CN113986241A - 一种基于知识图谱的业务规则的配置方法以及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于知识图谱的业务规则的配置方法以及装置，该方法包括：获取到用户针对第一编辑节点的配置内容；通过预设的知识图谱确定与第一编辑节点的配置内容关联的第二编辑节点的配置内容；根据第一编辑节点的配置内容以及第二编辑节点的配置内容生成业务规则。解决了现有的规则引擎中，开发人员进行规则的定义难度较大的技术问题。

Description

一种基于知识图谱的业务规则的配置方法以及装置

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其是涉及基于知识图谱的业务规则的配置方法以及装置。

背景技术

为了增强交互体验，降低实现错综复杂且快速变化的业务规则的复杂度，使业务人员能够代替传统IT人员以类自然语言操作IT系统，编辑规则表达式，从而实现将业务决策从应用程序代码中分离出来的效果，在软件研发中引入了规则引擎。规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。规则引擎可以接收用户的数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策比如业务规则。

现有规则引擎种类繁多，有些表达式配置比较繁琐，需要配置人员具备一定的编程基础，导致规则定义难度较大，而且，现有技术中，在规则配置完成后没有校验机制，导致出现配置完的规则在不生效时不能快速定位的问题。

需要说明的是，在现有的规则引擎中，开发人员进行规则的定义难度较大。

发明内容

本发明提供了一种基于知识图谱的业务规则的配置方法以及装置，以解决现有的规则引擎中，开发人员进行规则的定义难度较大的技术问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种基于知识图谱的业务规则的配置方法，该方法包括：获取到用户针对第一编辑节点的配置内容；通过预设的知识图谱确定与第一编辑节点的配置内容关联的第二编辑节点的配置内容；根据第一编辑节点的配置内容以及第二编辑节点的配置内容生成业务规则。

进一步地，获取到用户针对第一编辑节点的配置内容的步骤包括：在用户选中第一编辑节点的情况下，通过预设处理策略将第一编辑节点转化为语法树结构，其中，处理策略至少包括不同类型的节点的优先级以及不同节点的处理方式；通过解析语法树结构计算得到第一编辑节点的多个备选内容；根据用户的选择在多个备选内容中确定第一编辑节点的配置内容。

进一步地，在获取到用户针对第一编辑节点的配置内容之前，方法还包括：从业务系统中获取业务数据结构；将业务数据结构转换成类型以及字段；建立类型以及字段之间的关联关系；根据类型、字段以及关联关系创建预设的知识图谱。

进一步地，在根据第一编辑节点的配置内容以及第二编辑节点的配置内容生成业务规则之后，方法包括：通过语法树针对业务规则进行语法校验；将校验后的业务规则转换成脚本文件进行保存。

进一步地，将校验后的业务规则转换成脚本文件进行保存之后，方法还包括：从业务系统中获取业务规则关联的目标业务数据；将目标业务数据转换为预设格式的数据结构；将转换后的目标业务数据以及业务规则进行规则执行操作。

根据本发明的第二方面，提供了一种基于知识图谱的业务规则的配置装置，装置包括：第一获取单元，用于获取到用户针对第一编辑节点的配置内容；确定单元，用于通过预设的知识图谱确定与第一编辑节点的配置内容关联的第二编辑节点的配置内容；生成单元，用于根据第一编辑节点的配置内容以及第二编辑节点的配置内容生成业务规则。

进一步地，获取单元包括：转化模块，用于在用户选中第一编辑节点的情况下，通过预设处理策略将第一编辑节点转化为语法树结构，其中，处理策略至少包括不同类型的节点的优先级以及不同节点的处理方式；计算模块，用于通过解析语法树结构计算得到第一编辑节点的多个备选内容；确定模块，用于根据用户的选择在多个备选内容中确定第一编辑节点的配置内容。

