CN110322315A - 一种商品自动分配方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种商品自动分配方法、装置、计算机设备及存储介质，属于电子商务技术领域，方法包括：根据预先设置的定时任务，获取当前周期之前的预设时间段内多个店铺对应于目标商品的历史数据；从各店铺对应于目标商品的历史数据中提取各店铺的店铺特征；根据各店铺的店铺特征，计算当前周期内各店铺的商品分配权重；根据目标商品的总分配量和当前周期内各店铺的商品分配权重，确定当前周期内分配给各店铺的目标商品的数量，并输出。本发明实施例能够实现合理、精准地将热销商品在不同店铺之间进行数量分配，大大减少了平台运营人员的投入，同时也避免了分货不及时性。
Description
技术领域
本发明涉及电子商务技术领域，尤其涉及一种商品自动分配方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
零售行业通过入驻电商平台，采购电商平台的商品再出售从而赚取中间差价，以此获利。热销商品采购及囤积量对于店铺而言尤为重要，但对于电商平台来说热销商品分配的合理性更为重要。
现有的电商平台在热销商品分配过程中主要依靠人工分析处理，其中人工参与考虑的因素大部分是热销商品的总分配量和店铺数量等静态因素，平台运营人员不会考虑店铺对热销商品的实际销售量等动态因素，这样导致热销商品不会被合理地在所有店铺之间分配；另外，随着电商平台上的店铺越来越多，同时零售消费往往是多样性、个性化，产品更新很快，需分配的SKU数量越来越大，而人工分货往往有较强的主观性等因素也导致了热销商品的分货不及时、不精准。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一，为此本发明提供了一种商品自动分配方法、装置、计算机设备及存储介质。
本发明实施例提供的具体技术方案如下：
第一方面，本发明提供了一种商品自动分配方法，所述方法包括：
根据预先设置的定时任务，获取当前周期之前的预设时间段内多个店铺对应于目标商品的历史数据；
从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺的店铺特征；
根据各所述店铺的店铺特征，计算所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重；
根据所述目标商品的总分配量和所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重，确定所述当前周期内分配给各所述店铺的所述目标商品的数量，并输出。
进一步地，所述店铺特征包含所述店铺对应于所述目标商品的销售占比，所述从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺的店铺特征，包括：
从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺对应于所述目标商品的历史销售量；
根据各所述店铺对应于所述目标商品的历史销售量，计算得到各所述店铺对应于所述目标商品的销售占比。
进一步地，所述店铺特征还包含所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度，所述从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺的店铺特征，包括：
从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺对应于所述目标商品的用户访问数据；
根据各所述店铺对应于所述目标商品的用户访问数据，计算各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度。
进一步地，所述方法还包括：
对各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据进行预处理，其中所述预处理包括清除所述历史数据中的异常数据，并使用默认值替换所述历史数据中的缺失数据。
进一步地，所述根据各所述店铺的店铺特征，计算所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重，包括：
将各所述店铺对应于所述目标商品的销售占比作为所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重；或者
将各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度进行归一化处理，得到归一化处理后的各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度；
将各所述店铺对应于所述目标商品的销售占比与归一化处理后的各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度进行对应相乘，得到所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重。
第二方面，提供了一种商品自动分配装置，所述装置包括：
获取模块，用于根据预先设置的定时任务，获取当前周期之前的预设时间段内多个店铺对应于目标商品的历史数据；
提取模块，用于从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺的店铺特征；
计算模块，用于根据各所述店铺的店铺特征，计算所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重；
确定模块，用于根据所述目标商品的总分配量和所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重，确定所述当前周期内分配给各所述店铺的所述目标商品的数量，并输出。
进一步地，所述店铺特征包含所述店铺对应于所述目标商品的销售占比，所述提取模块包括：
提取单元，用于从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺对应于所述目标商品的历史销售量；
计算单元，用于根据各所述店铺对应于所述目标商品的历史销售量，计算得到各所述店铺对应于所述目标商品的销售占比。
进一步地，所述店铺特征还包含所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度；
所述提取单元，还用于从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺对应于所述目标商品的用户访问数据；
