CN107967655A - 数据资源模型建立方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的一种数据资源模型建立方法及装置,涉及旅游数据资源分析处理领域。所述方法及装置应用于数据处理服务器,通过将待处理的目标数据资源区分为第一数据项及第二数据项,用所述第一数据项匹配对应的通用数据存储分类及通用数据处理逻辑,并根据所述第二数据项建立对应的特殊数据存储分类及特殊数据处理逻辑,由此建立所述目标数据资源存储模型及目标数据资源处理模型。如此,在所述第一数据项的基础上进行所述第二数据项的扩展,使得所述目标数据资源存储模型及目标数据资源处理模型能具有了高度的适配性和扩展性,以满足对快速更新的旅游数据资源的支持。
Description
技术领域
本发明涉及旅游数据资源分析处理领域,具体而言,涉及一种数据资源模型建立方法及装置。
背景技术
随着旅游行业的蓬勃发展,旅游服务日趋商品化,旅游类软件服务平台成为人们获得旅游产品资讯或进行旅游产品消费的重要平台。由于旅游资源品类更新速度快,各个旅游资源品类下的数据项丰富,对旅游类软件服务平台的数据资源处理能力的要求也就越来越高。
发明人研究发现,现有的旅游资源类软件在面对资源品类不断快速更新的旅游产品时,没有统一的数据存储模型和数据处理模型,需要分别建立模型来对不同品类旅游产品的数据资源进行处理。数据资源模型适配性低,不能胜任类型复杂、种类繁多的旅游数据资源处理需求。
发明内容
为了克服现有技术中的上述不足,本发明的目的是提供一种模板化、适配性强的数据资源模型建立方法。所述方法应用于数据处理服务器,所述方法包括:
获得待处理的目标数据资源,所述目标数据资源包括不同的多个数据项;
分析所述多个数据项,将所述多个数据项中与预设数据项类型相同的数据项作为第一数据项,将所述多个数据项中与所述预设数据项类型不同的数据项作为第二数据项;
在一预设数据存储模型中增加与所述第二数据项对应的特殊数据存储分类,并定义数据的存储调用接口,得到目标数据资源存储模型,其中,所述预设数据存储模型中包括与所述第一数据项对应的通用数据存储分类;
根据所述第一数据项在开源服务框架中匹配对应的通用数据处理逻辑,并响应用户操作建立与所述第二数据项对应的特殊数据处理逻辑,根据所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑建立目标数据资源处理模型,其中,所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑包括对所述目标数据资源存储模型中对应数据的调用、分析或展示。
进一步地,在上述方法中,所述方法还包括:
在一预设数据校验模型中增加与所述第二数据项对应的特殊数据校验逻辑,得到目标数据资源校验模型,其中,所述预设数据校验模型中包括与所述第一数据项对应的通用数据校验逻辑,所述通用数据校验逻辑或所述特殊数据校验逻辑分别用于对相应第一数据项或第二数据项的字段属性、数据完整性、数据冗余或数据合法性进行校验。
进一步地,在上述方法中,所述方法还包括:
将所述目标数据资源存储模型、目标数据资源校验模型及目标数据资源处理模型动态注入开源框架服务框架,通过所述目标数据资源存储模型、目标数据资源校验模型及目标数据资源处理模型对目标数据资源中的数据进行存储、调用、分析或展示。
进一步地,在上述方法中,所述方法还包括:
根据预设数据项,预先建立所述通用数据存储分类、通用数据处理逻辑及通用数据校验逻辑。
进一步地,在上述方法中,所述目标数据资源存储模型采用JSON语言的数据格式对数据进行分类储存。
进一步地,在上述方法中,所述目标数据资源存储模型还包括一数据库选择接口,所述目标数据资源存储模型通过所述数据库选择接口接收所述目标数据资源处理模型发出的存储数据库选择请求,根据所述存储数据库选择请求选择对应的存储数据库。
本发明的另一目的是提供一种模板化、适配性强的数据资源模型建立装置。所述装置应用于服务器,所述装置包括:
数据资源获取模块,用于获得待处理的目标数据资源,所述目标数据资源包括不同的多个数据项;
数据项分类模块,用于分析所述多个数据项,将所述多个数据项中与预设数据项类型相同的数据项作为第一数据项,将所述多个数据项中与所述预设数据项类型不同的数据项作为第二数据项;
存储模型建立模块,用于在一预设数据存储模型中增加与所述第二数据项对应的特殊数据存储分类,并定义数据的存储调用接口,得到目标数据资源存储模型,其中,所述预设数据存储模型中包括与所述第一数据项对应的通用数据存储分类;
处理模型建立模块,用于根据所述第一数据项在开源服务框架中匹配对应的通用数据处理逻辑,并响应用户操作建立与所述第二数据项对应的特殊数据处理逻辑,根据所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑建立目标数据资源处理模型,其中,所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑包括对所述目标数据资源存储模型中对应数据的调用、分析或展示。
