CN112182370A - 物品类目信息推送方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了物品类目信息推送方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合；基于物品信息集合中的每个物品信息包括的搜索频次、点击率和物品流转率，生成物品信息的评分值，得到评分值集；基于评分值集，从物品信息集合中选择符合预定条件的物品信息作为目标物品信息，得到目标物品信息集合；基于目标物品信息集合中的各个目标物品信息包括的各个物品类目信息，生成目标物品类目信息集合；将目标物品类目信息集合中的各个目标物品类目信息推送至显示设备。该实施方式提升了确定的目标物品类目信息的客观性和物品类目信息使用率，节约了显示物品类目信息的网页页面空间资源。

Description

物品类目信息推送方法、装置、电子设备和介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及物品类目信息推送方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

随着互联网技术和电子商务的发展，物品信息呈现爆炸式增长趋势，物品类目信息为用户选择物品提供了一定支持。目前，在对物品类目信息进行推送时，通常采用的方式为：首先，根据专家经验知识确定物品类目信息集合；然后，将上述物品类目信息集合中的各个物品类目信息推送至具有显示功能的显示设备。

然而，当采用上述方式进行物品类目信息推送时，经常会存在如下技术问题：

第一，上述物品类目信息集合的确定较为主观，物品类目信息使用率较低，造成显示物品类目信息的网页页面空间资源浪费；

第二，上述物品类目信息集合的确定较为片面，未综合考虑搜索频次、点击率和物品流转率对物品类目信息使用率的影响，进一步导致物品类目信息使用率较低，造成显示物品类目信息的网页页面空间资源浪费。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了物品类目信息推送的方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种物品类目信息推送的方法，该方法包括：获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合，其中，上述物品信息包括物品类目信息、搜索频次、点击率和物品流转率；基于上述物品信息集合中的每个物品信息包括的搜索频次、点击率和物品流转率，生成上述物品信息的评分值，得到评分值集；基于上述评分值集，从上述物品信息集合中选择符合预定条件的物品信息作为目标物品信息，得到目标物品信息集合；基于上述目标物品信息集合中的各个目标物品信息包括的各个物品类目信息，生成目标物品类目信息集合；将上述目标物品类目信息集合中的各个目标物品类目信息推送至具有显示功能的显示设备以供相关用户根据上述各个目标物品类目信息实施物品流转操作。

在一些实施例中，所述基于所述目标去重物品类目信息重复量、所述目标物品流转率均值和所述物品类目信息的数量，生成所述去重物品类目信息的权重，包括：

利用以下公式生成所述去重物品类目信息的权重：

其中，n表示所述去重物品类目信息集合中去重物品类目信息的序号，I_n表示所述去重物品类目信息集合中第n个去重物品类目信息的权重，X表示所述目标去重物品类目信息重复量，Z表示所述物品类目信息的数量，Y表示所述目标物品流转率均值。

在一些实施例中，所述基于所述归一化搜索频次、所述点击率和所述物品流转率，生成所述物品信息的评分值，包括：

将所述归一化搜索频次、所述点击率和所述物品流转率输入至下式，生成所述物品信息的评分值：

其中，t表示所述物品信息集合中物品信息的序号，M_t表示所述物品信息集合中第t个物品信息的评分值，A表示所述归一化搜索频次，B表示所述点击率，C表示所述物品流转率。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种物品类目信息推送装置，装置包括：获取单元，被配置成获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合，其中，上述物品信息包括物品类目信息、搜索频次、点击率和物品流转率；第一生成单元，被配置成基于上述物品信息集合中的每个物品信息包括的搜索频次、点击率和物品流转率，生成上述物品信息的评分值，得到评分值集；选择单元，被配置成基于上述评分值集，从上述物品信息集合中选择符合预定条件的物品信息作为目标物品信息，得到目标物品信息集合；第二生成单元，被配置成基于上述目标物品信息集合中的各个目标物品信息包括的各个物品类目信息，生成目标物品类目信息集合；推送单元，被配置成将上述目标物品类目信息集合中的各个目标物品类目信息推送至具有显示功能的显示设备以供相关用户根据上述各个目标物品类目信息实施物品流转操作。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：首先，获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合，其中，上述物品信息包括物品类目信息、搜索频次、点击率和物品流转率。然后，基于上述物品信息集合中的每个物品信息包括的搜索频次、点击率和物品流转率，生成上述物品信息的评分值，得到评分值集。由此，可以根据搜索频次、点击率和物品流转率对各个物品信息进行较为客观的评分，各个物品信息的各个评分值能够表征相关用户对各个物品信息的喜爱程度，为目标物品信息的确定提供数值依据。再然后，基于上述评分值集，从上述物品信息集合中选择符合预定条件的物品信息作为目标物品信息，得到目标物品信息集合。由此，可以为目标物品类目信息的确定提供数据支持，确定的各个目标物品信息被喜爱程度较高，各个目标物品信息包括的各个物品类目信息被喜爱程度也相对较高，进而可以为提升各个目标物品信息包括的各个物品类目信息的物品类目信息使用率和目标物品类目信息的客观性提供支持。其次，基于上述目标物品信息集合中的各个目标物品信息包括的各个物品类目信息，生成目标物品类目信息集合。由此，可以根据目标物品信息集合包括的各个目标物品类目信息的数量特征，确定目标物品类目信息集合，进而能够提升确定的目标物品类目信息的客观性和物品类目信息使用率。最后，将上述目标物品类目信息集合中的各个目标物品类目信息推送至具有显示功能的显示设备以供相关用户根据上述各个目标物品类目信息实施物品流转操作。由此，本公开可以提升确定的目标物品类目信息的客观性和物品类目信息使用率，进而节约显示物品类目信息的网页页面空间资源。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1是本公开的一些实施例的物品类目信息推送方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的物品类目信息推送方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的物品类目信息推送方法的另一些实施例的流程图；