进一步地，装置还包括：第二获取单元，用于从业务系统中获取业务数据结构；转换单元，用于将业务数据结构转换成类型以及字段；建立单元，用于建立类型以及字段之间的关联关系；创建单元，用于根据类型、字段以及关联关系创建预设的知识图谱。

根据本发明的第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器上存储有计算机指令，计算机指令在由处理器执行时导致上述第一方面任一项的方法被执行。

根据本发明的第四方面，提供了一种非暂时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序在由处理器执行时导致第一方面任一项的方法被执行。

本发明提供了一种基于知识图谱的业务规则的配置方法以及装置，该方法包括：获取到用户针对第一编辑节点的配置内容；通过预设的知识图谱确定与第一编辑节点的配置内容关联的第二编辑节点的配置内容；根据第一编辑节点的配置内容以及第二编辑节点的配置内容生成业务规则。解决了现有的规则引擎中，开发人员进行规则的定义难度较大的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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为本发明实施例一的基于知识图谱的业务规则的配置方法的流程图；

图2为本发明实施例一的规则配置界面的示意图；

图3为本发明实施例一的转换后可视化的语法树结构的示意图；

图4为本发明实施例一的可选的规则配置界面的示意图；

图5为本发明实施例一的AST语法树解析后的结构图；

图6本发明实施例一的知识图谱的示意图；以及

图7为本发明实施例二的基于知识图谱的业务规则的配置装置的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的上述以及其他特征和优点更加清楚，下面结合附图进一步描述本发明。应当理解，本文给出的具体实施例是出于向本领域技术人员解释的目的，仅是示例性的，而非限制性的。

在以下描述中，阐述了许多具体细节以提供对本发明的透彻理解。然而，对于本领域普通技术人员来说，明显的是，不需要采用具体细节来实践本发明。在其他情况下，未详细描述众所周知的步骤或操作，以避免模糊本发明。

实施例一

本申请提供了一种基于知识图谱的业务规则的配置方法，该方法可以包括：

步骤S11，获取到用户针对第一编辑节点的配置内容。

具体的，在本方案中，可以由服务器或其它带有数据处理功能的设备作为本方案的方法的执行主体，本方案的方法可以通过规则引擎来实现，规则引擎可以提供一个规则配置界面，结合图2，通过本方案实现的规则引擎显示出一个配置界面，供用户在界面中进行规则的配置。用户可以针对配置界面中任意一个节点选择或者输入配置内容，上述任意一个节点在配置界面中可以显示为规则输入框，上述第一编辑节点可以为当前时刻用户选择并且正在编辑的规则输入框。

步骤S13，通过预设的知识图谱确定与第一编辑节点的配置内容关联的第二编辑节点的配置内容。

具体的，在本方案中，可以根据预设的知识图谱来确定与上述规则输入框内容关联的第二编辑节点的配置内容，上述第二编辑节点的配置内容可以为上述当前规则输入框的下一个规则输入框的内容。本方案预设的知识图谱可以动态的决定关系符合、属性以及函数等。

这里需要说明的是，本方案中的预设的知识图谱具备如下能力：管理元数据的能力，即可以获取到系统中所有实体的区域、字段信息以及主数据信息；根据当前规则输入框，决定下一个输入框的内容，能动态决定关系符号，属性，函数等；可提供计算能力、逻辑运算能力、具有多样化丰富的函数库；对于JS规则/SQL规则，可以返回相应的计算结果；提供接口以及扩展的能力；服务组件化，即可以实现规则定义界面的组件化，可支持不同场景下直接嵌入规则组件或请求打开页面进行规则配置。通过上述知识图谱的多个能力，本方案可以对规则引擎的能力进一步拆解，在不同的场景下，使用不同的能力组合，可以发挥规则引擎的特性。

步骤S15，根据第一编辑节点的配置内容以及第二编辑节点的配置内容生成业务规则。

具体的，上述第二编辑节点可以为规则配置界面中其他任意一个或者多个规则输入框，本方案的规则引擎可以根据第一编辑节点的配置内容以及第二编辑节点的配置内容生成业务规则。

