一种人群的分流方法、装置及设备
技术领域
本说明书涉及计算机技术领域,尤其涉及一种人群的分流方法、装置及设备。
背景技术
在业务运营中,为了提高最终的业务转化效果,通常可以通过人群定向投放信息(如广告等)的方式进行营销。对于同一个用户来说,希望看到的投放信息在其所属人群未发生变化期间,保持稳定。然而,用户所属的人群群组通常是动态变化的(即不同的时刻或不同的投放信息对应的群组可能不同),同时,也很难构建多个相互完全不重叠或完全不交叉的人群群组。而对于重叠人群或交叉人群的用户在投放信息时如何进行稳定分流是需要解决的重要问题。
通常,可以通过为不同的群组设定优先级等方式进行人群分流,即在进行人群分流的计算过程中,可以按照优先级分别判断用户是否属于某一个群组,直到查找到满足优先级条件的群组,从而确定用户的分流信息。然而,上述按照优先级进行人群分流的方式无法达到人群分流的均衡性的要求,即其分流的概率分布不均匀,使得重叠人群或交叉人群分布不均匀,而且,大比例重叠或交叉投放用户的信息被频繁调整,从而影响用户体验,因此,需要提供一种在满足正确性和可重复性的基本要求基础上,尽可能优化计算过程,以达到均衡性和单调性要求的人群分流方案。
发明内容
本说明书实施例的目的是提供一种人群的分流方法、装置及设备,以提供一种在满足正确性和可重复性的基本要求基础上,尽可能优化计算过程,以达到均衡性和单调性要求的人群分流方案。
为了实现上述技术方案,本说明书实施例是这样实现的:
本说明书实施例提供的一种人群的分流方法,所述方法包括:
获取目标用户的分流请求,所述目标用户分别位于存在用户重叠的多个群组中;
获取所述目标用户对应的投放配置,以及所述投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,并确定所述分流请求对应的第二哈希值,所述第一哈希值随机离散分布在预定哈希空间内;
根据所述第一哈希值和所述第二哈希值,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点;
基于所述目标虚拟节点,确定所述目标用户的分流信息。
可选地,所述获取所述投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,包括:
获取所述投放配置对应的哈希环,所述哈希环上映射有所述投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值;
所述方法还包括:
将所述第二哈希值映射到所述哈希环上;
所述根据所述第一哈希值和所述第二哈希值,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点,包括:
根据所述哈希环上所述第一哈希值和所述第二哈希值的位置,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点。
可选地,所述根据所述哈希环上所述第一哈希值和所述第二哈希值的位置,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点,包括:
根据所述哈希环上所述第一哈希值和所述第二哈希值的位置,从所述第二哈希值在所述哈希环上的位置开始,以顺时针方向查找,得到第一个第一哈希值;
确定所述第一个第一哈希值对应的虚拟节点,将确定的虚拟节点作为所述目标用户对应的目标虚拟节点。
可选地,所述基于所述目标虚拟节点,确定所述目标用户的分流信息,包括:
基于所述目标虚拟节点,确定所述目标虚拟节点对应的目标群组;
根据所述目标群组的分流信息,确定所述目标用户的分流信息。
可选地,所述根据所述目标群组的分流信息,确定所述目标用户的分流信息,包括:
获取所述目标用户所位于的存在用户重叠的多个群组的群组信息;
如果所述群组信息中包括所述目标群组的群组信息,则根据所述目标群组的分流信息,确定所述目标用户的分流信息。
可选地,所述投放配置中的每个群组对应的虚拟节点的数量与相应的群组中包含的用户数量正相关。
可选地,所述第一哈希值通过预定哈希函数确定,所述第二哈希值通过所述预定哈希函数确定。
本说明书实施例提供的一种人群的分流装置,所述装置包括:
请求获取模块,用于获取目标用户的分流请求,所述目标用户分别位于存在用户重叠的多个群组中;
信息获取模块,用于获取所述目标用户对应的投放配置,以及所述投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,并确定所述分流请求对应的第二哈希值,所述第一哈希值随机离散分布在预定哈希空间内;
节点确定模块,用于根据所述第一哈希值和所述第二哈希值,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点;
分流模块,用于基于所述目标虚拟节点,确定所述目标用户的分流信息。
可选地,所述信息获取模块,用于获取所述投放配置对应的哈希环,所述哈希环上映射有所述投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值;
所述装置还包括:
映射模块,用于将所述第二哈希值映射到所述哈希环上;
所述节点确定模块,用于根据所述哈希环上所述第一哈希值和所述第二哈希值的位置,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点。
可选地,所述节点确定模块,包括:
哈希值确定单元,用于根据所述哈希环上所述第一哈希值和所述第二哈希值的位置,从所述第二哈希值在所述哈希环上的位置开始,以顺时针方向查找,得到第一个第一哈希值;
节点确定单元,用于确定所述第一个第一哈希值对应的虚拟节点,将确定的虚拟节点作为所述目标用户对应的目标虚拟节点。
可选地,所述分流模块,包括:
群组确定单元,用于基于所述目标虚拟节点,确定所述目标虚拟节点对应的目标群组;
分流单元,用于根据所述目标群组的分流信息,确定所述目标用户的分流信息。