图4是根据本公开的物品类目信息推送装置的一些实施例的结构示意图；

图5是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，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，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是根据本公开一些实施例的物品类目信息推送方法的一个应用场景的示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以首先获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合102，其中，上述物品信息包括物品类目信息、搜索频次、点击率和物品流转率。然后，基于物品信息集合102中的每个物品信息包括的搜索频次、点击率和物品流转率，生成上述物品信息的评分值，得到评分值集103。再然后，基于评分值集103，从上述物品信息集合中选择符合预定条件的物品信息作为目标物品信息，得到目标物品信息集合104。其次，基于目标物品信息集合104中的各个目标物品信息包括的各个物品类目信息，生成目标物品类目信息集合105。最后，计算设备101可以将目标物品类目信息集合105中的各个目标物品类目信息推送至具有显示功能的显示设备106以供相关用户根据上述各个目标物品类目信息实施物品流转操作。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备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计算设备。

继续参考图2，示出了根据本公开的物品类目信息推送方法的一些实施例的流程200。该物品类目信息推送方法，包括以下步骤：

步骤201，获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合。

在一些实施例中，物品类目信息推送方法的执行主体(例如图1所示的计算设备101)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从终端获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合。其中，上述物品信息包括物品类目信息、搜索频次、点击率和物品流转率。上述物品类目信息可以指表征物品类别或特质的信息。上述搜索频次可以指在预定时间段内物品被相关用户检索的累计次数。上述点击率可以指表征物品的网页链接被相关用户点击的次数与被相关用户浏览的次数的比值。上述物品流转率(例如购买率)可以指响应于相关用户点击表征物品的网页链接，相关用户实施的对上述物品进行流转操作的次数与表征上述物品的网页链接被相关用户点击的次数的比值。

作为示例，上述物品信息集合可以为[[背带，50，0.2，0.2]，[调味品，300，0.4，0.6]，[调味品，200，0.3，0.3]，[连衣裙，600，0.6，0.5]，[连衣裙，400，0.5，0.4]]。上述物品信息可以为[背带，50，0.2，0.2]。上述物品信息[背带，50，0.2，0.2]的物品类目信息为[背带]。上述物品信息[背带，50，0.2，0.2]的搜索频次为[50]。上述物品信息[背带，50，0.2，0.2]的点击率为[0.2]。上述物品信息[背带，50，0.2，0.2]的物品流转率为[0.2]。

步骤202，基于上述物品信息集合中的每个物品信息包括的搜索频次、点击率和物品流转率，生成上述物品信息的评分值，得到评分值集。

在一些实施例中，对于上述物品信息集合中的每个物品信息包括的搜索频次、点击率和物品流转率，上述执行主体可以通过以下步骤，生成上述物品信息的评分值：

第一步，对上述搜索频次进行归一化处理，得到归一化处理后的搜索频次。

作为示例，上述执行主体可以采用计算比值的公式对步骤201示例的物品信息集合中的第1个物品信息[背带，50，0.2，0.2]包括的搜索频次[50]进行归一化处理：

归一化处理后的搜索频次可以保留三位小数。得到的归一化处理后的搜索频次为0.032。

第二步，将上述归一化处理后的搜索频次、上述点击率和上述物品流转率的均值确定为上述物品信息的评分值。上述评分值的数值范围为(0，1)，评分值越大，表征相关用户对评分值所对应的物品信息的喜爱程度越高。

作为示例，步骤201示例的物品信息集合中的第1个物品信息[背带，50，0.2，0.2]的评分值为

通过步骤202，可以根据搜索频次、点击率和物品流转率对各个物品信息进行较为客观的评分，各个物品信息的各个评分值能够表征相关用户对各个物品信息的喜爱程度，为目标物品信息的确定提供数值依据。

