具体实施方式
以下,将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解,这些描述只是示例性的,而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中,为便于解释,阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而,明显地,一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外,在以下说明中,省略了对公知结构和技术的描述,以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例,而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义,除非另外定义。应注意,这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义,而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。
本公开的实施例提供了一种能够实现对ABS资产进行高效统计和分析的画像构建方法以及能够实现该方法的画像构建系统。该方法包括获取目标资产的第一业务数据;获取目标资产的关联信息;获取预先配置的资产画像构建规则;以及利用第一业务数据和关联信息,并按照资产画像构建规则,构建关于目标资产的第一资产画像。
图1示意性示出了可以应用本公开的画像构建方法和系统的示例性系统架构。需要注意的是,图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例,以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容,但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
如图1所示,根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线和/或无线通信链路等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用,例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端和/或社交平台软件等(仅为示例)。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器,例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理,并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。
需要说明的是,本公开实施例所提供的画像构建方法一般可以由服务器105执行。相应地,本公开实施例所提供的画像构建系统一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的画像构建方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地,本公开实施例所提供的画像构建系统也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
图2示意性示出了根据本公开实施例的画像构建方法的流程图。
如图2所示,该方法包括操作S210~S240,其中:
在操作S210,获取目标资产的第一业务数据。
其中,目标资产可以是新增资产,第一业务数据可以包括但不限于目标资产的数额,目标资产产生的时间,以及产生目标资产的ABS系统等资产属性信息。
在操作S220,获取目标资产的关联信息。
由于一笔资产往往可以在各个不同的维度上与其他信息关联,比如在用户维度上与同一用户的其他资产关联,如该笔资产的用户除了该笔资产还有那些资产等,在资产归属维度上与出资方即资产所有人关联,如该笔资产的所有人是谁,在资产来源维度上与投资方即发行协议关联,如该笔资产的发行信息,发行时间和有效期限等,在资产行为维度上与资产行为信息关联,如该笔资产的还款形式、资产的逾期、资产的还款等。
基于此,目标资产的关联信息可以包括但不限于:目标资产与其他资产间的关联;目标资产与出资方间的关联;目标资产与投资方间的关联,目标资产的资产行为信息。
在操作S230,获取预先配置的资产画像构建规则。
资产画像构建规则可以预先配置,具体地,可以通过如图3所示的配置管理数据库配置。
资产画像构建规则也可以从多个维度进行设定,比如它可以但不限于资产的业务数据维度和资产的关联信息维度,其中,资产的关联信息维度包括但不限于:当前资产与其他资产间的关联;资产与出资方间的关联;资产与投资方间的关联,资产的资产行为信息,等等。
在操作S240,利用第一业务数据和关联信息,并按照资产画像构建规则,构建关于目标资产的第一资产画像。
具体地,可以将目标资产的第一业务数据及其关联信息,按照资产画像构建规则的相关维度,分成不同维度的画像数据,进而使用这些画像数据按维度描述目标资产,得到的即为目标资产的第一资产画像。
与现有技术中海量ABS资产的分布、关联、发行、过滤、统计等只能依赖各个ABS系统各自实现,导致无法对当前的ABS资产进行高效地统计和分析相比,本公开实施例,通过构建ABS资产的资产画像,达到了通过资产画像描述资产的容貌的效果,实现了高效地统计和分析当前的ABS资产的目的。