进一步地,在上述装置中,所述装置还包括:
校验模型建立模块,用于在一预设数据校验模型中增加与所述第二数据项对应的特殊数据校验逻辑,得到目标数据资源校验模型,其中,所述预设数据校验模型中包括与所述第一数据项对应的通用数据校验逻辑,所述通用数据校验逻辑或所述特殊数据校验逻辑分别用于对相应第一数据项或第二数据项的字段属性、数据完整性、数据冗余或数据合法性进行校验。
进一步地,在上述装置中,所述装置还包括:
动态数据模块,用于将所述目标数据资源存储模型、目标数据资源校验模型及目标数据资源处理模型动态注入开源框架服务框架,通过所述目标数据资源存储模型、目标数据资源校验模型及目标数据资源处理模型对目标数据资源中的数据进行存储、调用、分析或展示。
进一步地,在上述装置中,所述目标数据资源存储模型还包括一数据库选择接口,所述目标数据资源存储模型通过所述数据库选择接口接收所述目标数据资源处理模型发出的存储数据库选择请求,根据所述存储数据库选择请求选择对应的存储数据库。
相对于现有技术而言,本发明具有以下有益效果:
本发明提供的一种数据资源模型建立方法及装置,通过将待处理的目标数据资源区分为第一数据项及第二数据项,用所述第一数据项匹配对应的通用数据存储分类及通用数据处理逻辑,并根据所述第二数据项建立对应的特殊数据存储分类及特殊数据处理逻辑,由此建立所述目标数据资源存储模型及目标数据资源处理模型。如此,在所述第一数据项的基础上进行所述第二数据项的扩展,使得所述目标数据资源存储模型及目标数据资源处理模型能具有了高度的适配性和扩展性,以满足对快速更新的旅游数据资源的支持。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。
图1为本发明实施例提供的数据处理服务器的结构示意图;
图2为本发明实施例提供的数据资源模型建立方法的流程示意图之一;
图3为本发明实施例提供的数据资源模型建立方法的流程示意图之二;
图4为本发明实施例提供的数据资源模型建立装置的功能模块图之一;
图5为本发明实施例提供的数据资源模型建立装置的功能模块图之二。
图标:100-数据处理服务器;110-数据资源模型建立装置;111-数据资源获取模块;112-数据项分类模块;113-存储模型建立模块;114-处理模型建立模块;115-校验模型建立模块;116-动态注入模块;120-存储器;130-处理器;140-通信单元。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和出示的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。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他实施例,都属于本发明保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参照图1,图1位本实施例提供的数据处理服务器100的结构示意图。所述数据处理服务器100包括数据资源模型建立装置110、存储器120及处理器130。
所述存储器120及处理器130各元件相互之间直接或间接地电性连接,以实现数据的传输或交互。例如,这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述数据资源模型建立装置110包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器120中或固化在所述数据处理服务器100的操作系统(operating system,OS)中的软件功能模块。所述处理器130用于执行所述存储器120中存储的可执行模块,例如所述数据资源模型建立装置110所包括的软件功能模块及计算机程序等。
其中,所述存储器120可以是,但不限于,随机存取存储器(Random AccessMemory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory,EEPROM)等。其中,存储器120用于存储程序,所述处理器130在接收到执行指令后,执行所述程序。
所述处理器130可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。上述的处理器可以是公共处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(NetworkProcessor,NP)等;还可以是数字信号处理器(DSP))、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。公共处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