步骤203，基于上述评分值集，从上述物品信息集合中选择符合预定条件的物品信息作为目标物品信息，得到目标物品信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以从上述物品信息集合中选择上述评分值集中符合预定条件的评分值对应的物品信息。上述预定条件可以是“评分值大于预定值”。上述预定值的取值范围为(0,1)。在此，预定值在(0,1)中的取值不作限定。由此，可以为目标物品类目信息的确定提供数据支持，确定的各个目标物品信息被喜爱程度较高，各个目标物品信息包括的各个物品类目信息被喜爱程度也相对较高，进而可以为提升各个目标物品信息包括的各个物品类目信息的物品类目信息使用率和目标物品类目信息的客观性提供支持。

作为示例，步骤201示例的物品信息集合对应的评分值集可以为[0.144，0.398，0.243，0.496，0.386]。上述预定值可以为0.3。上述评分值集中符合预定条件“评分值大于0.3”的评分值分别为[0.398]、[0.496]、[0.386]。评分值[0.398]对应的物品信息为[调味品，300，0.4，0.6]。评分值[0.496]对应的物品信息为[连衣裙，600，0.6，0.5]。评分值[0.386]对应的物品信息为[连衣裙，400，0.5，0.4]。分别将[调味品，300，0.4，0.6]、[连衣裙，600，0.6，0.5]和[连衣裙，400，0.5，0.4]作为目标物品信息。得到的目标物品信息集合为[[调味品，300，0.4，0.6]，[连衣裙，600，0.6，0.5]，[连衣裙，400，0.5，0.4]]。

步骤204，基于上述目标物品信息集合中的各个目标物品信息包括的各个物品类目信息，生成目标物品类目信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以首先从上述目标物品信息集合的各个物品信息中提取各个物品类目信息。然后对所提取的各个物品类目信息进行去重处理以生成目标物品类目信息集合。由此，可以根据目标物品信息集合包括的各个目标物品类目信息的数量特征，确定目标物品类目信息集合，能够提升确定的目标物品类目信息的客观性和物品类目信息使用率，进而节约显示物品类目信息的网页页面空间资源。

作为示例，上述执行主体可以首先从步骤203示例的目标物品信息集合[[调味品，300，0.4，0.6]，[连衣裙，600，0.6，0.5]，[连衣裙，400，0.5，0.4]]中提取各个物品类目信息。提取的3个物品类目信息分别为[调味品]、[连衣裙]、[连衣裙]。然后对所提取的3个物品类目信息[调味品]、[连衣裙]、[连衣裙]进行去重处理以生成目标物品类目信息集合。生成的目标物品类目信息集合为[调味品，连衣裙]。

步骤205，将上述目标物品类目信息集合中的各个目标物品类目信息推送至具有显示功能的显示设备以供相关用户根据上述各个目标物品类目信息实施物品流转操作。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述目标物品类目信息集合中的各个目标物品类目信息推送至显示器以供相关用户根据上述各个目标物品类目信息选择物品进行物品流转操作。上述物品流转操作是指用户实施的对物品进行流转的操作。

作为示例，上述目标物品类目信息集合可以为[调味品，连衣裙]。上述执行主体可以将目标物品类目信息[调味品]和[连衣裙]推送至显示器[001]以供相关用户根据目标物品类目信息[调味品]和[连衣裙]选择物品进行物品流转操作(例如：用户[YH001]根据目标物品类目信息[调味品]选择物品“鸡精”进行购买)。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：首先，获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合，其中，上述物品信息包括物品类目信息、搜索频次、点击率和物品流转率。然后，基于上述物品信息集合中的每个物品信息包括的搜索频次、点击率和物品流转率，生成上述物品信息的评分值，得到评分值集。由此，可以根据搜索频次、点击率和物品流转率对各个物品信息进行较为客观的评分，各个物品信息的各个评分值能够表征相关用户对各个物品信息的喜爱程度，为目标物品信息的确定提供数值依据。再然后，基于上述评分值集，从上述物品信息集合中选择符合预定条件的物品信息作为目标物品信息，得到目标物品信息集合。由此，可以为目标物品类目信息的确定提供数据支持，确定的各个目标物品信息被喜爱程度较高，各个目标物品信息包括的各个物品类目信息被喜爱程度也相对较高，进而可以为提升各个目标物品信息包括的各个物品类目信息的物品类目信息使用率和目标物品类目信息的客观性提供支持。其次，基于上述目标物品信息集合中的各个目标物品信息包括的各个物品类目信息，生成目标物品类目信息集合。由此，可以根据目标物品信息集合包括的各个目标物品类目信息的数量特征，确定目标物品类目信息集合，进而能够提升确定的目标物品类目信息的客观性和物品类目信息使用率。最后，将上述目标物品类目信息集合中的各个目标物品类目信息推送至具有显示功能的显示设备以供相关用户根据上述各个目标物品类目信息实施物品流转操作。由此，本公开可以提升确定的目标物品类目信息的客观性和物品类目信息使用率，进而节约显示物品类目信息的网页页面空间资源。