下面参考图3~图7,结合具体实施例对图2所示的方法做进一步说明。
作为一种可选的实施例,如图5所示,操作S240利用第一业务数据和关联信息,并按照资产画像构建规则,构建关于目标资产的第一资产画像,包括操作S241~S243,其中:
在操作S241,基于资产画像构建规则,确定一包含有多个画像维度的资产画像模型。
具体地,基于预先配置的资产画像构建规则,需要从哪些维度去描述一幅资产画像,这些维度被定义为用于生成资产的资产画像的模型的多个画像维度。
例如,资产画像构建规则可以预定义资产画像模型包含资产的资产属性信息,一笔资产与其他资产间的关联,一笔资产与出资方间的关联,一笔资产与投资方间的关联,一笔资产的资产行为信息。
此外,多笔资产可以使用同一个资产画像模型生成各自对应的资产画像。
在操作S242,将第一业务数据和关联信息,按照资产画像模型所包含的多个画像维度进行分类,得到多类第一画像数据,其中,不同类别的第一画像数据具有不同的资产属性,每个资产属性对应于一个画像维度。
如前文所述,由于一笔资产的业务数据对应于该笔资产的资产属性信息,关联信息相关关联维度分别对应于该资产与其他资产间的关联,该笔资产与出资方间的关联,该笔资产与投资方间的关联,该笔资产的资产行为信息,因此目标资产作为一笔资产,其第一业务数据和关联信息可以按如上方式分类,从而得到对应的画像数据。
在操作S243,将多类第一画像数据,填充到资产画像模型的相应画像维度上,以生成关于目标资产的第一资产画像。
通过本公开实施例,采用多个维度对一副资产画像进行描述,实现了多维度高效统计和分析当前的ABS资产的目的。
作为一种可选的实施例,该方法除了包括如图2所示的操作S210~S240之外,或者除了包括如图2所示的操作S210~S240以及如图3所示的操作S241~S243之外,如图6所示,该方法还可以包括操作S250~S260,其中:
在操作S250,获取目标资产的第二业务数据。
目标资产不仅可以是新增资产,在本公开实施例中它还可以是已有资产,即之前产生的资产,对应的目标资产的第二业务数据可以是资产变更产生的业务数据,如资产的还款产生的业务数据,等等。
在操作S260,利用第二业务数据,并按照资产画像构建规则,修改第一资产画像,以生成关于目标资产的第二资产画像。
具体地,如上述实施例,按照资产画像构建规则将第二业务数据分配到资产画像模型的特定维度上,从而使用这些业务数据在第一资产画像的基础上进一步填充、丰富资产画像,得到另一幅资产画像,即第二资产画像。
通过本公开实施例,随着一笔资产的实时业务数据的不断产生,可以随之更新该笔资产的资产画像,从而实现动态地追踪资产,描述资产的容貌的目的,进而可以更高效地统计和分析当前的ABS资产。
作为一种可选的实施例,该方法除了包括如图2所示的操作S210~S240和如图6所示的操作S250~S260之外,或者除了包括如图2所示的操作S210~S240以及如图3所示的操作S241~S243以及如图6所示的操作S250~S260之外,如图7所示,该方法还可以包括操作S270~S280,其中:
在操作S270,在修改第一资产画像之前,保存关于目标资产的第一资产画像;以及
在操作S280,在生成第二资产画像之后,保存关于目标资产的第二资产画像。
通过本公开实施例提供的方案,每新增一笔资产,可以生成并保存一幅关于该笔资产的初始资产画像,后续该笔资产每变更一次,还生成并保存一幅关于该笔资产的变更资产画像,这样,就可以不断地保存一笔资产的历史快照,从而能够为该笔资产的溯源、审计提供有效的查看工具。
作为一种可选的实施例,在利用第二业务数据,并按照资产画像构建规则,修改第一资产画像之前,该方法还包括:
判断资产画像构建规则是否已被重新配置;
若资产画像构建规则已被重新配置,则获取重新配置的资产画像构建规则;以及
利用第二业务数据,并按照资产画像构建规则,修改第一资产画像,包括:利用第二业务数据,并按照重新配置的资产画像构建规则,修改第一资产画像。
由于随着科学技术的不断进步和实际生活发展的需要,ABS资产在发展过程中极有可能变得更加多样性和复杂性,为了适应ABS资产发展需求,因而可以不断完善资产画像模型,对资产画像构建规则进行重新配置,此时,如果不加判断,依旧使用之前的资产画像构建规则,则无法准确地构建出符合时代发展的资产画像,因而为了克服上述缺陷,在利用一笔资产的业务数据(包括新增该笔资产时产生的业务数据和变更该笔资产时产生的业务数据)构建该笔资产的资产画像时,需要判断并使用最新重置的资产画像构建规则。
作为一种可选的实施例,资产画像模型所包含的多个画像维度包括以下中的几种:目标资产的资产属性信息;目标资产的资产行为信息;目标资产与其他资产间的关联;目标资产与出资方间的关联;目标资产与投资方间的关联。
通过以上五个维度的关联,对于一笔ABS资产而言,应该能够获得比较全面的资产面容,并且可以直观地表述该笔资产的来源、归属、还款形式、资产的逾期、资产的还款、资产所有人等等一些关联信息,同时根据ABS资产的画像,可以多维度的进行资产统计,分析及趋势的预测。
ABS资产画像,是针对ABS资产证券化的资产进行多维度、多属性的标识,通过资产的动态变化雕刻成ABS资产的动态容貌。针对当前ABS资产的多样性和多变性等复杂情况,对ABS资产证券化的资产进行资产画像将成为解决资产统计和分析的一个重要手段,ABS资产画像也是未来ABS资产在质量安全上一个必要审查工具。
以下将结合图3和图4对本公开进行详细阐述。