可选地,所述分流单元,用于获取所述目标用户所位于的存在用户重叠的多个群组的群组信息;如果所述群组信息中包括所述目标群组的群组信息,则根据所述目标群组的分流信息,确定所述目标用户的分流信息。
可选地,所述投放配置中的每个群组对应的虚拟节点的数量与相应的群组中包含的用户数量正相关。
可选地,所述第一哈希值通过预定哈希函数确定,所述第二哈希值通过所述预定哈希函数确定。
本说明书实施例提供的一种人群的分流设备,所述人群的分流设备包括:
处理器;以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器:
获取目标用户的分流请求,所述目标用户分别位于存在用户重叠的多个群组中;
获取所述目标用户对应的投放配置,以及所述投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,并确定所述分流请求对应的第二哈希值,所述第一哈希值随机离散分布在预定哈希空间内;
根据所述第一哈希值和所述第二哈希值,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点;
基于所述目标虚拟节点,确定所述目标用户的分流信息。
由以上本说明书实施例提供的技术方案可见,本说明书实施例通过在获取到目标用户的分流请求时,获取目标用户对应的投放配置,以及该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,并确定该分流请求对应的第二哈希值,其中,第一哈希值随机离散分布在预定哈希空间内,目标用户分别位于存在用户重叠的多个群组中,然后,可以根据第一哈希值和第二哈希值,确定目标用户对应的目标虚拟节点,基于目标虚拟节点,确定目标用户的分流信息,这样,当需要对同时属于不同群组的目标用户进行分流时,可以通过目标用户对应的投放配置,以及该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值和该分流请求对应的第二哈希值,确定目标用户对应的目标虚拟节点,由于目标虚拟节点的第一哈希值随机离散的分布在预定哈希空间内,因此,使得目标虚拟节点更加随机和离散分布,进而确定目标用户对应的目标虚拟节点更加随机和分散,从而使得重叠人群或交叉人群分布均匀,达到了均衡性要求,而且上述处理方式的容错性和可扩展性较好,达到了单调性要求,另外,上述处理方式准去性较高,可重复性较好,提高了用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书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说明书中记载的一些实施例,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为本说明书一种人群的分流方法实施例;
图2为本说明书一种群组中的用户分布的示意图;
图3为本说明书一种通过优先级进行人群分流的示意图;
图4为本说明书另一种人群的分流方法实施例;
图5为本说明书一种哈希环的示意图;
图6为本说明书一种人群的分流示意图;
图7为本说明书另一种人群的分流示意图;
图8为本说明书一种人群的分流装置实施例;
图9为本说明书一种人群的分流设备实施例。
具体实施方式
本说明书实施例提供一种人群的分流方法、装置及设备。
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案,下面将结合本说明书实施例中的附图,对本说明书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说明书一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例,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,都应当属于本说明书保护的范围。
实施例一
如图1所示,本说明书实施例提供一种人群的分流方法,该方法的执行主体可以为智能音箱、终端设备或服务器等,其中,该终端设备可以如手机或平板电脑等移动终端设备,还可以如个人计算机等设备。该服务器可以是独立的服务器,也可以是由多个服务器组成的服务器集群,而且,该服务器可以是某网站(如网络购物网站或新闻资讯网站等)的后台服务器,也可以是某项业务(如广告业务等)的后台服务器等。该方法可以用于对存在重叠或交叉的多个群组中的用户进行分流处理中。为了提高人群分流的处理效率,本实施例的执行主体可以以服务器为例进行说明,对于终端设备作为执行主体的情况,可以参见下述相关内容执行,在此不再赘述。该方法具体可以包括以下步骤:
在步骤S102中,获取目标用户的分流请求,该目标用户分别位于存在用户重叠的多个群组中。
其中,目标用户可以是存在重叠的两个或两个以上的群组中的重叠的部分中包含的用户,例如,如图2所示,目标用户可以是群组C1与群组C2重叠的部分的用户U1,也可以是群组C1与群组C3重叠的部分的用户U2,还可以是群组C2与群组C3重叠的部分的用户U3,还可以是群组C1、群组C2和C3重叠的部分的用户U4。其中的群组可以是指通过大数据的技术手段,根据一定的规则或者算法,圈定一部分用户用于各类运营手段、系统运行等,是一种常见的基础数据能力。其中的群组重叠可以是一个用户可以同时归属于一个投放配置内的多个群组时,称为群组存在重叠或交叉,重叠或交叉的存在将影响到投放的效果、数据分析的偏差等负面影响,而实际群组重叠在投放配置中又是难以完全避免的。分流请求可以是用于在向某用户投放信息等过程中,请求向该用户投放相应信息的消息。
在实施中,在网站站点的运营中,为了提高最终的业务转化效果,通常可以通过人群定向投放信息(如广告等)的方式做到千人千面的营销效果。对于同一个用户来说,希望看到的投放信息在其所属人群未发生变化期间,保持稳定。然而,用户所属的人群群组通常是动态变化的(即不同的时刻或不同的投放信息对应的群组可能不同),同时,在网站站点中通常不太可能精确无缺地构建多个相互完全不重叠或完全不交叉的人群群组。而对于重叠人群或交叉人群的用户在投放信息时如何进行稳定分流是需要解决的重要问题。