进一步参考图3，其示出了物品类目信息推送方法的另一些实施例的流程300。该物品类目信息推送方法的流程300，包括以下步骤：

步骤301，获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合。

在一些实施例中，步骤301的具体实现及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201，在此不再赘述。

步骤302，对上述搜索频次进行归一化处理，生成归一化处理后的搜索频次作为归一化搜索频次。

在一些实施例中，物品类目信息推送方法的执行主体(例如图1所示的计算设备101)可以首先确定上述物品信息集合中各个物品信息包括的各个搜索频次中的最大值和最小值。然后，生成上述搜索频次与上述最小值的差值作为第一差值。再然后，生成上述最大值与上述最小值的差值作为第二差值。其次，生成上述第一差值与上述第二差值的比值。最后，可以将上述比值作为上述搜索频次的归一化搜索频次。

作为示例，上述物品信息集合中各个物品信息包括的各个搜索频次可以为[50]、[300]、[200]、[600]、[400]。上述执行主体可以对搜索频次[50]进行归一化处理。首先，确定上述各个搜索频次中的最大值和最小值。确定的最大值为[600]。确定的最小值为[50]。然后，生成上述搜索频次[50]与上述最小值[50]的差值[0]作为第一差值。再然后，生成上述最大值[600]与上述最小值[50]的差值[550]作为第二差值。其次，生成上述第一差值[0]与上述第二差值[550]的比值[0]。最后，可以将上述比值[0]作为上述搜索频次[50]的归一化搜索频次。

步骤303，基于上述归一化搜索频次、上述点击率和上述物品流转率，生成上述物品信息的评分值。

在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述归一化搜索频次、上述点击率和上述物品流转率，生成上述物品信息的评分值。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以将上述归一化搜索频次、上述点击率和上述物品流转率输入至下式，生成上述物品信息的评分值：

其中，t表示上述物品信息集合中物品信息的序号。M_t表示上述物品信息集合中第t个物品信息的评分值。A表示上述归一化搜索频次，B表示上述点击率。C表示上述物品流转率。

作为示例，步骤201示例的物品信息集合中第1个物品信息[背带，50，0.2，0.2]的包括的搜索频次[50]的归一化搜索频次可以为[0]。上述第1个物品信息[背带，50，0.2，0.2]的包括的点击率为[0.2]。上述第1个物品信息[背带，50，0.2，0.2]的包括的物品流转率为[0.2]。上述执行主体可以生成上述第1个物品信息的评分值。则t的值为1。A的值为0。B的值为0.2。C的值为0.2。生成的评分值为

上述生成评分值的公式作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“上述物品类目信息集合的确定较为片面，未综合考虑搜索频次、点击率和物品流转率对物品类目信息使用率的影响，进一步导致物品类目信息使用率较低，造成显示物品类目信息的网页页面空间资源浪费”。导致上述物品类目信息集合的确定较为片面的因素往往如下：未综合考虑搜索频次、点击率和物品流转率对物品类目信息使用率的影响。如果解决了上述因素，就能达到上提高物品类目信息集合的确定的全面性的效果。为了达到这一效果，本公开从两方面综合考虑搜索频次、点击率和物品流转率三个因素对物品信息评分值的影响：一方面，计算评分值的公式引入归一化搜索频次、点击率和物品流转率的均值，以此作为绝对客观的平衡评分值的数值大小的因子；另一方面，计算评分值的公式引入归一化搜索频次、点击率和物品流转率分别与归一化搜索频次、点击率、物品流转率的和的比值，以此作为相对客观的调整评分值的数值大小的因子(例如，归一化搜索频次越大，上述比值越大，对评分值的数值的贡献量越大，调整作用越大；归一化搜索频次越小，上述比值越小，对评分值的数值的贡献量越小，调整作用越小)。最后，将评分值的数值的数量级缩放至百分制。上述评分值可以较为全面和直观地体现相关用户对物品信息的喜爱程度，为目标物品信息的确定提供数值依据，进而可以提高物品类目信息集合的确定的全面性。

步骤304，从上述评分值集中选择符合预定条件的评分值作为目标评分值，得到目标评分值集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以从上述评分值集中选择符合预定条件的评分值作为目标评分值，得到目标评分值集合。上述预定条件可以为“评分值大于30”。

作为示例，步骤201示例的物品信息集合对应的评分值集可以为[10，32.578，29.571，47.778，34.438]。上述执行主体从上述评分值集中选择符合预定条件“评分值大于30”的评分值。所选择的3个评分值分别为[32.578]、[47.778]、[34.438]。将上述3个评分值分别作为目标评分值。得到的目标评分值集合为[32.578，47.778，34.438]。