由于标识ABS系统底层持久化的MySql数据库集群,存储着ABS系统每天实时处理资产业务的业务数据,包括但不限于ABS资产的实时还款、逾期、罚息、金额、资产原始人等各种资产维度和用户维度的资产信息,因此画像应用集群可以从MySql数据库集群中获取资产(包括目标资产)的业务数据(包括第一业务数据)。
如图3所示,由于CDS管道平台能够同步分析MySql数据库集群的BinLog数据,并将解析的BinLog数据按照业务表配置进行MQ消息系统的分发,以及将解析后的变化数据发送到Kafka消息系统中,实现多通道多消息主题有序性的处理,因此,可以将资产画像的系统架构设计成如图3所示的架构,其对应的数据流图如图4所示,从而将ABS系统实时处理资产产生的业务数据,通过依次通过CDS管道系统和Kafka消息系统,高效地分发给画像应用集群。
此外,为了保证数据安全、可靠、稳定,如图3所示,MySql数据库集群采用主从架构,应用数据采用分库分表策略进行数据分片存储。
如图3和图4所示,Kafka消息平台主要负责接收CDS管道平台生产的MQ消息,同时转发消息给画像应用集群。Kafka消息平台针对海量数据,在处理上有高性能表现,能够准实时地将业务实时数据发送到画像应用集群,保证了数据时效性和海量数据处理的高效性及稳定性。
如图3和图4所示,画像应用集群是画像系统的核心业务层,部署了资产画像的业务处理应用,负责接收Kafka消息集群分发的消息,处理每条业务变更产生的业务数据后,对资产画像进行动态绘制。画像应用集群的画像处理逻辑依赖于配置管理数据库中的业务规则配置。资产画像的维度和属性信息配置在MySql配置管理数据库中,可以动态的调节资产画像的属性和范围。在资产属性的归纳中能做到变化无穷且动态处理。资产画像应用集群根据配置管理数据库中的业务规则配置进行ABS资产画像模型处理,同时将资产画像同步更新到ElasticSearch数据集群中。在有特殊业务规则下可以将清洗后的画像数据分发到MQ消息服务中,实现与第三方插件进行解耦交互。
如图3和图4所示,ElasticSearch集群主要负责ABS资产画像的存储,负责资产统计、分析数据的处理。同时在存储业务变更数据的同时将ABS资产画像的历史版本进行存储备份,为后期资产的溯源和稽核审计做数据备份。高效地查询服务和海量数据分布式存储能快速地进行资产画像的查询和资产的统计分析。同时可以提供第三方接口对外服务,在与资产AI系统的交互中做到快速响应和海量数据的高效统计、分析。
如图3和图4所示,MQ消息平台提供MQ服务,即第三方MQ消息队列服务,提供资产画像数据的第三方存储和分发。负责将ABS资产画像业务系统整合的资产画像数据转发给第三方服务,作为数据交互的解耦点,为后期资产画像服务平台做基础准备。
如图3和图4所示,资产AI系统,即资产画像的前端系统,负责展示资产画像的结果,展示资产画像的统计分析和资产的关系图谱及资产规模的总体概览。提供资产预测模型,根据现资产画像模型进行未来资产趋势统计分析。同时也是资产画像业务规则的配置系统,可以通过资产AI系统配置资产画像的业务规则和资产AI系统的资产展示信息和统计维度的信息,提供美观的界面,为业务人员对于ABS资产的掌控赋能。
如图3和图4所示,第三方接口服务主要负责将ABS资产的画像模型数据提供给第三方,具体可以提供多种多维的资产画像信息,可以有效支撑ABS资产的溯源和标准数据查询需求。此外,第三方接口服务还可以提供标准的REST风格编码接口以便进行数据的传输交互,查询资产画像结果集合主要来源于ElasticSearch数据集群。
如图3和图4所示,配置管理数据库主要负责存储资产画像的业务规则配置信息,还负责存储一些资产画像业务集群和资产AI系统的参数配置信息。通过资产AI系统的前端配置管理,可以动态的修改配置管理数据库的实时数据,同时作用于资产画像业务集群的实时业务处理中,是ABS资产画像系统的关系型数据库存储方案。为了保证数据安全和可靠,配置管理数据库也可以采用主从同步的数据库读写分离架构。资产AI系统负责将资产统计规则、资产画像规则等业务行为数据写入到主数据库中。资产画像业务集群跟从库交互读取准实时业务规则数据。
如图4所示,资产画像系统的数据流程如下:ABS资产证券化业务系统数据变更并触发BinLog日志收集;CDS管道平台采集ABS资产证券化业务系统的变更数据,按照业务规则配置监听并获取变更数据结果集,同时封装变更数据为消息体发送消息到Kafka消息平台;Kafka消息平台接收到CDS管道平台发送的ABS资产变更数据,转发给画像应用集群;画像应用集群响应于Kafka消息平台的消息处理,获取到ABS资产证券化业务系统的变更数据,同时连接配置管理数据库获取资产画像的业务规则配置信息,根据业务规则配置信息处理消息体中包含的资产变更数据,进行资产画像的建模修改,同时还根据业务配置规则转发数据到MQ消息平台,以提供第三方消息处理,画像应用集群处理完毕以后,将ABS资产画像写入到ElasticSearch集群中存储,以便提供给第三方查询和资产AI系统的查询;ElasticSearch集群存储ABS资产画像实时数据,同时保留历史画像数据的版本快照,同时提供第三方接口服务和数据查询;资产AI系统负责链接配置管理数据库配置资产画像业务规则,同时提供资产画像的前端展示页面和资产画像统计页面及资产画像的各种统计及未来资产预测的查询等;第三方接口服务主要对外提供资产画像数据,其对外提供的资产画像数据来源于ElasticSearch集群。
图8示意性示出了根据本公开实施例的画像构建系统的框图。
如图8所示,画像构建系统800包括第一获取模块810、第二获取模块820、第三获取模块830和构建模块840。
第一获取模块810,用于获取目标资产的第一业务数据;