如图2所示,在预先设定的投放配置中,存在相互之间存在重叠或交集的群组,即群组C1、群组C2和群组C3,上述3个群组的规模分别为S(C1)、S(C2)和S(C3),且上述3个群组分别对应的分流信息(可以为各个群组需要投放的信息等)可以为T1、T2和T3。针对某一用户,如果该用户同时属于两个或两个以上的不同群组,则需要有一种分流策略,稳定地将该用户分流到相应的群组对应的分流信息中,上述分流策略的计算过程可以记为f(O|U)=Ti,其中,O表示上述投放配置,U表示待分流的用户,i=1、2或3等。
为了方便描述计算过程,可以预先设定辅助人群规模函数,即如下述公式(1)
对于包含用户的总数为N的一个群组,该群组满足基本的稳定性的分配策略需要考虑以下因素:
(1)正确性:对于任意的用户U,最终的计算结果f(O|U)=Ti,一定存在以下关系,即U∈Ci,该因素是分配策略中必须需要满足的因素。
(2)可重复性:在同一时刻,无论进行多少次重复计算,其结果均需固定返回f(U)=Ci(其中,i=1,2…N),该因素是分配策略中必须需要满足的因素。
(3)均衡性:对于任意的用户U的分流信息Ti(其中,i=1,2…N),其概率分布可以如下
其中,该因素可以是分配策略中需要进行优化的因素。
(4)单调性:在预定的投放配置中,任意增加一个人群CN+1(或者减少一个人群Ci)而得到新的投放配置O′,此时,对于任意的用户,需要满足变更前后的投放配置仅影响CN+1的分流信息,即
如果(f(O|u)≠f(O′|u))),则f(O′|u)=Tn+1 (3)
其中,该因素可以是分配策略中需要进行优化的因素。
通常,解决上述问题可以通过多种方式,例如通过如下的两种方式解决:
方式一,按照优先级进行人群分流,即可以为各个群组配置优先级,如图3所示,其中群组C1的优先级高于群组C2的优先级高于群组C3的优先级。在人群分流的计算中,可以按照优先级判断用户是否属于目标群组,如果该用户属于群组C1,则完成分流,如果不属于群组C1,而属于群组C2,则完成分流,如果不属于群组C1和群组C2,而属于群组C3,则完成分流。
方式二,通过简单哈希空间法进行人群分流,具体可以包括以下内容:预处理,将用户U对于投放配置中的所有群组进行预先判断,得到所有符合其归属关系的群组列表,如图2中的用户U同时属于群组C1、群组C2和群组C3,或者用户U同时属于群组C2和群组C3等。选取哈希函数,即选择一个尽可能使得哈希值的计算结果更加离散和随机的哈希函数,由此确定固定大小的哈希空间,如[0,2^32-1]等。分割哈希空间,即按照群组中包含的用户的数量,将上述哈希空间按比例分割为多段,每段对应到一个群组。哈希分流,即计算用户U的哈希值,并根据计算的哈希值所属的分段来确定该用户U所对应的分流信息Ti。
然而,上述按照优先级进行人群分流的方式,虽然该方式可以满足正确性、可重复性和单调性的要求,但是却无法满足均衡性的要求,而通过简单哈希空间法进行人群分流的方式,虽然对均衡性进行了优化,但是却无法满足单调性的要求。
重叠人群或交叉人群分布不均匀,可能会影响客观数据统计与效果分析,特别是在分析两个存在大比例重叠的群组的运营效果时,上述计算偏差带来的实验失真尤为明显。而且,变更概率没有最小化,意味着群组投放配置调整带来的影响面较大,最坏的情况下,大比例重叠或交叉投放用户的信息(分流信息)被频繁调整,将影响用户体验,为此,本说明书实施例提供一种在满足正确性和可重复性的基本要求基础上,尽可能优化计算过程,以达到均衡性和单调性要求的人群分流方案,具体可以包括以下内容:
针对待投放的信息(如广告或提醒消息等),在投放上述信息之前根据实际需求选取待投放的用户,例如根据不同用户的习惯、关注的信息或爱好等选取相应的待投放用户,由于待投放的用户的数量可能较多,且待投放的信息包括多种不同类型,因此,可以将待投放用户划分为多个群组,且待投放的信息也可以根据类型等划分为多个不同的部分。当需要确定某用户(即目标用户)的分流信息时,可以获取目标用户所述的群组的信息,如果目标用户同时属于两个或两个以上的群组,如目标用户同时属于群组C1、群组C2和群组C3,或者目标用户同时属于群组C2和群组C3等,则可以生成目标用户的分流请求,从而可以获取到该分流请求。
在实际应用中,上述获取到该分流请求的方式还可以包括多种,例如终端设备中可以设置相应的应用程序,该应用程序的页面中可以包括目标用户的分流页面,可以在该分流页面中设置目标用户的用户标识的输入框和目标用户所属的群组的信息的输入框等。可以根据分流页面中设置的上述输入框,分别输入相应的信息,输入完成后,可以点击该分流页面中的确定按键,终端设备可以获取输入框中的信息,并生成相应的分流请求发送给服务器,从而,服务器可以接收到该分流请求。
在步骤S104中,获取目标用户对应的投放配置,以及该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,并确定上述分流请求对应的第二哈希值,其中,第一哈希值随机离散分布在预定哈希空间内。
其中,投放配置可以是为多个群组中的用户分别投放相应信息的信息,投放配置中可以包括多种信息,例如包含的分流信息、群组的信息和群组的数量等。虚拟节点是考虑到可能存在的平衡性问题而提出的,其中的平衡性可以是指哈希的结果能够尽可能离散分布到哈希空间中,这样可以使得哈希空间都得到利用,然而,哈希算法并不能保证绝对的平衡,为了解决上述问题,引入了虚拟节点的概念,虚拟节点是实际节点(即物理节点)在哈希空间的复制节点,一个实际节点(即物理节点)可以对应多个虚拟节点,不同的群组可以设置不同的虚拟节点,例如,群组C1对应的虚拟节点可以包括3个,群组C2对应的虚拟节点可以包括2个等。