需要说明的是，通过上述预设的知识图谱进行关联，可以实现在配置界面中自动输入与用户输入规则框关联的所有其他规则输入框的内容，即用户无需手动来配置规则配置界面中的每个规则输入框，用户只需要选择或者输入一个规则输入框，本方案的规则引擎即可关联匹配到其余的规则输入框，研发人员无需具备软件开发背景即可实现规则的快速定义，因此，本方案解决了在现有的规则引擎中，开发人员进行规则的定义难度较大的技术问题。

可选的，步骤S11获取到用户针对第一编辑节点的配置内容的步骤包括：

步骤S111，在用户选中第一编辑节点的情况下，通过预设处理策略将第一编辑节点转化为语法树结构，其中，处理策略至少包括不同类型的节点的优先级以及不同节点的处理方式。

具体的，在本方案中，在用户选中配置之后，本方案可以通过预设处理策略第一编辑节点转化为语法树结构，上述语法树结构可以为AST抽象语法树结构，上述预设处理策略可以为将定义选择的不同类型节点，通过利用预设的节点类型的优先级以及不同类型节点的处理方式，最终达到节点列表转换树级结构的过程，结合图3，图3为根据转换后可视化的语法树结构的一个示例。

下面对于语法树结构中的各个节点的类型说明如下：

(1)语法树的根节点实际上是一个虚拟的节点，根据规则的定义方式(校验/赋值)不同，它可以是关系符号，运算符号，逻辑符号、元素和函数等。

(2)在语法树中，逻辑符号节点的叶子节点也是多样的，它可以是逻辑符号组成的节点，关系符号组成的节点，以及运算符号组成的节点等。

(3)语法树的叶子节点也可以是两类，一类是元素节点，它可以是字段/常量；另一类是元素节点的属性函数，这里主要描述的就是字段的属性函数。

步骤S113，通过解析语法树结构计算得到第一编辑节点的多个备选内容。

具体的，在本方案中，可以通过解析上述AST抽象语法树，利用AST抽象语法树的解析逻辑来计算当前的第一编辑节点的多个备选内容，上述备选内容可以为第一编辑节点的规则输入框中，可以选择的下拉数据源信息。需要说明的是，本方案实现的规则引擎可以提供规则定义的前端组件，该组件主要呈现的功能为，当一个节点选择之后，后续节点会根据前边选择节点的内容动态计算出当前节点的下拉数据源信息。该动态计算的逻辑，可以为利用AST抽象语法树解析方式实现的，即通过将已经选择节点的信息，按照预定逻辑转换成抽象语法树，再依赖树的语法逻辑来计算当前节点可以选择的数据源。

需要说明的是，抽象语法树的解析，可以利用步骤S111中组装的语法树，按照不同节点的解析方式，从树根节点开始依次遍历它下边的每个叶子节点，最后输出一个可以执行的JS脚本，其中关系符号，逻辑符号，运算符号会转换成对应的JS函数，而元素的值的获取就是转换成从业务数据中根据列名获取值的JS函数。

步骤S115，根据用户的选择在多个备选内容中确定第一编辑节点的配置内容。

具体的，在本方案中，用户可以在上述下拉数据源信息中确定一个目标内容，即上述第一编辑节点的规则输入框中的内容。

下面结合图4，介绍本方案中根据用户选择的当前编辑节点来生成下拉备选内容的例子：

图4可以为规则配置界面中显示的内容，图4中的文本框可以为用户选中的编辑节点，在用户选中之后，本方案可以将上述编辑节点转化成可视化的语法树，然后对上述可视化语法树进行AST语法树解析后，得到图5中的结构，在图5中的语法树中，树根节点是关系符号大于，它的两个叶子节点分别是该关系符号的左右两个节点内容，对于在正在编辑的节点，系统会将其以编辑节点加入到选择列表中，通过语法解析后的结果反向获取该可以选择的内容。在该例子中，根据语法树的解析，可以确定当前编辑节点是作为大于关系符号的右边参数存在的，而作为参数的节点类型，在构建这套解析逻辑时就已经做了预制，分别是：和字段1一样的元素节点，还有就是左括号。本方案可以根据确定的类型以及当前关系符号的数据类型，所以该编辑节点可以下拉选择的内容就比较明确了，一是当前数据模型中的数字类型的字段，还有就是可用于构建数字复杂四则运算的括号。