第二获取模块820,用于获取目标资产的关联信息;
第三获取模块830,用于获取预先配置的资产画像构建规则;以及
构建模块840,用于利用第一业务数据和关联信息,并按照资产画像构建规则,构建关于目标资产的第一资产画像。
与现有技术中海量ABS资产的分布、关联、发行、过滤、统计等只能依赖各个ABS系统各自实现,导致无法对当前的ABS资产进行高效地统计和分析相比,本公开实施例,通过构建ABS资产的资产画像,达到了通过资产画像描述资产的容貌的效果,实现了高效地统计和分析当前的ABS资产的目的。
作为一种可选的实施例,如图9所示,构建模块840包括:确定单元841、分类单元842和填充单元843。
确定单元841,用于基于资产画像构建规则,确定一包含有多个画像维度的资产画像模型;分类单元842,用于将第一业务数据和关联信息,按照资产画像模型所包含的多个画像维度进行分类,得到多类第一画像数据,其中,不同类别的第一画像数据具有不同的资产属性,每个资产属性对应于一个画像维度;以及填充单元843,用于将多类第一画像数据,填充到资产画像模型的相应画像维度上,以生成关于目标资产的第一资产画像。
通过本公开实施例,采用多个维度对一副资产画像进行描述,实现了多维度高效统计和分析当前的ABS资产的目的。
作为一种可选的实施例,该系统除了包括如图8所示的模块之外,或者除了包括如图8所示的模块和如图9所示的单元之外,如图10所示,该系统还可以包括:第四获取模块850和修改模块860。
第四获取模块850,用于获取目标资产的第二业务数据;以及修改模块860,用于利用第二业务数据,并按照资产画像构建规则,修改第一资产画像,以生成关于目标资产的第二资产画像。
通过本公开实施例,随着一笔资产的实时业务数据的不断产生,可以随之更新该笔资产的资产画像,从而实现动态地追踪资产,描述资产的容貌的目的,进而可以更高效地统计和分析当前的ABS资产。
作为一种可选的实施例,该系统除了包括如图8所示的模块和如图9所示的单元之外,或者除了包括如图8所示的模块和如图9所示的单元以及如图10所示的模块之外,如图11所示,该系统还可以包括:第一保存模块870和第二保存模块880。
第一保存模块870,用于在修改第一资产画像之前,保存关于目标资产的第一资产画像;以及第二保存模块880,用于在生成第二资产画像之后,保存关于目标资产的第二资产画像。
通过本公开实施例提供的方案,每新增一笔资产,可以生成并保存一幅关于该笔资产的初始资产画像,后续该笔资产每变更一次,还生成并保存一幅关于该笔资产的变更资产画像,这样,就可以不断地保存一笔资产的历史快照,从而能够为该笔资产的溯源、审计提供有效的查看工具。
作为一种可选的实施例,该系统除了包括如图8所示的模块和如图9所示的单元之外,或者除了包括如图8所示的模块和如图9所示的单元以及如图10所示的模块之外,如图12所示,系统还包括:判断模块890和第五获取模块8100。
判断模块890,用于在利用第二业务数据,并按照资产画像构建规则,修改第一资产画像之前,判断资产画像构建规则是否已被重新配置;第五获取模块8100,用于在资产画像构建规则已被重新配置的情况下,获取重新配置的资产画像构建规则,其中,相应地,修改模块860,还用于:利用第二业务数据,并按照重新配置的资产画像构建规则,修改第一资产画像。
由于随着科学技术的不断进步和实际生活发展的需要,ABS资产在发展过程中极有可能变得更加多样性和复杂性,为了适应ABS资产发展需求,因而可以不断完善资产画像模型,对资产画像构建规则进行重新配置,此时,如果不加判断,依旧使用之前的资产画像构建规则,则无法准确地构建出符合时代发展的资产画像,因而为了克服上述缺陷,在利用一笔资产的业务数据(包括新增该笔资产时产生的业务数据和变更该笔资产时产生的业务数据)构建该笔资产的资产画像时,需要判断并使用最新重置的资产画像构建规则。
作为一种可选的实施例,资产画像模型所包含的多个画像维度包括以下中的几种:目标资产的资产属性信息;目标资产的资产行为信息;目标资产与其他资产间的关联;目标资产与出资方间的关联;目标资产与投资方间的关联。
通过以上五个维度的关联,对于一笔ABS资产而言,应该能够获得比较全面的资产面容,并且可以直观地表述该笔资产的来源、归属、还款形式、资产的逾期、资产的还款、资产所有人等等一些关联信息,同时根据ABS资产的画像,可以多维度的进行资产统计,分析及趋势的预测。
根据本公开的实施例的模块、单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路,例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC),或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现,或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者,根据本公开实施例的模块、单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块,当该计算机程序模块被运行时,可以执行相应的功能。