在实施中,在获取到目标用户的分流请求后,可以从该分流请求中提取目标用户的相关信息,通过该相关信息可以确定目标用户,并可以获取目标用户对应的投放配置。该投放配置中可以包括群组的信息,例如包含的群组的数量,以及每个群组中包含的用户的数量等,此时,服务器可以获取每个群组对应的虚拟节点,以及该虚拟节点的哈希值(即第一哈希值)。然后,服务器可以根据预定的哈希函数计算该分流请求对应的哈希值(即第二哈希值),其中,该分流请求对应的第二哈希值可以根据目标用户的标识或目标用户的相关信息等作为关键字确定。
需要说明的是,第一哈希值也可以根据上述预定的哈希函数计算得到,具体可以是通过上述预定的哈希函数计算虚拟节点的IP地址或名称等关键字的哈希值作为该虚拟节点的第一哈希值。
在步骤S106中,根据上述第一哈希值和上述第二哈希值,确定目标用户对应的目标虚拟节点。
在实施中,可以将虚拟节点的第一哈希值设置在上述哈希空间中,当计算得到分流请求对应的第二哈希值时,可以将第二哈希值分别与上述哈希空间中的第一哈希值进行对比,确定大于第二哈希值的第一哈希值,并从大于第二哈希值的第一哈希值中获取最小的第一哈希值,可以获取该最小的第一哈希值对应的虚拟节点,并可以将该虚拟节点作为目标用户对应的目标虚拟节点。例如,第一哈希值包括A1,A2,A3,A4和A5,其中,A1<A2<A3<A4<A5,若第二哈希值为B,则可以分别比较B与A1、A2、A3、A4和A5的大小关系,如果A3、A4和A5均大于B,则可以将A3对应的虚拟节点作为目标用户对应的目标虚拟节点。
在步骤S108中,基于上述目标虚拟节点,确定目标用户的分流信息。
其中,分流信息可以用于指示目标用户所属的群组,分流信息中还可以包括需要投放给目标用户的信息(如广告等)等相关数据。
在实施中,通过上述处理过程得到目标用户对应的目标虚拟节点后,可以确定目标虚拟节点所对应的分流信息,可以将该分流信息作为目标用户的分流信息,即可以将目标虚拟节点对应的投放信息(如广告等)投放给目标用户。
本说明书实施例提供一种人群的分流方法,通过在获取到目标用户的分流请求时,获取目标用户对应的投放配置,以及该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,并确定该分流请求对应的第二哈希值,其中,第一哈希值随机离散分布在预定哈希空间内,目标用户分别位于存在用户重叠的多个群组中,然后,可以根据第一哈希值和第二哈希值,确定目标用户对应的目标虚拟节点,基于目标虚拟节点,确定目标用户的分流信息,这样,当需要对同时属于不同群组的目标用户进行分流时,可以通过目标用户对应的投放配置,以及该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值和该分流请求对应的第二哈希值,确定目标用户对应的目标虚拟节点,由于目标虚拟节点的第一哈希值随机离散的分布在预定哈希空间内,因此,使得目标虚拟节点更加随机和离散分布,进而确定目标用户对应的目标虚拟节点更加随机和分散,从而使得重叠人群或交叉人群分布均匀,达到了均衡性要求,而且上述处理方式的容错性和可扩展性较好,达到了单调性要求,另外,上述处理方式准去性较高,可重复性较好,提高了用户体验。
实施例二
如图4所示,本说明书实施例提供一种人群的分流方法,该方法的执行主体可以为智能音箱、终端设备或服务器等,其中,该终端设备可以如手机或平板电脑等移动终端设备,还可以如个人计算机等设备。该服务器可以是独立的服务器,也可以是由多个服务器组成的服务器集群,而且,该服务器可以是某网站(如网络购物网站或新闻资讯网站等)的后台服务器,也可以是某项业务(如广告业务等)的后台服务器等。该方法可以用于对存在重叠或交叉的多个群组中的用户进行分流处理中。为了提高人群分流的处理效率,本实施例的执行主体可以以服务器为例进行说明,对于终端设备作为执行主体的情况,可以参见下述相关内容执行,在此不再赘述。该方法具体可以包括以下步骤:
在步骤S402中,获取目标用户的分流请求,该目标用户分别位于存在用户重叠的多个群组中。
在步骤S404中,获取目标用户对应的投放配置,并获取该投放配置对应的哈希环,该哈希环上映射有该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值。
其中,该投放配置中的每个群组对应的虚拟节点的数量与相应的群组中包含的用户数量正相关,例如,该投放配置中包括3个群组,分别为群组C1、群组C2和群组C3,其中的群组C1包含的用户数量为30,群组C2包含的用户数量为50,群组C3包含的用户数量为20,则群组C2对应的虚拟节点的数量可以最多,群组C3对应的虚拟节点的数量最少,群组C1对应的虚拟节点的数量介于群组C2和群组C3之间,具体如,群组C2对应的虚拟节点的数量为5,群组C3对应的虚拟节点的数量为3,群组C1对应的虚拟节点的数量为2等。第一哈希值可以通过预先选定的哈希函数确定,具体可以通过以虚拟节点的名称或编码等标识或虚拟节点的IP地址等作为关键字确定。
在实施中,针对不同的业务或不同的投放要求,可以设置不同的投放配置,不同的投放配置,其中包含的群组的数量可以不同,群组中包含的用户可以不同,相应的,各个群组对应的虚拟节点可以不同。对于不同的投放配置,服务器可以预先根据投放配置进行预处理,具体地,首先,为了使得得到的哈希值尽可能的随机且离散,可以选择尽可能使得得到的哈希值更加离散和随机的哈希函数,可以将该哈希函数确定为预定哈希函数。同时,可以设定哈希空间,该哈希空间可以根据实际情况设定,具体如[0,2^32-1]等,本说明书实施例对此不做限定。然后,可以在上述设定的哈希空间内,按照投放配置中所有的群组中包含的用户数量(或群组大小)的比例随机生成各个群组对应的虚拟节点,例如,投放配置中所有的群组中包含的用户数量(或群组大小)的比例为3:5:2,则可以随机生成各个群组对应的虚拟节点的比例可以为3:5:2,具体如,分别对应的虚拟节点的数量为3个、5个和2个,或者,6个、10个和4个等。考虑到群组中包含的用户数量较多,且生成的虚拟节点的数量可能会较多,因此,为了缩减计算规模,可以将群组中包含的用户数量缩减数量级,例如,各个群组对应的虚拟节点的数量可以为S(Ci)/E,其中,E为一个可调整的常量,S(Ci)为群组Ci中包含的用户数量,例如,群组C1中包含的用户数量为1000(即S(C1)=1000),E=100,则群组C1对应的虚拟节点的数量为10。在实际应用中,在精度可接受的情况下,一个群组对应的虚拟节点的数量可以控制在预订阈值范围内,例如,可以控制在100以内等。