所述计算单元，还用于所述根据各所述店铺对应于所述目标商品的用户访问数据，计算各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度。
进一步地，所述提取模块还包括：
预处理单元，用于对各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据进行预处理，其中所述预处理包括清除所述历史数据中的异常数据，并使用默认值替换所述历史数据中的缺失数据。
进一步地，所述计算模块具体用于：
将各所述店铺对应于所述目标商品的销售占比作为所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重；
所述计算模块具体还用于：
将各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度进行归一化处理，得到归一化处理后的各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度；
将各所述店铺对应于所述目标商品的销售占比与归一化处理后的各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度进行对应相乘，得到所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重。
第三方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：
一个或者多个处理器；
存储器；
所述存储在所述存储器中的程序，当被所述一个或者多个处理器执行时，所述程序使所述处理器执行上述第一方面任意一项所述的商品自动分配方法的步骤。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序，当所述程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述第一方面任意一项所述的商品自动分配方法的步骤。
本发明实施例提供了一种商品自动分配方法、装置、计算机设备及存储介质，首先根据预先设置的定时任务，获取当前周期之前的预设时间段内多个店铺对应于目标商品的历史数据，然后从各店铺对应于目标商品的历史数据中提取各店铺的店铺特征，并根据各店铺的店铺特征，计算当前周期内各店铺的商品分配权重；最后根据目标商品的总分配量和当前周期内各店铺的商品分配权重，确定当前周期内分配给各店铺的目标商品的数量，并输出。本发明实施例提供的技术方案实现了合理、精准地对热销商品与店铺进行自动分配，无需大量的运营人员参与完成数据计算工作，大大减少了平台运营人员的投入，同时也避免了分货不及时性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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是本发明实施例提供的商品自动分配方法的应用环境图；
图2是本发明实施例提供的一种商品自动分配方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种商品自动分配装置的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、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。
本发明实施例提供的商品动态分配方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种商品自动分配方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
201、根据预先设置的定时任务，获取当前周期之前的预设时间段内多个店铺对应于目标商品的历史数据。
本实施例中，服务器可以通过实时监控电商平台线上的商品、统计每日各商品sku的销量，进而确定当前周期内作为热销商品的目标商品。其中，该目标商品可以为具体的商品品类、商品品牌或具体的商品的SKU号(即商品单品)。当其品牌、型号、配置、等级、花色、包装容量、单位、生产日期、保质期、用途、价格、产地等属性与其他商品存在不同时，可称为一个单品。
其中，一个周期可以根据实际需要设定，例如，以一个月作为一个周期。
其中，预设时间段可以根据实际需要设定，例如，可以设置预设时间段为一月、一季度或一年。
这里，对应于目标商品的店铺是指当前周期之前被分配了目标商品的店铺。
本实施例中，服务器执行定时任务的执行时间可以根据实际情况设定，例如，以一个月作为一个周期时，服务器可以在每月1日的0:00:00开始执行定时任务。
202、从各店铺对应于目标商品的历史数据中提取各店铺的店铺特征。
在一个实施方式中，店铺特征包含店铺对应于目标商品的销售占比。
具体地，步骤202的实现过程可以包括：
从各店铺对应于目标商品的历史数据中提取各店铺对应于目标商品的历史销售量，根据各店铺对应于目标商品的历史销售量，计算得到各店铺对应于目标商品的销售占比。
示例性地，对于目标商品的SKU为a的洗衣机，各店铺对应于该洗衣机的销售占比等于该洗衣机在各店铺的销售量与该洗衣机在所有店铺的总销售量之间的百分比(同一时间段)，比如洗衣机在店铺M的销售量是80，洗衣机A在所有店铺的销售量是400，那么店铺M对应于该洗衣机的销售占比等于80/400*100％，即等于20％。
在另一个实施方式中，店铺特征还包含店铺对应于目标商品的用户关注度。
其中，用户关注度用于表示用户对不同店铺的同一个热销商品的关注程度。
具体地，步骤202的实现过程进一步还可以包括：
从各店铺对应于目标商品的历史数据中提取各店铺对应于目标商品的用户访问数据，根据各店铺对应于目标商品的用户访问数据，计算各店铺对应于目标商品的用户关注度。
这里，用户访问数据可以包含多种不同的数据，该多种不同的数据可以是不同用户对目标商品进行浏览、收藏、评论和/或分享而产生的数据，其中，用户对目标商品进行浏览产生的数据包括浏览次数和/或浏览时长。
具体地，对各店铺对应于目标商品的用户访问数据包含的多种数据分别进行统计，得到对应的多个统计值，对多个统计值进行加权计算，得到各店铺对应于目标商品的用户关注度。其中，各种数据对应的权重系数可以人为预先设定的，即可人为根据不同数据的重要性程度依次设定权重。按照预设的权重值，对不同的用户访问数据进行加权计算，可以确定出消费者对平台上的不同店铺的同一个目标商品的关注度。
例如，对于目标商品A，可以统计出不同用户对各店铺内的该目标商品A的浏览总次数、收藏总次数、分享总次数，对各店铺内的目标商品A的浏览总次数、收藏总次数、分享总次数进行加权计算，可以得出各店铺对应于目标商品A的用户关注度。
在又一个实施方式中，步骤202的实现过程进一步还可以包括：
