用户社团的划分与风险用户的识别方法、装置及电子设备与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，具体而言，本技术涉及一种用户社团的划分与风险用户的识别方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.随着银行等金融机构业务量的快速扩充，对业务风险的防范也变得更加严峻。
3.目前在进行风险的防范时，可能会对用户数据构建关系网络并进行社团划分，但是当用户数据量较大时，会导致构建的关系网络数据规模较大，影响社团划分时的效果，进而影响风险防范效果。


技术实现要素：

4.本技术的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一。本技术所采用的技术方案如下：
5.第一方面，本技术实施例提供了一种用户社团的划分方法，该方法包括：
6.获取待处理异质网络，待处理异质网络是基于用户与指定实体类型的实体之间的关系构建的；
7.基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系，得到处理后异质网络，同关系值概率为每两个用户所拥有的相同关系类别的关系具有相同关系值的概率；
8.对处理后异质网络进行社团划分，得到用户社团。
9.可选地，基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系，包括：
10.基于关系的同关系值概率，确定关系对应的关系裁剪分；
11.将关系裁剪分与对应的裁剪分阈值进行比较，从关系中确定目标关系。
12.可选地，上述方法还包括：
13.从用户的用户数据中获取实体；
14.获取用户的风险标签；
15.基于风险标签以及实体构建待处理异质网络。
16.可选地，上述方法还包括：
17.基于风险标签确定风险占比；
18.基于各关系类别下各关系所对应的关系裁剪分，以及各关系类别下的关系总数，并基于风险占比，确定裁剪分阈值。
19.可选地，上述方法还包括：
20.确定各用户社团的风险评估指标；
21.基于风险评估指标确定各用户社团的风险决策规则。
22.第二方面，本技术实施例提供了一种风险用户的识别方法，该方法包括：
23.确定待识别用户所属的用户社团，用户社团是根据上述的用户社团的划分方法划分出的；
24.基于用户社团的风险决策规则确定待识别用户是否为风险用户。
25.第三方面，本技术实施例提供了一种用户社团的划分装置，该装置包括：
26.异质网络获取模块，用于获取待处理异质网络，待处理异质网络是基于用户与指定实体类型的实体之间的关系构建的；
27.关系提取模块，用于基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系，得到处理后异质网络，同关系值概率为每两个用户所拥有的相同关系类别的关系具有相同关系值的概率；
28.社团划分模块，用于对处理后异质网络进行社团划分，得到用户社团。
29.可选地，关系提取模块在基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系时，具体用于：
30.基于关系的同关系值概率，确定关系对应的关系裁剪分；
31.将关系裁剪分与对应的裁剪分阈值进行比较，从关系中确定目标关系。
32.可选地，上述装置还包括异质网络构建模块，异质网络构建模块用于：
33.从用户的用户数据中获取实体；
34.获取用户的风险标签；
35.基于风险标签以及实体构建待处理异质网络。
36.可选地，上述装置还包括裁剪分阈值模块，裁剪分阈值模块用于：
37.基于风险标签确定风险占比；
38.基于各关系类别下各关系所对应的关系裁剪分，以及各关系类别下的关系总数，并基于风险占比，确定裁剪分阈值。
39.可选地，上述装置还包括风险决策规则确定模块，风险决策规则确定模块用于：
40.确定各用户社团的风险评估指标；
41.基于风险评估指标确定各用户社团的风险决策规则。
42.第四方面，本技术实施例提供了一种风险用户的识别装置，该装置包括：
43.用户社团确定模块，用于确定待识别用户所属的用户社团，用户社团是根据上述的用户社团的划分方法划分出的；
44.风险识别模块，用于基于用户社团的风险决策规则确定待识别用户是否为风险用户。
45.第五方面，本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器和存储器；
46.存储器，用于存储操作指令；
47.处理器，用于通过调用操作指令，执行如本技术的第一方面的任一实施方式或者第二方面的任一实施方式中所示的方法。
48.第六方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本技术第一方面的任一实施方式或者第二方面的任一实施方式中所示的方法。
49.本技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
50.本技术实施例提供的方案，通过获取待处理异质网络，基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系，得到处理后异质网络，而后对处理后异质网络进行社团划分，得到用户社团。基于本方案，能够根据同关系值概率对关系网络中的有效关系进行提取，减少关系网络数据规模，保证社团划分时的效果，有助于基于划分出的用户社团进行风险防范。
附图说明
51.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对本技术实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
52.图1为本技术实施例提供的一种用户社团的划分方法的流程示意图；