如图5所示,可以将哈希空间中哈希值的最大值和最小值连在一起形成哈希环,该哈希环对应预定哈希空间。可以通过上述选定的预定哈希函数,以虚拟节点的名称或编码等标识或虚拟节点的IP地址等作为关键字,计算各个虚拟节点的哈希值(即第一哈希值),可以将第一哈希值随机离散的映射在哈希环上,如图5中K1,1、K1,2、K1,3、K1,4、K1,5、K1,6、K2,1、K2,2、K2,3、K2,4、K2,5、K2,6、K2,7、K2,8、K2,9、K2,10、K3,1、K3,2、K3,3、K3,4、K3,5、K3,6、K3,7、K3,8、K3,9、K3,10、K3,11、K3,12等,上述第一哈希值可以通过Ki,j表示,其中,i可以表示群组的标识,i=1,2,3…N,N为群组的总数量,j可以表示第i个群组对应的虚拟节点的标识,j=1,2,3…M,M为第i个群组对应的虚拟节点的总数量,如上述K2,8可以表示第2个群组(或C2群组)的第8个虚拟节点等。
在获取到目标用户的分流请求后,可以从该分流请求中提取目标用户的相关信息,通过该相关信息可以确定目标用户,并可以获取目标用户对应的投放配置。通过目标用户对应的投放配置,可以从服务器中预处理的数据中获取该投放配置对应的哈希环,并且,该哈希环上随机离散的映射有该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值。
在步骤S406中,确定上述分流请求对应的第二哈希值,并将该第二哈希值映射到上述哈希环上。
其中,第一哈希值通过预定哈希函数确定,第二哈希值也通过该预定哈希函数确定。
在实施中,服务器可以根据预定的哈希函数,以目标用户的标识(如姓名或身份证号码等)或目标用户的相关信息等作为关键字,计算该分流请求对应的哈希值(即第二哈希值)。然后,可以将第二哈希值映射到上述哈希环上。
此外,可以预先对目标用户对应的投放配置中的群组进行粗滤,具体地,可以将目标用户对应的投放配置中的所有群组进行过滤,过滤完成后,可以获取包含目标用户的群组,得到候选群组,例如,目标用户同时属于群组C1、群组C2和群组C3,则候选群组即为群组C1、群组C2和群组C3,或者目标用户同时属于群组C2和群组C3,则候选群组即为群组C2和群组C3等。其中,需要说明的是,为了提高运行效率,可以采用批量执行或者并发执行的方式执行上述群组过滤处理。
通过上述处理得到第一哈希值和上述分流请求对应的第二哈希值,以及哈希环后,可以通过哈希环上第一哈希值和第二哈希值确定目标用户对应的目标虚拟节点,具体可以包括以下内容:根据上述哈希环上第一哈希值和第二哈希值的位置,确定目标用户对应的目标虚拟节点。
在实施中,由于第一哈希值包括多个,且随机离散的分布在哈希环上,第二哈希值包含一个,且映射在哈希环上,这样,在哈希环上,第二哈希值的周围被第一哈希值所包围,而且,存在与第二哈希值之间的差值最小的第一哈希值,或者,距离第二哈希值最近的第一哈希值,此时,可以获取与第二哈希值之间的差值最小的第一哈希值,或者,距离第二哈希值最近的第一哈希值,可以获取该第一哈希值对应的虚拟节点,并可以将该虚拟节点作为目标用户对应的目标虚拟节点。
需要说明的是,上述确定目标用户对应的目标虚拟节点的方式仅是一种可选的处理方式,在实际应用中,还可以包括多种可实现方式,以下再提供一种可选的处理方式,具体可以包括以下步骤S408和步骤S410的处理。
在步骤S408中,根据上述哈希环上第一哈希值和第二哈希值的位置,从第二哈希值在该哈希环上的位置开始,以顺时针方向查找,得到第一个第一哈希值。
在实施中,如图6所示,哈希环上包括多个第一哈希值,该第一哈希值为虚拟节点对应的哈希值,即Ki,j,其中,i=1,2或3,针对K1,j,j=1,2,3…6,针对K2,j,j=1,2,3…10,针对K3,j,j=1,2,3…12等,如果第二哈希值大于0,且小于K1,1,则在哈希环上,第二哈希值将位于0和K1,1之间。为了确定目标用户的分流信息,可以预先设置相应的处理机制,从该哈希环上找到与第二哈希值对应的第一哈希值,为此,可以在该哈希环上,以第二哈希值的位置作为起点,然后沿着该哈希环以顺时针方向查找。在顺时针查找的过程中,一定会在该哈希环上遇到第一个第一哈希值,如图6所示,第二哈希值将位于0和K1,1之间,从第二哈希值所在的位置开始,以顺时针方向查找,可以得到该哈希环上遇到的第一个第一哈希值,即K1,1。
再例如,如图7所示,第二哈希值大于K1,5,且小于K2,7,则在哈希环上,第二哈希值将位于K1,5和K2,7之间。可以在该哈希环上,以第二哈希值的位置作为起点,然后沿着该哈希环以顺时针方向查找。如图7所示,从第二哈希值所在的位置开始,以顺时针方向查找,可以得到该哈希环上遇到的第一个第一哈希值,即K2,7。
在步骤S410中,确定上述第一个第一哈希值对应的虚拟节点,将确定的虚拟节点作为目标用户对应的目标虚拟节点。
在实施中,通过上述步骤S408的处理方式,可以得到在哈希环上遇到的第一个第一哈希值,可以通过该第一个第一哈希值,确定该第一哈希值对应的虚拟节点,并可以将该虚拟节点作为目标用户对应的目标虚拟节点。例如,如图6所示,可以得到在该哈希环上遇到的第一个第一哈希值为K1,1,然后,可以确定K1,1对应的虚拟节点为第1个群组(或C1群组)对应的第1个虚拟节点,则目标用户对应的目标虚拟节点即为第1个群组(或C1群组)对应的第1个虚拟节点。再例如,如图7所示,可以得到在该哈希环上遇到的第一个第一哈希值为K2,7,然后,可以确定K2,7对应的虚拟节点为第2个群组(或C2群组)对应的第7个虚拟节点,则目标用户对应的目标虚拟节点即为第2个群组(或C2群组)对应的第7个虚拟节点。