对各店铺对应于目标商品的历史数据进行预处理，其中预处理包括清除历史数据中的异常数据，并使用默认值替换历史数据中的缺失数据。
本实施例中，通过对各店铺对应于目标商品的历史数据进行预处理，这样可以确保从预处理后的历史数据中提取各店铺的店铺特征的准确性、可靠性。
203、根据各店铺的店铺特征，计算当前周期内各店铺的商品分配权重。
在一个实施方式中，步骤203的实现过程可以包括：
将各店铺对应于目标商品的销售占比作为当前周期内各店铺的商品分配权重。
本实施例中，由于同一商品在不同店铺的销售占比可以准确反映出不同店铺对该商品的运营能力，通过将各店铺对应于目标商品的销售占比作为当前周期内各店铺的商品分配权重，可以使得运营能力较高的店铺具有的商品分配权重较大，由此能够提高热销商品在不同店铺之间分配的合理性、精准性。
在另一个实施方式中，步骤203的实现过程可以包括：
将各店铺对应于目标商品的用户关注度进行归一化处理，得到归一化处理后的各店铺对应于目标商品的用户关注度，将各店铺对应于目标商品的销售占比与归一化处理后的各店铺对应于目标商品的用户关注度进行对应相乘，得到当前周期内各店铺的商品分配权重。
其中，归一化处理为线性归一化处理。
本实施例中，由于同一商品在不同店铺的销售占比可以准确反映出不同店铺对该商品的运营能力，同一商品在不同店铺的用户关注度能够反映该商品在不同店铺的被用户关注的程度，因此通过综合考虑商品在不同店铺的销售占比与该商品在不同店铺的用户关注度，能够进一步提高热销商品在不同店铺之间分配的合理性、精准性。
值得注意的是，计算得到的当前周期内某个店铺的商品分配权重与上一个周期内该店铺的商品分配权重可能相同或者不同。
204、根据目标商品的总分配量和当前周期内各店铺的商品分配权重，确定当前周期内分配给各店铺的目标商品的数量，并输出。
其中，目标商品的总分配量为预先设定好的数量。
具体地，对目标商品的总分配量与当前周期内各店铺的商品分配权重进行相乘，得到当前周期内分配给各店铺的目标商品的数量，并将当前周期内分配给各店铺的目标商品的数量输出至目标终端。
本实施例中，通过确定当前周期内分配给各店铺的目标商品的数量，并输出，如此，可以获取到热销商品数量与不同店铺之间的对应关系，进而使得平台运营人员可以按照当前周期内分配给各店铺的热销商品的数量，将热销商品分配给各店铺，实现了热销商品能够快速高效地在各店铺间进行合理、精准地分配；此外，平台运营人员还可以根据实际需要对分配给各店铺的热销商品的数量进行手动调整。
需要说明的是，本实施例提供的方法可以对任意的一个商品SKU在不同店铺之间进行数量分配，也可以批量地对多个商品SKU在不同店铺之间进行数量分配，还可以对任意的商品品类、商品品牌在不同店铺之间进行数量分配。
本发明实施例提供了一种商品自动分配方法，首先根据预先设置的定时任务，获取当前周期之前的预设时间段内多个店铺对应于目标商品的历史数据，然后从各店铺对应于目标商品的历史数据中提取各店铺的店铺特征，并根据各店铺的店铺特征，计算当前周期内各所述店铺的商品分配权重；最后根据目标商品的总分配量和当前周期内各店铺的商品分配权重，确定当前周期内分配给各店铺的目标商品的数量，并输出。本发明实施例提供的技术方案实现了合理、精准地对热销商品与店铺进行自动分配，无需大量的运营人员参与完成数据计算工作，大大减少了平台运营人员的投入，同时也避免了分货不及时性。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种商品自动分配装置，该装置可以包括：
获取模块31，用于根据预先设置的定时任务，获取当前周期之前的预设时间段内多个店铺对应于目标商品的历史数据；
提取模块32，用于从各店铺对应于目标商品的历史数据中提取各店铺的店铺特征；
计算模块33，用于根据各所述店铺的店铺特征，计算所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重；
确定模块34，用于根据目标商品的总分配量和当前周期内各店铺的商品分配权重，确定当前周期内分配给各店铺的目标商品的数量，并输出。
进一步地，店铺特征包含店铺对应于目标商品的销售占比，提取模块32包括：
提取单元，用于从各店铺对应于目标商品的历史数据中提取各店铺对应于目标商品的历史销售量；
计算单元，用于根据各店铺对应于目标商品的历史销售量，计算得到各店铺对应于目标商品的销售占比。
进一步地，店铺特征还包含店铺对应于目标商品的用户关注度；
提取单元，还用于从各店铺对应于目标商品的历史数据中提取各店铺对应于目标商品的用户访问数据；
计算单元，还用于根据各店铺对应于目标商品的用户访问数据，计算各店铺对应于目标商品的用户关注度。
进一步地，提取模块32还包括：
预处理单元，用于对各店铺对应于目标商品的历史数据进行预处理，其中预处理包括清除历史数据中的异常数据，并使用默认值替换历史数据中的缺失数据。
进一步地，计算模块33具体用于：
将各店铺对应于目标商品的销售占比作为当前周期内各店铺的商品分配权重；
计算模块33具体还用于：
将各店铺对应于目标商品的用户关注度进行归一化处理，得到归一化处理后的各店铺对应于目标商品的用户关注度；
将各店铺对应于目标商品的销售占比与归一化处理后的各店铺对应于目标商品的用户关注度进行对应相乘，得到当前周期内各店铺的商品分配权重。
本实施例提供的商品自动分配装置，与本发明实施例所提供的商品自动分配方法属于同一发明构思，可执行本发明实施例所提供的商品自动分配方法，具备执行商品自动分配方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例提供的商品自动分配方法，此处不再加以赘述。
此外，本发明实施例还提供一种计算机设备，该计算机设备包括：
一个或者多个处理器；
存储器；
存储在存储器中的程序，当被一个或者多个处理器执行时，程序使处理器执行上述实施例的商品自动分配方法的步骤。
本发明另一实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有程序，当程序被处理器执行时，使得处理器执行上述实施例的商品分配方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例中的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明实施例中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，本发明实施例中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。
本发明实施例中是参照根据本发明实施例中实施例的方法、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。