步骤305，将上述目标评分值集合中的每个目标评分值所对应的物品信息确定为目标物品信息，得到目标物品信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述目标评分值集合中的每个目标评分值所对应的物品信息确定为目标物品信息，得到目标物品信息集合。

作为示例，上述执行主体可以首先将步骤304示例的目标评分值集合[32.578，47.778，34.438]中的目标评分值[32.578]对应的物品信息[调味品，300，0.4，0.6]确定为目标物品信息。然后，将上述目标评分值集合[32.578，47.778，34.438]中的目标评分值[47.778]对应的物品信息[连衣裙，600，0.6，0.5]确定为目标物品信息。最后，将上述目标评分值集合[32.578，47.778，34.438]中的目标评分值[34.438]对应的物品信息[连衣裙，400，0.5，0.4]确定为目标物品信息。得到的目标物品信息集合为[[调味品，300，0.4，0.6]，[连衣裙，600，0.6，0.5]，[连衣裙，400，0.5，0.4]]。

通过步骤304-305，可以根据各个物品信息的各个百分制的评分值的大小，确定目标物品类目信息集合，进而可以为目标物品类目信息的确定提供数据支持，提升确定的目标物品类目信息的客观性。

步骤306，对上述各个物品类目信息进行去重处理，生成去重物品类目信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述目标物品信息集合包括的各个物品类目信息进行去重处理，生成去重物品类目信息集合。

作为示例，上述执行主体可以对目标物品信息集合[[调味品，300，0.4，0.6]，[连衣裙，600，0.6，0.5]，[连衣裙，400，0.5，0.4]]包括的3个物品类目信息[调味品]、[连衣裙]和[连衣裙]进行去重处理。生成的去重物品类目信息集合为[调味品，连衣裙]。

步骤307，将上述各个物品类目信息包括的上述去重物品类目信息集合中的每个去重物品类目信息的数量确定为去重物品类目信息重复量，得到去重物品类目信息重复量集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述各个物品类目信息包括的上述去重物品类目信息集合中的每个去重物品类目信息的数量确定为去重物品类目信息重复量，得到去重物品类目信息重复量集合。

作为示例，对于去重物品类目信息集合[调味品，连衣裙]中的去重物品类目信息[调味品]，上述执行主体可以将5个物品类目信息[背带]，[调味品]，[调味品]，[连衣裙]和[连衣裙]包括的[调味品]的数量2确定为去重物品类目信息[调味品]的去重物品类目信息重复量。对于去重物品类目信息集合[调味品，连衣裙]中的去重物品类目信息[连衣裙]，上述执行主体可以将5个物品类目信息[背带]，[调味品]，[调味品]，[连衣裙]和[连衣裙]包括的[连衣裙]的数量2确定为去重物品类目信息[连衣裙]的去重物品类目信息重复量。得到去重物品类目信息重复量集合为[2，2]。

步骤308，将上述各个目标物品信息包括的各个物品流转率中与上述去重物品类目信息集合中的每个去重物品类目信息对应的至少一个物品流转率组成物品流转率子集，得到多个物品流转率子集。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述各个目标物品信息包括的各个物品流转率中与上述去重物品类目信息集合中的每个去重物品类目信息对应的至少一个物品流转率组成物品流转率子集，得到多个物品流转率子集。

作为示例，对于去重物品类目信息集合[调味品，连衣裙]中的去重物品类目信息[连衣裙]，3个目标物品信息[调味品，300，0.4，0.6]，[连衣裙，600，0.6，0.5]，[连衣裙，400，0.5，0.4]包括的3个物品流转率[0.6]、[0.5]、[0.4]中与去重物品类目信息[连衣裙]对应的物品流转率为[0.5]、[0.4]。上述执行主体可以将[0.5]和[0.4]组成物品流转率子集。组成的物品流转率子集为[0.5，0.4]。

步骤309，确定上述多个物品流转率子集中的每个物品流转率子集所包括的物品流转率的均值，得到多个物品流转率的均值。

在一些实施例中，上述执行主体可以确定上述多个物品流转率子集中的每个物品流转率子集所包括的物品流转率的均值，得到多个物品流转率的均值。

作为示例，上述物品流转率子集可以为[0.5，0.4]。上述执行主体可以确定上述物品流转率子集[0.5，0.4]包括的物品流转率[0.5]和[0.4]的均值。确定的均值为

步骤310，确定上述各个物品类目信息所包括的物品类目信息的数量。

在一些实施例中，上述执行主体可以确定上述各个物品类目信息所包括的物品类目信息的数量。

作为示例，上述各个物品类目信息可以为[背带]，[调味品]，[调味品]，[连衣裙]和[连衣裙]。上述执行主体可以确定上述各个物品类目信息所包括的物品类目信息的数量。确定的数量为5。