在步骤S412中,基于目标虚拟节点,确定目标虚拟节点对应的目标群组。
在步骤S414中,根据目标群组的分流信息,确定目标用户的分流信息。
在实施中,可以将目标用户划归到目标群组中,因此,目标用户的分流信息可以与目标群组的分流信息相同,即可以将目标群组的分流信息确定为目标用户的分流信息。
另外,上述步骤S414的具体处理可以多种多样,考虑到目标用户同时属于多个候选群组,为了更高的体现人群分流的均衡性和单调性,本说明书实施例还提供一种可选的处理方式,具体可以包括以下步骤一和步骤二的处理。
步骤一,获取目标用户所位于的存在用户重叠的多个群组的群组信息。
其中,群组信息可以包括群组的名称、编码等。
在实施中,可以将目标用户对应的投放配置中的所有群组进行过滤,过滤完成后,可以获取包含目标用户的群组,例如,目标用户同时属于群组C1、群组C2和群组C3,则可以获取群组C1、群组C2和群组C3的群组信息,又例如,目标用户同时属于群组C2和群组C3,则可以获取群组C2和群组C3的群组信息等。
步骤二,如果上述群组信息中包括目标群组的群组信息,则根据目标群组的分流信息,确定目标用户的分流信息。
在实施中,通过上述步骤S412的处理,确定目标虚拟节点对应的目标群组后,可以在获取的多个群组的群组信息中查找该目标群组的群组信息,如果在获取的多个群组的群组信息中未查找到该目标群组的群组信息,则可以不做任何处理,并可以重新执行上述步骤S402~步骤S414的处理,如果在获取的多个群组的群组信息中查找到该目标群组的群组信息,则表明本次分流处理符合实际要求,此时,可以目标群组的分流信息,确定目标用户的分流信息,具体处理过程可以参见上述相关内容,在此不再赘述。
需要说明的是,针对上述处理过程中,人群分流的单调性情况,若人群分流的某一服务器宕机,可以从上图6或图7中看到,此时其它服务器不会受到影响,只有宕机的服务器被重定位到与其相邻的服务器上。因此,如果一台服务器不可用,则受影响的数据仅仅是此服务器到其哈希环中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它服务器和数据不会受到影响。同样的,如果增加一台服务器,则受影响的数据仅仅是新服务器到其哈希环中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它数据和服务器也不会受到影响,因此,上述处理过程的容错性和可扩展性较好。同样的,如果在预定的投放配置中,任意增加一个人群CN+1(或者减少一个人群Ci)而得到新的投放配置O′,此时,对于任意的用户,满足变更前后的投放配置仅影响CN+1的分流信息,即上述处理过程的单调性较好。
需要说明的是,在实际应用中,除了可以通过上述方式对重叠人群或交叉人群进行分流外,还可以通过多种方式进行人群分流,例如可以通过人群的离线拆分,拆分出多个无重叠或无交叉的群组,然后再进行人群分流等。
本说明书实施例提供一种人群的分流方法,通过在获取到目标用户的分流请求时,获取目标用户对应的投放配置,以及该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,并确定该分流请求对应的第二哈希值,其中,第一哈希值随机离散分布在预定哈希空间内,目标用户分别位于存在用户重叠的多个群组中,然后,可以根据第一哈希值和第二哈希值,确定目标用户对应的目标虚拟节点,基于目标虚拟节点,确定目标用户的分流信息,这样,当需要对同时属于不同群组的目标用户进行分流时,可以通过目标用户对应的投放配置,以及该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值和该分流请求对应的第二哈希值,确定目标用户对应的目标虚拟节点,由于目标虚拟节点的第一哈希值随机离散的分布在预定哈希空间内,因此,使得目标虚拟节点更加随机和离散分布,进而确定目标用户对应的目标虚拟节点更加随机和分散,从而使得重叠人群或交叉人群分布均匀,达到了均衡性要求,而且上述处理方式的容错性和可扩展性较好,达到了单调性要求,另外,上述处理方式准去性较高,可重复性较好,提高了用户体验。
实施例三
以上为本说明书实施例提供的人群的分流方法,基于同样的思路,本说明书实施例还提供一种人群的分流装置,如图8所示。
该人群的分流装置包括:请求获取模块801、信息获取模块802、节点确定模块803和分流模块804,其中:
请求获取模块801,用于获取目标用户的分流请求,所述目标用户分别位于存在用户重叠的多个群组中;
信息获取模块802,用于获取所述目标用户对应的投放配置,以及所述投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,并确定所述分流请求对应的第二哈希值,所述第一哈希值随机离散分布在预定哈希空间内;
节点确定模块803,用于根据所述第一哈希值和所述第二哈希值,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点;
分流模块804,用于基于所述目标虚拟节点,确定所述目标用户的分流信息。
本说明书实施例中,所述信息获取模块802,用于获取所述投放配置对应的哈希环,所述哈希环上映射有所述投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值;
所述装置还包括:
映射模块,用于将所述第二哈希值映射到所述哈希环上;
所述节点确定模块803,用于根据所述哈希环上所述第一哈希值和所述第二哈希值的位置,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点。
本说明书实施例中,所述节点确定模块803,包括:
哈希值确定单元,用于根据所述哈希环上所述第一哈希值和所述第二哈希值的位置,从所述第二哈希值在所述哈希环上的位置开始,以顺时针方向查找,得到第一个第一哈希值;