可选的，在步骤S11获取到用户针对第一编辑节点的配置内容之前，方法还包括：

步骤S07，从业务系统中获取业务数据结构。

步骤S08，将业务数据结构转换成类型以及字段。

步骤S09，建立类型以及字段之间的关联关系。

步骤S10，根据类型、字段以及关联关系创建预设的知识图谱。

具体的，上述步骤S07至步骤S10为本方案的知识图谱的创建过程，图6为知识图谱的一个示例，在图6中，每个框代表图谱中的一个节点，而每个箭头/虚线箭头都代表一个有指向的关系。系统初始化时，会内置一些基础数据类型以及数据类型对应的关系符号和属性。业务数据的模型化是建立图谱的另一个关键所在，使用规则引擎时，需要把业务数据结构同步到图谱中，并且将该结构抽象成类型和字段的节点信息，同时还需要建立类型和字段的关系。对于每一个字段来说，在转换节点信息时还需要标识一些定义和解析时使用的节点属性，如：名称，数据类型，列名等，并且这些字段调用同步接口插入图谱时，还需要根据节点的数据类型建立该字段和系统已有数据类型的关系，这样就实现了业务数据结构图谱的创建。

可选的，在步骤S15根据第一编辑节点的配置内容以及第二编辑节点的配置内容生成业务规则之后，本方案的方法可以包括：

步骤S17，通过语法树针对业务规则进行语法校验。

步骤S19，将校验后的业务规则转换成脚本文件进行保存。

具体的，完整的业务规则可以包含两方面的信息，一方面是规则本身的属性信息，如：规则名称，规则的类型，规则的触发时机，规则的操作等。第二方面是规则前端组件所选择的信息，即组件选择后得到的节点列表信息。本方案在保存规则之前需要对该规则信息做相关的校验和解析，这个过程可以利用AST抽象语法树来实现的，通过AST抽象语法树会校验规则定义的语法是否正确，同时会将转换后的语法树解析成对应的JS脚本然后进行保存。需要说明的是，规则保存的信息可以包含两方面的信息，一是保存规则再编辑渲染时需要的相关信息，二是规则执行时依赖的脚本信息，即上述JS脚本。

可选的，步骤S19将校验后的业务规则转换成脚本文件进行保存之后，本方案提供的方法还可以包括：

步骤S21，从业务系统中获取业务规则关联的目标业务数据。

步骤S23，将目标业务数据转换为预设格式的数据结构。

步骤S25，将转换后的目标业务数据以及业务规则进行规则执行操作。

具体的，在本方案中，在规则定义之后，本方案可以从业务系统中获取业务规则关联的目标业务数据，然后将目标业务数据转换为预设格式的数据结构，上述预设格式的数据结构可以为规则引擎可以识别的数据结构。规则引擎可以执行上述规则针对上述业务数据结构进行处理，然后返回处理结果。

综上，本方案基于知识图谱的规则引擎，可以支持实施人员/业务人员根据所选业务对象字段的数据类型动态配置规则条件表达式，完成规则定义。本方案依赖元对象构建知识图谱，通过AST抽象语法树解析，对规则进行统一存储。业务平台内各业务模块会触发规则执行，将结果返回给各业务模块。规则引擎可以处理业务单据填报过程中当前记录的数据，解析成JS语言，执行后返回True/false/Object。本方案也可以在数据筛选场景下处理SQL规则，生成相应的过滤表达式，返回数据集。本方案也可以也支持数据分析场景中定义各种各样的公式，进行数据计算。在规则定义后，本方案会将规则存入规则库，然后提供一系列的管理功能，包括规则重用，导入导出，启停控制，日志监控，版本管理，调试等等。本方案通过规则引擎的组件进行灵活配置，降低了代码维护成本，提供了规则配置校验功能，方便了业务人员使用，因此，本方案解决了在现有的规则引擎中，开发人员进行规则的定义难度较大的技术问题。