值得说明的是,本实施例中,所述数据处理服务器100可以是,但不限于,web(网站)服务器、ftp(file transfer protocol,文件传输协议)服务器等;所述数据处理服务器100也可以是多个服务器组成的实现相同功能的分布式平台。
请参照图2,图2为本实施例提供的一种数据资源模型建立方法的流程示意图,所述方法包括以下步骤:
步骤S110,获得待处理的目标数据资源,所述目标数据资源包括不同的多个数据项。
在本实施例中,所述待处理的目标数据资源可以为新品类的旅游产品的数据资源。
步骤S120,分析所述多个数据项,将所述多个数据项中与预设数据项类型相同的数据项作为第一数据项,将所述多个数据项中与所述预设数据项类型不同的数据项作为第二数据项。
发明人发现,实际应用中,不同品类的旅游数据资源中都包括一些通用的数据项,如:资源ID、资源类型、资源名称、资源负责人、经理或更新信息等。可以预先根据这些通用数据项建立通用的数据模型,然后在通用的数据模型基础上扩展完善不同品类旅游数据资源特有数据项,如此,可以有效提高建模的效率及模型的适配性。
故在本实施例中,将这些不同品类的旅游数据资源通用的数据项作为所述预设数据项。所述数据处理服务器100分析所述目标数据资源的多个数据项,将所述多个数据项中与所述预设数据项类型相同的数据项作为第一数据项,并将所述多个数据项中与所述预设数据项类型不同的数据项作为该目标数据资源特有的所述第二数据项。
步骤S130,在一预设数据存储模型中增加与所述第二数据项对应的特殊数据存储分类,并定义数据的存储调用接口,得到目标数据资源存储模型,其中,所述预设数据存储模型中包括与所述第一数据项对应的通用数据存储分类。
发明人发现,在实际应用中,采用关系型数据库对旅游数据资源进行存储时,无法满足旅游数据资源品类快速更新的需求支持。故在本实施例中,所述目标数据资源存储模型采用JSON语言的数据格式对数据进行分类储存。JSON采用键值对的方式进行数据的储存,在数据格式和数据字段类型上具有更少的约束条件,可以满足旅游数据资源处理对适配性和响应速度的需求。
进一步地,在本实施例中,所述方法还包括,根据所述预设数据项预先建立所述预设数据存储模型,所述预设存储模型中包括与所述目标数据资源中第一数据项对应的通用数据分类。
所述数据处理服务器100调用所述预设数据存储模型,所述预设存储模型中包括与所述目标数据资源中第一数据项对应的通用数据分类,在所述预设数据存储模型的基础上,响应用户操作建立与所述第二数据项对应的特殊数据存储分类,并定义数据的存储调用接口,得到目标数据资源存储模型。通过所述目标数据资源存储模型中的通用数据存储分类及特殊数据存储分类,可以对所述目标数据资源中的数据项进行完整地储存。
进一步地,在本实施例中,所述目标数据资源存储模型还包括一数据库选择接口。由于JSON数据格式的可以通过多种数据库存储,所以所述目标数据资源存储模型提供一所述数据库选择接口,通过所述数据库选择接口接收存储数据库选择请求,根据所述存储数据库选择请求选择对应的存储数据库。
步骤S140,根据所述第一数据项在开源服务框架中匹配对应的通用数据处理逻辑,并响应用户操作建立与所述第二数据项对应的特殊数据处理逻辑,根据所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑建立目标数据资源处理模型,其中,所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑包括对所述目标数据资源存储模型中对应数据的调用、分析或展示。
发明人发现,实际应用中,对所述预设数据项的数据处理逻辑也是具有通用性的,所以可以根据所述第一数据项在开源服务框架中匹配对应的通用数据处理逻辑。在本实施例中,所述数据处理服务器100通过MatchingBean的方式根据所述第一数据项在开源服务框架(比如,Spring框架)的服务中匹配对应的所述通用数据处理逻辑,并响应用户操作建立与所述第二数据项对应的特殊数据处理逻辑,根据所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑建立目标数据资源处理模型。
进一步地,请参照图3,所述方法还可以包括步骤S150和S160。
步骤S150,在一预设数据校验模型中增加与所述第二数据项对应的特殊数据校验逻辑,得到目标数据资源校验模型,其中,所述预设数据校验模型中包括与所述第一数据项对应的通用数据校验逻辑,所述通用数据校验逻辑或所述特殊数据校验逻辑分别用于对相应第一数据项或第二数据项的字段属性、数据完整性、数据冗余或数据合法性进行校验。
由于通过JSON数据格式存储的数据是弱类型的,难以保证数据的一致性和正确性,故在本实施中,可以在建立所述目标数据资源存储模型时建立目标数据资源校验模型,以用于所述目标数据资源进行数据校验。