节点确定单元,用于确定所述第一个第一哈希值对应的虚拟节点,将确定的虚拟节点作为所述目标用户对应的目标虚拟节点。
本说明书实施例中,所述分流模块804,包括:
群组确定单元,用于基于所述目标虚拟节点,确定所述目标虚拟节点对应的目标群组;
分流单元,用于根据所述目标群组的分流信息,确定所述目标用户的分流信息。
本说明书实施例中,所述分流单元,用于获取所述目标用户所位于的存在用户重叠的多个群组的群组信息;如果所述群组信息中包括所述目标群组的群组信息,则根据所述目标群组的分流信息,确定所述目标用户的分流信息。
本说明书实施例中,所述投放配置中的每个群组对应的虚拟节点的数量与相应的群组中包含的用户数量正相关。
本说明书实施例中,所述第一哈希值通过预定哈希函数确定,所述第二哈希值通过所述预定哈希函数确定。
本说明书实施例提供一种人群的分流装置,通过在获取到目标用户的分流请求时,获取目标用户对应的投放配置,以及该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,并确定该分流请求对应的第二哈希值,其中,第一哈希值随机离散分布在预定哈希空间内,目标用户分别位于存在用户重叠的多个群组中,然后,可以根据第一哈希值和第二哈希值,确定目标用户对应的目标虚拟节点,基于目标虚拟节点,确定目标用户的分流信息,这样,当需要对同时属于不同群组的目标用户进行分流时,可以通过目标用户对应的投放配置,以及该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值和该分流请求对应的第二哈希值,确定目标用户对应的目标虚拟节点,由于目标虚拟节点的第一哈希值随机离散的分布在预定哈希空间内,因此,使得目标虚拟节点更加随机和离散分布,进而确定目标用户对应的目标虚拟节点更加随机和分散,从而使得重叠人群或交叉人群分布均匀,达到了均衡性要求,而且上述处理方式的容错性和可扩展性较好,达到了单调性要求,另外,上述处理方式准去性较高,可重复性较好,提高了用户体验。
实施例四
以上为本说明书实施例提供的人群的分流装置,基于同样的思路,本说明书实施例还提供一种人群的分流设备,如图9所示。
所述人群的分流设备可以为上述实施例提供的服务器。
人群的分流设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上的处理器901和存储器902,存储器902中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中,存储器902可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器902的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出),每个模块可以包括对人群的分流设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地,处理器901可以设置为与存储器902通信,在人群的分流设备上执行存储器902中的一系列计算机可执行指令。人群的分流设备还可以包括一个或一个以上电源903,一个或一个以上有线或无线网络接口904,一个或一个以上输入输出接口905,一个或一个以上键盘906。
具体在本实施例中,人群的分流设备包括有存储器,以及一个或一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块,且每个模块可以包括对人群的分流设备中的一系列计算机可执行指令,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令:
获取目标用户的分流请求,所述目标用户分别位于存在用户重叠的多个群组中;
获取所述目标用户对应的投放配置,以及所述投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,并确定所述分流请求对应的第二哈希值,所述第一哈希值随机离散分布在预定哈希空间内;
根据所述第一哈希值和所述第二哈希值,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点;
基于所述目标虚拟节点,确定所述目标用户的分流信息。
本说明书实施例中,所述获取所述投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,包括:
获取所述投放配置对应的哈希环,所述哈希环上映射有所述投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值;
还包括:
将所述第二哈希值映射到所述哈希环上;
所述根据所述第一哈希值和所述第二哈希值,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点,包括:
根据所述哈希环上所述第一哈希值和所述第二哈希值的位置,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点。
本说明书实施例中,所述根据所述哈希环上所述第一哈希值和所述第二哈希值的位置,确定所述目标用户对应的目标虚拟节点,包括:
根据所述哈希环上所述第一哈希值和所述第二哈希值的位置,从所述第二哈希值在所述哈希环上的位置开始,以顺时针方向查找,得到第一个第一哈希值;
确定所述第一个第一哈希值对应的虚拟节点,将确定的虚拟节点作为所述目标用户对应的目标虚拟节点。
本说明书实施例中,所述基于所述目标虚拟节点,确定所述目标用户的分流信息,包括:
基于所述目标虚拟节点,确定所述目标虚拟节点对应的目标群组;
根据所述目标群组的分流信息,确定所述目标用户的分流信息。
本说明书实施例中,所述根据所述目标群组的分流信息,确定所述目标用户的分流信息,包括:
获取所述目标用户所位于的存在用户重叠的多个群组的群组信息;
如果所述群组信息中包括所述目标群组的群组信息,则根据所述目标群组的分流信息,确定所述目标用户的分流信息。
