明书一个可选的实施例中，所述确定车贷业务贴息的系统还可以包括训练模块。

所述训练模块，配置为根据历史中执行的历史车贷业务，确定执行该历史车贷业务时采用的目标车辆的可用信息、以及执行该历史车贷业务时采用的目标组件的信息，作为样本特征。确定该历史车贷业务时，针对该历史车贷业务生成的车贷申请请求对应目标组件，作为标签。根据所述样本特征和所述标签，生成该历史车贷业务对应训练样本。将所述样本特征输入待训练的推荐模型，得到所述推荐模型的输出。以所述输出和所述标签之间差异最小化为训练目标，对所述待训练的推荐模型的至少部分参数进行调整，得到预先训练的推荐模型。

在本说明书一个可选的实施例中，贴息配置管理模块302可以包括贴息组件信息批量导入子模块和计算模块。

所述贴息组件信息批量导入子模块，配置为据预设的贴息规则，确定用于生成贴息组件的信息和组件模板。

所述计算模块，配置为根据用于生成贴息组件的信息和组件模板，生成各贴息组件；在各贴息组件中，确定出与所述可用信息匹配的贴息组件；根据与所述可用信息匹配的贴息组件，确定目标组件。

在本说明书一个可选的实施例中，所述计算模块具体配置为：根据贷款利率、贷款的付款总期数、本金、余值中的至少一种，采用目标组件生成单元中的PMT函数，确定所述目标车辆对应的月供。根据所述月供、总期数、本金、余值中的至少一种，采用目标组件生成单元中的RATE函数，确定月利率。根据所述月供和所述月利率，确定目标组件。

在本说明书一个可选的实施例中，所述贴息配置管理模块302还可以包括准备子模块和调整子模块。

所述准备子模块，配置为确定当前采用的PMT函数和RATE函数，作为待调整函数。

所述调整子模块，配置为在检测到车贷业务规则发生了更新的条件下，根据更新后的车贷业务规则对所述PMT函数和RATE函数进行调整。

在本说明书一个可选的实施例中所述推荐模型是DNN模型。

对于系统实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中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网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本说明书一个或多个实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

进一步的，本申请实施例提供了一种电子设备，如图4所示，图4所示的电子设备40包括：处理器401和存储器存储设备403。其中，处理器401和存储器存储设备403相连，如通过总线402相连。进一步地，电子设备40还可以包括收发器404。需要说明的是，实际应用中收发器404不限于一个，该电子设备40的结构并不构成对本申请实施例的限定。其中，处理器401应用于本申请实施例中，用于实现图3所示的各个模块的功能。收发器404包括接收机和发射机。

处理器401可以是CPU，通用处理器，DSP，ASIC，FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器401也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。

总线402可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线402可以是PCI总线或EISA总线等。总线402可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储设备403可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。

存储设备403用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器401来控制执行。处理器401用于执行存储设备403中存储的应用程序代码，用于实现图3所示的各个模块的功能。

本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例中所示的方法。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

以上仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。