步骤311，基于上述去重物品类目信息重复量集合、上述多个物品流转率的均值和上述物品类目信息的数量，生成上述去重物品类目信息集合中的每个去重物品类目信息的权重，得到权重集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述去重物品类目信息重复量集合、上述多个物品流转率的均值和上述物品类目信息的数量，生成上述去重物品类目信息集合中的每个去重物品类目信息的权重，得到权重集合。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过以下步骤生成上述去重物品类目信息集合中的每个去重物品类目信息的权重：

第一步，从上述去重物品类目信息重复量集合中提取上述去重物品类目信息对应的去重物品类目信息重复量作为目标去重物品类目信息重复量。

作为示例，上述去重物品类目信息可以为[连衣裙]。上述执行主体可以从去重物品类目信息重复量集合[2，2]中提取去重物品类目信息[连衣裙]对应的去重物品类目信息重复量[2]。将[2]作为目标去重物品类目信息重复量。

第二步，从上述多个物品流转率的均值中提取上述去重物品类目信息对应的物品流转率的均值作为目标物品流转率均值。

作为示例，上述去重物品类目信息可以为[连衣裙]。去重物品类目信息[连衣裙]对应的物品流转率的均值可以为0.45。可以将0.45作为目标物品流转率均值。

第三步，基于上述目标去重物品类目信息重复量、上述目标物品流转率均值和上述物品类目信息的数量，利用以下公式生成上述去重物品类目信息的权重：

其中，n表示上述去重物品类目信息集合中去重物品类目信息的序号。I_n表示上述去重物品类目信息集合中第n个去重物品类目信息的权重。X表示上述目标去重物品类目信息重复量。Z表示上述物品类目信息的数量。Y表示上述目标物品流转率均值。可以将上述权重的数值保留至小数点后三位有效数字。

作为示例，去重物品类目信息集合可以为[调味品，连衣裙]。去重物品类目信息集合[调味品，连衣裙]中第2个去重物品类目信息[连衣裙]对应的目标去重物品类目信息重复量可以为[2]。上述物品类目信息的数量可以为5。上述去重物品类目信息[连衣裙]对应的目标物品流转率均值可以为0.45。上述执行主体可以生成上述第2个去重物品类目信息[连衣裙]的权重。则n的值为2。X的值为2。Z的值为5。Y的值为0.45。上述第2个去重物品类目信息[连衣裙]的权重为

步骤312，从上述权重集合中选择符合第一预定条件的权重作为目标权重，得到目标权重集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以从上述权重集合中选择符合第一预定条件的权重作为目标权重。由此可以得到目标权重集合。上述第一预定条件可以为“大于预定阈值”。上述预定阈值的取值范围为(0,1)。这里，预定阈值在(0,1)中的取值不作限定。

作为示例，上述权重集合可以为[0.38，0.357]。上述预定阈值可以为0.3。上述执行主体可以从上述权重集合中选择符合第一预定条件“大于0.3”的权重。所选择的权重分别为[0.38]和[0.357]。可以将[0.38]和[0.357]分别作为目标权重。由此得到目标权重集合[0.38，0.357]。

步骤313，将上述目标权重集合中的每个目标权重所对应的物品类目信息确定为目标物品类目信息，得到目标物品类目信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以从去重物品类目信息集合中提取上述目标权重集合中的每个目标权重所对应的去重物品类目信息，上述去重物品类目信息即物品类目信息，进而可以将上述去重物品类目信息确定为目标物品类目信息。由此可以得到目标物品类目信息集合。

作为示例，上述目标权重集合可以为[0.38，0.357]。上述去重物品类目信息集合可以为[调味品，连衣裙]。对于上述目标权重集合[0.38，0.357]中的权重[0.38]，上述权重[0.38]可以对应上述去重物品类目信息集合[调味品，连衣裙]中的去重物品类目信息[调味品]。上述执行主体可以确定权重[0.38]对应的物品类目信息[调味品]。可以将上述物品类目信息[调味品]作为目标物品类目信息。

通过步骤306-步骤313，可以以目标物品信息集合提供的目标物品信息为数据基础，通过生成的权重，从各个目标物品信息包括的各个物品类目信息中确定目标物品类目信息，进而得到目标物品类目信息集合。生成权重的公式从两方面综合考虑了物品类目信息的重复量、数量和物品流转率三个因素：一方面，引入绝对客观的权重，以此作为平衡物品类目信息对应的的重复量、数量和物品流转率对权重数值大小的影响的因子；另一方面，引入表征上述重复量的目标去重物品类目信息重复量与表征上述数量的物品类目信息的数量的比值，分别确定上述比值和表征上述物品流转率的目标物品流转率均值在上述比值与上述目标物品流转率均值的和中的占比，上述占比可以作为调整权重的数值大小的相对客观的因子。由此，根据上述权重确定的目标物品类目信息的客观性得以进一步提升。