本说明书实施例中,所述投放配置中的每个群组对应的虚拟节点的数量与相应的群组中包含的用户数量正相关。
本说明书实施例中,所述第一哈希值通过预定哈希函数确定,所述第二哈希值通过所述预定哈希函数确定。
本说明书实施例提供一种人群的分流设备,通过在获取到目标用户的分流请求时,获取目标用户对应的投放配置,以及该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值,并确定该分流请求对应的第二哈希值,其中,第一哈希值随机离散分布在预定哈希空间内,目标用户分别位于存在用户重叠的多个群组中,然后,可以根据第一哈希值和第二哈希值,确定目标用户对应的目标虚拟节点,基于目标虚拟节点,确定目标用户的分流信息,这样,当需要对同时属于不同群组的目标用户进行分流时,可以通过目标用户对应的投放配置,以及该投放配置中的群组对应的虚拟节点的第一哈希值和该分流请求对应的第二哈希值,确定目标用户对应的目标虚拟节点,由于目标虚拟节点的第一哈希值随机离散的分布在预定哈希空间内,因此,使得目标虚拟节点更加随机和离散分布,进而确定目标用户对应的目标虚拟节点更加随机和分散,从而使得重叠人群或交叉人群分布均匀,达到了均衡性要求,而且上述处理方式的容错性和可扩展性较好,达到了单调性要求,另外,上述处理方式准去性较高,可重复性较好,提高了用户体验。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
在20世纪90年代,对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如,对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而,随着技术的发展,当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此,不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如,可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray,FPGA))就是这样一种集成电路,其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上,而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且,如今,取代手工地制作集成电路芯片,这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现,它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似,而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写,此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language,HDL),而HDL也并非仅有一种,而是有许多种,如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等,目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚,只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中,就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现,例如,控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式,控制器的例子包括但不限于以下微控制器:ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320,存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道,除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外,完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件,而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至,可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的,计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白,本说明书的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书的实施例是参照根据本说明书实施例的方法、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。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书一个或多个实施例,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,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,对于系统实施例而言,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。
以上所述仅为本说明书的实施例而已,并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说,本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书的权利要求范围之内。