在本实施例中,通过对目标数据资源的数据进行强类型的字段属性定义来保证数据类型的一致性。所述数据处理服务器100调用预设数据校验模型,所述预设数据校验模型中包括所述第一数据项对应的通用数据校验逻辑,并响应用户操作建立与所述第二数据项对应的特殊数据校验逻辑,得到目标数据资源校验模型。在本实施列中,所述目标数据资源校验模型可以为基于java.validation的校验模型。
值得说明的,所述方法还包括根据所述预设数据项预先通用数据存储分类、通用数据处理逻辑及通用数据校验逻辑,以供对新增的所述目标数据资源建模时调用。
步骤S160,将所述目标数据资源存储模型、目标数据资源校验模型及目标数据资源处理模型动态注入开源框架服务框架,通过所述目标数据资源存储模型、目标数据资源校验模型及目标数据资源处理模型对目标数据资源中的数据进行存储、调用、分析或展示。
数据处理服务器100将根据所述目标数据资源存储模型、目标数据资源处理模型和目标数据资源校验模型到Spring容器中,以支持模型的即时调用,实现对建模完成的新增品类旅游产品的热部署。
请参照图4,本实施例还提供一种数据资源模型建立装置110,所述装置包括:
数据资源获取模块111,用于获得待处理的目标数据资源,所述目标数据资源包括不同的多个数据项;
数据项分类模块112,用于分析所述多个数据项,将所述多个数据项中与预设数据项类型相同的数据项作为第一数据项,将所述多个数据项中与所述预设数据项类型不同的数据项作为第二数据项;
存储模型建立模块113,用于在一预设数据存储模型中增加与所述第二数据项对应的特殊数据存储分类,并定义数据的存储调用接口,得到目标数据资源存储模型,其中,所述预设数据存储模型中包括与所述第一数据项对应的通用数据存储分类;
处理模型建立模块114,用于根据所述第一数据项在开源服务框架中匹配对应的通用数据处理逻辑,并响应用户操作建立与所述第二数据项对应的特殊数据处理逻辑,根据所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑建立目标数据资源处理模型,其中,所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑包括对所述目标数据资源存储模型中对应数据的调用、处理或展示。
进一步地,请参照图5,所述装置还包括:
校验模型建立模块115,用于在一预设数据校验模型中增加与所述第二数据项对应的特殊数据校验逻辑,得到目标数据资源校验模型,其中,所述预设数据校验模型中包括与所述第一数据项对应的通用数据校验逻辑,所述通用数据校验逻辑或所述特殊数据校验逻辑分别用于对相应第一数据项或第二数据项的字段属性、数据完整性、数据冗余或数据合法性进行校验。
进一步地,请再次参照图5,所述装置还包括:
动态注入模块116,用于将所述目标数据资源存储模型、目标数据资源校验模型及目标数据资源处理模型动态注入开源框架服务框架,通过所述目标数据资源存储模型、目标数据资源校验模型及目标数据资源处理模型对目标数据资源中的数据进行存储、调用、分析或展示。
进一步地,所述目标数据资源存储模型还包括一数据库选择接口,所述目标数据资源存储模型通过所述数据库选择接口接收所述目标数据资源处理模型发出的存储数据库选择请求,根据所述存储数据库选择请求选择对应的存储数据库。
综上所述,本发明提供的一种数据资源模型建立方法及装置,通过将待处理的目标数据资源区分为第一数据项及第二数据项,用所述第一数据项匹配对应的通用数据存储分类及通用数据处理逻辑,并根据所述第二数据项建立对应的特殊数据存储分类及特殊数据处理逻辑,由此建立所述目标数据资源存储模型及目标数据资源处理模型。如此,在所述第一数据项的基础上进行所述第二数据项的扩展,使得所述目标数据资源存储模型及目标数据资源处理模型能具有了高度的适配性和扩展性,以满足对快速更新的旅游数据资源的支持。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。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,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种数据资源模型建立方法,应用于数据处理服务器,其特征在于,所述方法包括:
获得待处理的目标数据资源,所述目标数据资源包括不同的多个数据项;
分析所述多个数据项,将所述多个数据项中与预设数据项类型相同的数据项作为第一数据项,将所述多个数据项中与所述预设数据项类型不同的数据项作为第二数据项;
在一预设数据存储模型中增加与所述第二数据项对应的特殊数据存储分类,并定义数据的存储调用接口,得到目标数据资源存储模型,其中,所述预设数据存储模型中包括与所述第一数据项对应的通用数据存储分类;