实施例二

如图7所示，本方案提供了一种基于知识图谱的业务规则的配置装置，该装置可以设置于服务器中，也可以用于执行上述实施例一的方法，该装置包括：第一获取单元70，用于获取到用户针对第一编辑节点的配置内容；确定单元72，用于通过预设的知识图谱确定与所述第一编辑节点的配置内容关联的第二编辑节点的配置内容；生成单元74，用于根据所述第一编辑节点的配置内容以及所述第二编辑节点的配置内容生成业务规则。

具体的，通过上述预设的知识图谱进行关联，可以实现在配置界面中自动输入与用户输入规则框关联的所有其他规则输入框的内容，即用户无需手动来配置规则配置界面中的每个规则输入框，用户只需要选择或者输入一个规则输入框，本方案的规则引擎即可关联匹配到其余的规则输入框，因此，本方案解决了在现有的规则引擎中，开发人员进行规则的定义难度较大的技术问题。

可选的，所述获取单元包括：转化模块，用于在用户选中第一编辑节点的情况下，通过预设处理策略将所述第一编辑节点转化为语法树结构，其中，所述处理策略至少包括不同类型的节点的优先级以及不同节点的处理方式；计算模块，用于通过解析所述语法树结构计算得到所述第一编辑节点的多个备选内容；确定模块，用于根据用户的选择在所述多个备选内容中确定所述第一编辑节点的配置内容。

可选的，所述装置还包括：第二获取单元，用于从业务系统中获取业务数据结构；转换单元，用于将所述业务数据结构转换成类型以及字段；建立单元，用于建立所述类型以及字段之间的关联关系；创建单元，用于根据所述类型、字段以及关联关系创建所述预设的知识图谱。

应理解，本文中前述关于本发明的方法所描述的具体特征、操作和细节也可类似地应用于本发明的装置和系统，或者，反之亦然。另外，上文描述的本发明的方法的每个步骤可由本发明的装置或系统的相应部件或单元执行。

应理解，本发明的装置的各个模块/单元可全部或部分地通过软件、硬件、固件或其组合来实现。各模块/单元各自可以硬件或固件形式内嵌于计算机设备的处理器中或独立于处理器，也可以软件形式存储于计算机设备的存储器中以供处理器调用来执行各模块/单元的操作。各模块/单元各自可以实现为独立的部件或模块，或者两个或更多个模块/单元可实现为单个部件或模块。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，其包括存储器和处理器，存储器上存储有可由处理器执行的计算机指令，计算机指令在由处理器执行时指示处理器执行本发明的实施例一中的方法的各步骤。该计算机设备可以广义地为服务器、终端，或任何其他具有必要的计算和/或处理能力的电子设备。在一个实施例中，该计算机设备可包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、通信接口等。该计算机设备的处理器可用于提供必要的计算、处理和/或控制能力。该计算机设备的存储器可包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质中或上可存储有操作系统、计算机程序等。该内存储器可为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口和通信接口可用于与外部的设备通过网络连接和通信。该计算机程序被处理器执行时执行本发明的方法的步骤。

本发明可以实现为一种非暂时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序在由处理器执行时导致本发明实施例一的方法的步骤被执行。在一个实施例中，计算机程序被分布在网络耦合的多个计算机设备或处理器上，以使得计算机程序由一个或多个计算机设备或处理器以分布式方式存储、访问和执行。单个方法步骤/操作，或者两个或更多个方法步骤/操作，可以由单个计算机设备或处理器或由两个或更多个计算机设备或处理器执行。一个或多个方法步骤/操作可以由一个或多个计算机设备或处理器执行，并且一个或多个其他方法步骤/操作可以由一个或多个其他计算机设备或处理器执行。一个或多个计算机设备或处理器可以执行单个方法步骤/操作，或执行两个或更多个方法步骤/操作。