步骤314，将上述目标物品类目信息集合中的各个目标物品类目信息推送至具有显示功能的显示设备以供相关用户根据上述各个目标物品类目信息实施物品流转操作。

在一些实施例中，步骤314的具体实现及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤205，在此不再赘述。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过步骤302-303，可以综合考虑搜索频次、点击率和物品流转率对物品类目信息使用率的影响，生成物品信息集合中各个物品的评分值。步骤303中生成评分值的公式作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“上述物品类目信息集合的确定较为片面，未综合考虑搜索频次、点击率和物品流转率对物品类目信息使用率的影响，进一步导致物品类目信息使用率较低，造成显示物品类目信息的网页页面空间资源浪费”。导致上述物品类目信息集合的确定较为片面的因素往往如下：未综合考虑搜索频次、点击率和物品流转率对物品类目信息使用率的影响。如果解决了上述因素，就能达到上提高物品类目信息集合的确定的全面性的效果。为了达到这一效果，本公开从两方面综合考虑搜索频次、点击率和物品流转率三个因素对物品信息评分值的影响：一方面，计算评分值的公式引入归一化搜索频次、点击率和物品流转率的均值，以此作为绝对客观的平衡评分值的数值大小的因子；另一方面，计算评分值的公式引入归一化搜索频次、点击率和物品流转率分别与归一化搜索频次、点击率、物品流转率的和的比值，以此作为相对客观的调整评分值的数值大小的因子(例如，归一化搜索频次越大，上述比值越大，对评分值的数值的贡献量越大，调整作用越大；归一化搜索频次越小，上述比值越小，对评分值的数值的贡献量越小，调整作用越小)。最后，将评分值的数值的数量级缩放至百分制。上述评分值可以较为全面和直观地体现相关用户对物品信息的喜爱程度，为目标物品信息的确定提供数值依据，进而可以提高物品类目信息集合的确定的全面性。通过步骤304-305，可以根据各个物品信息的各个百分制的评分值的大小，确定目标物品类目信息集合，进而可以为目标物品类目信息的确定提供数据支持，提升确定的目标物品类目信息的客观性。通过步骤306-步骤313，可以以目标物品信息集合提供的目标物品信息为数据基础，通过生成的权重，从各个目标物品信息包括的各个物品类目信息中确定目标物品类目信息，进而得到目标物品类目信息集合。生成权重的公式从两方面综合考虑了物品类目信息的重复量、数量和物品流转率三个因素：一方面，引入绝对客观的权重，以此作为平衡物品类目信息对应的的重复量、数量和物品流转率对权重数值大小的影响的因子；另一方面，引入表征上述重复量的目标去重物品类目信息重复量与表征上述数量的物品类目信息的数量的比值，分别确定上述比值和表征上述物品流转率的目标物品流转率均值在上述比值与上述目标物品流转率均值的和中的占比，上述占比可以作为调整权重的数值大小的相对客观的因子。由此，根据上述权重确定的目标物品类目信息的客观性得以进一步提升。最后，将上述目标物品类目信息集合中的各个目标物品类目信息推送至具有显示功能的显示设备以供相关用户根据上述各个目标物品类目信息实施物品流转操作。由此，本公开可以提升确定的目标物品类目信息的全面性和客观性以及推送的各个目标物品类目信息的物品类目信息使用率，进而节约显示物品类目信息的网页页面空间资源。

进一步参考图4，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种物品类目信息推送装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图4所示，一些实施例的物品类目信息推送装置400包括：获取单元401、第一生成单元402、选择单元403、第二生成单元404和推送单元405。其中，获取单元401被配置成获取用户行为日志信息组集与推荐算法信息集，其中，上述用户行为日志信息组集中的用户行为日志信息组与上述推荐算法信息集中的推荐算法信息一一对应，上述用户行为日志信息包括点击操作信息，浏览时长信息和物品流转操作信息，上述推荐算法信息包括算法信息和推荐物品信息；生成单元402被配置成对上述推荐算法信息集的每个推荐算法信息所包括的算法信息，基于上述推荐算法信息对应的用户行为日志信息组中的各个用户行为日志信息的各个点击操作信息、各个浏览时长信息和各个物品流转操作信息，生成上述算法信息的评分值，得到评分值集；第一选择单元403被配置成从上述评分值集中选择符合预定条件的评分值作为目标评分值；第二选择单元404被配置成从上述推荐算法信息集的各个推荐算法信息所包括的各个算法信息中选择与上述目标评分值对应的算法信息作为目标算法信息；推送单元405被配置成将上述目标算法信息对应的推荐算法信息包括的推荐物品信息集的各个推荐物品信息分别推送至各个具有显示功能的显示设备上以供相关用户根据上述推荐物品信息实施物品流转操作。