尽管已描述了本发明实施例中的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例中范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种商品自动分配方法，其特征在于，所述方法包括：
根据预先设置的定时任务，获取当前周期之前的预设时间段内多个店铺对应于目标商品的历史数据；
从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺的店铺特征；
根据各所述店铺的店铺特征，计算所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重；
根据所述目标商品的总分配量和所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重，确定所述当前周期内分配给各所述店铺的所述目标商品的数量，并输出。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述店铺特征包含所述店铺对应于所述目标商品的销售占比，所述从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺的店铺特征，包括：
从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺对应于所述目标商品的历史销售量；
根据各所述店铺对应于所述目标商品的历史销售量，计算得到各所述店铺对应于所述目标商品的销售占比。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述店铺特征还包含所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度，所述从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺的店铺特征，包括：
从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺对应于所述目标商品的用户访问数据；
根据各所述店铺对应于所述目标商品的用户访问数据，计算各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述店铺的店铺特征，计算所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重，包括：
将各所述店铺对应于所述目标商品的销售占比作为所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重；或者
将各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度进行归一化处理，得到归一化处理后的各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度；
将各所述店铺对应于所述目标商品的销售占比与归一化处理后的各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度进行对应相乘，得到所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重。
5.一种商品自动分配装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于根据预先设置的定时任务，获取当前周期之前的预设时间段内多个店铺对应于目标商品的历史数据；
提取模块，用于从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺的店铺特征；
计算模块，用于根据各所述店铺的店铺特征，计算所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重；
确定模块，用于根据所述目标商品的总分配量和所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重，确定所述当前周期内分配给各所述店铺的所述目标商品的数量，并输出。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述店铺特征包含所述店铺对应于所述目标商品的销售占比，所述提取模块包括：
提取单元，用于从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺对应于所述目标商品的历史销售量；
计算单元，用于根据各所述店铺对应于所述目标商品的历史销售量，计算得到各所述店铺对应于所述目标商品的销售占比。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述店铺特征还包含所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度；
所述提取单元，还用于从各所述店铺对应于所述目标商品的历史数据中提取各所述店铺对应于所述目标商品的用户访问数据；
所述计算单元，还用于所述根据各所述店铺对应于所述目标商品的用户访问数据，计算各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块具体用于：
将各所述店铺对应于所述目标商品的销售占比作为所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重；
所述计算模块具体还用于：
将各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度进行归一化处理，得到归一化处理后的各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度；
将各所述店铺对应于所述目标商品的销售占比与归一化处理后的各所述店铺对应于所述目标商品的用户关注度进行对应相乘，得到所述当前周期内各所述店铺的商品分配权重。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
一个或者多个处理器；
存储器；
所述存储在所述存储器中的程序，当被所述一个或者多个处理器执行时，所述程序使所述处理器执行如权利要求1～4中任意一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序，当所述程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1～4中任意一项所述的方法的步骤。
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