根据所述第一数据项在开源服务框架中匹配对应的通用数据处理逻辑,并响应用户操作建立与所述第二数据项对应的特殊数据处理逻辑,根据所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑建立目标数据资源处理模型,其中,所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑包括对所述目标数据资源存储模型中对应数据的调用、分析或展示。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在一预设数据校验模型中增加与所述第二数据项对应的特殊数据校验逻辑,得到目标数据资源校验模型,其中,所述预设数据校验模型中包括与所述第一数据项对应的通用数据校验逻辑,所述通用数据校验逻辑或所述特殊数据校验逻辑分别用于对相应第一数据项或第二数据项的字段属性、数据完整性、数据冗余或数据合法性进行校验。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述目标数据资源存储模型、目标数据资源校验模型及目标数据资源处理模型动态注入开源框架服务框架,通过所述目标数据资源存储模型、目标数据资源校验模型及目标数据资源处理模型对目标数据资源中的数据进行存储、调用、分析或展示。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据预设数据项,预先建立所述通用数据存储分类、通用数据处理逻辑及通用数据校验逻辑。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标数据资源存储模型采用JSON语言的数据格式对数据进行分类储存。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标数据资源存储模型还包括一数据库选择接口,所述目标数据资源存储模型通过所述数据库选择接口接收所述目标数据资源处理模型发出的存储数据库选择请求,根据所述存储数据库选择请求选择对应的存储数据库。
7.一种数据资源模型建立装置,应用于服务器,其特征在于,所述装置包括:
数据资源获取模块,用于获得待处理的目标数据资源,所述目标数据资源包括不同的多个数据项;
数据项分类模块,用于分析所述多个数据项,将所述多个数据项中与预设数据项类型相同的数据项作为第一数据项,将所述多个数据项中与所述预设数据项类型不同的数据项作为第二数据项;
存储模型建立模块,用于在一预设数据存储模型中增加与所述第二数据项对应的特殊数据存储分类,并定义数据的存储调用接口,得到目标数据资源存储模型,其中,所述预设数据存储模型中包括与所述第一数据项对应的通用数据存储分类;
处理模型建立模块,用于根据所述第一数据项在开源服务框架中匹配对应的通用数据处理逻辑,并响应用户操作建立与所述第二数据项对应的特殊数据处理逻辑,根据所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑建立目标数据资源处理模型,其中,所述通用数据处理逻辑及所述特殊数据处理逻辑包括对所述目标数据资源存储模型中对应数据的调用、分析或展示。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
校验模型建立模块,用于在一预设数据校验模型中增加与所述第二数据项对应的特殊数据校验逻辑,得到目标数据资源校验模型,其中,所述预设数据校验模型中包括与所述第一数据项对应的通用数据校验逻辑,所述通用数据校验逻辑或所述特殊数据校验逻辑分别用于对相应第一数据项或第二数据项的字段属性、数据完整性、数据冗余或数据合法性进行校验。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
动态数据模块,用于将所述目标数据资源存储模型、目标数据资源校验模型及目标数据资源处理模型动态注入开源框架服务框架,通过所述目标数据资源存储模型、目标数据资源校验模型及目标数据资源处理模型对目标数据资源中的数据进行存储、调用、分析或展示。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述目标数据资源存储模型还包括一数据库选择接口,所述目标数据资源存储模型通过所述数据库选择接口接收所述目标数据资源处理模型发出的存储数据库选择请求,根据所述存储数据库选择请求选择对应的存储数据库。
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CN111209443A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-05-29 | 苏州亿歌网络科技有限公司 | 一种问卷数据存储方法、装置、服务器及存储介质 |
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- 2016-10-20 CN CN201610912743.5A patent/CN107967655B/zh active Active
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