本领域普通技术人员可以理解，本发明的方法步骤可以通过计算机程序来指示相关的硬件如计算机设备或处理器完成，的计算机程序可存储于非暂时性计算机可读存储介质中，该计算机程序被执行时导致本发明的步骤被执行。根据情况，本文中对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器的示例包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、闪存、磁带、软盘、磁光数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态盘等。易失性存储器的示例包括随机存取存储器(RAM)、外部高速缓冲存储器等。

以上描述的各技术特征可以任意地组合。尽管未对这些技术特征的所有可能组合进行描述，但这些技术特征的任何组合都应当被认为由本说明书涵盖，只要这样的组合不存在矛盾。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种基于知识图谱的业务规则的配置方法，其特征在于，所述方法包括：

获取到用户针对第一编辑节点的配置内容；

通过预设的知识图谱确定与所述第一编辑节点的配置内容关联的第二编辑节点的配置内容；

根据所述第一编辑节点的配置内容以及所述第二编辑节点的配置内容生成业务规则。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取到用户针对第一编辑节点的配置内容的步骤包括：

在用户选中第一编辑节点的情况下，通过预设处理策略将所述第一编辑节点转化为语法树结构，其中，所述处理策略至少包括不同类型的节点的优先级以及不同节点的处理方式；

通过解析所述语法树结构计算得到所述第一编辑节点的多个备选内容；

根据用户的选择在所述多个备选内容中确定所述第一编辑节点的配置内容。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取到用户针对第一编辑节点的配置内容之前，所述方法还包括：

从业务系统中获取业务数据结构；

将所述业务数据结构转换成类型以及字段；

建立所述类型以及字段之间的关联关系；

根据所述类型、字段以及关联关系创建所述预设的知识图谱。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第一编辑节点的配置内容以及所述第二编辑节点的配置内容生成业务规则之后，所述方法包括：

通过语法树针对所述业务规则进行语法校验；

将校验后的所述业务规则转换成脚本文件进行保存。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将校验后的所述业务规则转换成脚本文件进行保存之后，所述方法还包括：

从业务系统中获取所述业务规则关联的目标业务数据；

将所述目标业务数据转换为预设格式的数据结构；

将转换后的所述目标业务数据以及所述业务规则进行规则执行操作。

6.一种基于知识图谱的业务规则的配置装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取到用户针对第一编辑节点的配置内容；

确定单元，用于通过预设的知识图谱确定与所述第一编辑节点的配置内容关联的第二编辑节点的配置内容；

生成单元，用于根据所述第一编辑节点的配置内容以及所述第二编辑节点的配置内容生成业务规则。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取单元包括：

转化模块，用于在用户选中第一编辑节点的情况下，通过预设处理策略将所述第一编辑节点转化为语法树结构，其中，所述处理策略至少包括不同类型的节点的优先级以及不同节点的处理方式；

计算模块，用于通过解析所述语法树结构计算得到所述第一编辑节点的多个备选内容；

确定模块，用于根据用户的选择在所述多个备选内容中确定所述第一编辑节点的配置内容。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取单元，用于从业务系统中获取业务数据结构；

转换单元，用于将所述业务数据结构转换成类型以及字段；

建立单元，用于建立所述类型以及字段之间的关联关系；

创建单元，用于根据所述类型、字段以及关联关系创建所述预设的知识图谱。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机指令，所述计算机指令在由所述处理器执行时导致权利要求1至5中任一项所述的方法被执行。

10.一种非暂时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在由处理器执行时导致权利要求1至5中任一项所述的方法被执行。

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