例如,第一获取模块810、第二获取模块820、第三获取模块830和构建模块840中的任意多个可以合并在一个模块/单元中实现,或者其中的任意一个模块/单元可以被拆分成多个模块/单元。或者,这些模块/单元/子单元中的一个或多个模块/单元的至少部分功能可以与其他模块/单元/子单元的至少部分功能相结合,并在一个模块/单元中实现。根据本公开的实施例,第一获取模块810、第二获取模块820、第三获取模块830和构建模块840中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路,例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC),或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现,或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者,第一获取模块810、第二获取模块820、第三获取模块830和构建模块840中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块,当该计算机程序模块被运行时,可以执行相应的功能。
需要说明的是,本公开的实施例中系统部分与本公开的实施例中方法部分是相对应的,系统部分的描述具体参考方法部分,在此不再赘述。
图13示意性示出了根据本公开实施例的适于实现画像构建方法和系统的计算机系统的框图。图13示出的计算机系统仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图13所示,根据本公开实施例的计算机系统500包括处理器501,其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器501例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如,专用集成电路(ASIC)),等等。处理器501还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器501可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
在RAM 503中,存储有系统500操作所需的各种程序和数据。处理器501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。处理器501通过执行ROM 502和/或RAM 503中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意,所述程序也可以存储在除ROM 502和RAM 503以外的一个或多个存储器中。处理器501也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。
根据本公开的实施例,系统500还可以包括输入/输出(I/O)接口505,输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。系统500还可以包括连接至I/O接口505的以下部件中的一项或多项:包括键盘、鼠标等的输入部分506;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507;包括硬盘等的存储部分508;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器510上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
根据本公开的实施例,根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读存储介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被处理器501执行时,执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例,上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被执行时,实现根据本公开实施例的方法。
根据本公开的实施例,计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质。例如可以包括但不限于:便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
例如,根据本公开的实施例,计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 502和/或RAM 503和/或ROM 502和RAM 503以外的一个或多个存储器。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本领域技术人员可以理解,本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合,即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地,在不脱离本公开精神和教导的情况下,本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
以上对本公开的实施例进行了描述。但是,这些实施例仅仅是为了说明的目的,而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例,但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围,本领域技术人员可以做出多种替代和修改,这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。