可以理解的是，该装置400中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置400及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备101)500的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)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装置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。在RAM503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM502以及RAM503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图5中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些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。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、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)、光纤、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。在本公开的一些实施例中，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。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读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该电子设备执行时，使得该电子设备：获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合，其中，上述物品信息包括物品类目信息、搜索频次、点击率和物品流转率；基于上述物品信息集合中的每个物品信息包括的搜索频次、点击率和物品流转率，生成上述物品信息的评分值，得到评分值集；基于上述评分值集，从上述物品信息集合中选择符合预定条件的物品信息作为目标物品信息，得到目标物品信息集合；基于上述目标物品信息集合中的各个目标物品信息包括的各个物品类目信息，生成目标物品类目信息集合；将上述目标物品类目信息集合中的各个目标物品类目信息推送至具有显示功能的显示设备以供相关用户根据上述各个目标物品类目信息实施物品流转操作。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

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，该模块、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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、第一生成单元、选择单元、第二生成单元和推送单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种物品类目信息推送方法，包括：

获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合，其中，所述物品信息包括物品类目信息、搜索频次、点击率和物品流转率；

基于所述物品信息集合中的每个物品信息包括的搜索频次、点击率和物品流转率，生成所述物品信息的评分值，得到评分值集；

基于所述评分值集，从所述物品信息集合中选择符合预定条件的物品信息作为目标物品信息，得到目标物品信息集合；

基于所述目标物品信息集合中的各个目标物品信息包括的各个物品类目信息，生成目标物品类目信息集合；

将所述目标物品类目信息集合中的各个目标物品类目信息推送至具有显示功能的显示设备以供相关用户根据所述各个目标物品类目信息实施物品流转操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述物品信息集合中的每个物品信息包括的搜索频次、点击率和物品流转率，生成所述物品信息的评分值，包括：

对所述搜索频次进行归一化处理，生成归一化处理后的搜索频次作为归一化搜索频次。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

基于所述归一化搜索频次、所述点击率和所述物品流转率，生成所述物品信息的评分值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述评分值集，从所述物品信息集合中选择符合预定条件的物品信息作为目标物品信息，得到目标物品信息集合，包括：

从所述评分值集中选择符合预定条件的评分值作为目标评分值，得到目标评分值集合。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述方法还包括：

将所述目标评分值集合中的每个目标评分值所对应的物品信息确定为目标物品信息，得到目标物品信息集合。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述目标物品信息集合中的各个目标物品信息包括的各个物品类目信息，生成目标物品类目信息集合，包括：

对所述各个物品类目信息进行去重处理，生成去重物品类目信息集合；

将所述各个物品类目信息包括的所述去重物品类目信息集合中的每个去重物品类目信息的数量确定为去重物品类目信息重复量，得到去重物品类目信息重复量集合；

将所述各个目标物品信息包括的各个物品流转率中与所述去重物品类目信息集合中的每个去重物品类目信息对应的至少一个物品流转率组成物品流转率子集，得到多个物品流转率子集；

确定所述多个物品流转率子集中的每个物品流转率子集所包括的物品流转率的均值，得到多个物品流转率的均值；

确定所述各个物品类目信息所包括的物品类目信息的数量；

基于所述去重物品类目信息重复量集合、所述多个物品流转率的均值和所述物品类目信息的数量，生成所述去重物品类目信息集合中的每个去重物品类目信息的权重，得到权重集合；

从所述权重集合中选择符合第一预定条件的权重作为目标权重，得到目标权重集合；

将所述目标权重集合中的每个目标权重所对应的物品类目信息确定为目标物品类目信息，得到目标物品类目信息集合。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于所述去重物品类目信息重复量集合、所述多个物品流转率的均值和所述物品类目信息的数量，生成所述去重物品类目信息集合中的每个去重物品类目信息的权重，包括：

从所述去重物品类目信息重复量集合中提取所述去重物品类目信息对应的去重物品类目信息重复量作为目标去重物品类目信息重复量；

从所述多个物品流转率的均值中提取所述去重物品类目信息对应的物品流转率的均值作为目标物品流转率均值；

基于所述目标去重物品类目信息重复量、所述目标物品流转率均值和所述物品类目信息的数量，生成所述去重物品类目信息的权重。

8.一种物品类目信息推送装置，包括：

获取单元，被配置成获取由各个物品的物品信息组成的物品信息集合，其中，所述物品信息包括物品类目信息、搜索频次、点击率和物品流转率；

第一生成单元，被配置成基于所述物品信息集合中的每个物品信息包括的搜索频次、点击率和物品流转率，生成所述物品信息的评分值，得到评分值集；

选择单元，被配置成基于所述评分值集，从所述物品信息集合中选择符合预定条件的物品信息作为目标物品信息，得到目标物品信息集合；

第二生成单元，被配置成基于所述目标物品信息集合中的各个目标物品信息包括的各个物品类目信息，生成目标物品类目信息集合；

推送单元，被配置成将所述目标物品类目信息集合中的各个目标物品类目信息推送至具有显示功能的显示设备以供相关用户根据所述各个目标物品类目信息实施物品流转操作。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

Images