53.图2为本技术实施例提供的一种风险用户的识别方法的流程示意图；
54.图3为本技术实施例提供的一种用户社团的划分装置的结构示意图；
55.图4为本技术实施例提供的一种风险用户的识别装置的结构示意图；
56.图5为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
57.下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本技术，而不能解释为对本发明的限制。
58.本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
59.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术实施方式作进一步地详细描述。
60.随着银行等金融机构业务量的快速扩充，对业务风险的防范也变得更加严峻，如对信用卡申请业务的风险防控，直接影响金融机构的资金安全。
61.现有技术中，金融机构的风险防范主要是基于评分卡模型和业务规则策略实现的。传统的评分卡模型在团伙欺诈识别与中介包装中并不能进行有效识别，而基于业务规则策略则由于规则更新迭代慢，导致在风险防范中效果不佳。
62.如果能够针对用户数据构建关系网络，进而对构建的关系网络进行社团划分，就能够将风险团伙划分在风险社团中，以便进行风险识别与预警。但是，目前一般会采用用户的全量数据构建关系网络，这会导致构建的关系网络数据规模较大，影响社团划分时的效果，进而影响风险识别效果。
63.本技术实施例提供的用户社团的划分与风险用户的识别方法、装置及电子设备，旨在解决现有技术的如上技术问题中的至少一个。
64.下面以具体地实施例对本技术的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本技术的实施例进行描述。
65.图1示出了本技术实施例提供的一种用户社团的划分方法的流程示意图，如图1所示，该方法主要可以包括：
66.步骤s110：获取待处理异质网络，待处理异质网络是基于用户与指定实体类型的实体之间的关系构建的。
67.其中，待处理异质网络可以为根据用户的用户数据构建的异质网络，用户的用户数据可以根据业务申请时提交的数据以及征信数据得到。可以将如用户设备、经纬度、手机号、紧急联系人、单位等信息作为指定实体类型，根据用户与这些实体之间的关系，能够构建待处理异质网络。
68.待处理异质网络可能存在数据规模大的问题，如果根据待处理异质网络进行社团划分，可能会某些关系类别下会构成超大社团，(比如就职单位关系类别下，存在某一个单位有多名员工就职构成的超大社团)，导致分团算法效能变差，为了避免超大社团问题的出现，可以对异质图进行关系裁剪。
69.步骤s120：基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系，得到处理后异质网络，同关系值概率为每两个用户所拥有的相同关系类别的关系具有相同关系值的概率。
70.其中，可以计算待处理异质图中两个用户在相同关系类别下所拥有的关系具有相同的关系值的概率，即同关系值概率。基于该同关系值概率从待处理异质网络的关系中提取目标关系，可以得到该处理后异质网络，即对待处理异质网络进行关系裁剪，使得裁剪后得到的处理后异质网络中仅包含目标关系。通过处理后异质网络进行社团划分，能够将可能存在的超大社团排除，并且减少关系网络的数据规模。
71.步骤s130：对处理后异质网络进行社团划分，得到用户社团。
72.本技术实施例中，可以通过分团算法对处理异质图进行社团划分，如应用louvain分团算法。通过对处理后异质图进行社团划分，使得高风险用户能够被尽量划分在同一社团内，以便针对高风险社团进行相应处理。
73.本技术实施例提供的方法，通过获取待处理异质网络，基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系，得到处理后异质网络，而后对处理后异质网络进行社团划分，得到用户社团。基于本方案，能够根据同关系值概率对关系网络中的有效关系进行提取，减少关系网络数据规模，保证社团划分时的效果，有助于基于划分出的用户社团进行风险防范。
74.本技术实施例的一种可选方式中，基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系，包括：
75.基于关系的同关系值概率，确定关系对应的关系裁剪分；
76.将关系裁剪分与对应的裁剪分阈值进行比较，从关系中确定目标关系。
77.本技术实施例中，可以基于关系的同关系值概率，确定关系对应的关系裁剪分。
78.本技术实施例中，可以针对不同的关系类别分别确定裁剪分阈值，将各关系的关系裁剪分分别与相应关系类别的裁剪分阈值进行比较，从而提取出从关系中提出目标关
系。
79.通过关系裁剪分与裁剪分阈值的比较，实现了对关系边的裁剪，从而减少关系边的数量，达到降低关系网络数据量的目的。
80.作为一个示例，关系裁剪分可以通过如下公式计算：
[0081][0082]
其中，m为待处理异质网络中任意一种关系类别，u
i
和u
j
为待处理异质网络中的任意两个用户，为用户u
i
的关系a的关系值，关系a属于关系类别m，为用户u
j
的关系b的关系值，关系b属于关系类别m，p
m
(x)为用户u
i
的关系a与用户u
j
的关系b的关系值为同一关系值x的概率，为当用户u
i
与用户u
j
拥有同关系类别的关系a与关系b时，关系a与关系b所对应的关系裁剪分。
[0083]
通过上述公式计算出的关系裁剪分，在与裁剪分阈值进行比较时，可以将关系裁剪分不低于裁剪分阈值的关系确定为目标关系。即认为当关系裁剪分不低于裁剪分阈值时，该关系为用户与实体之间的紧密关系，可以作为被有效关系边提取，即被确定为目标关系。
[0084]
本技术实施例的一种可选方式中，上述方法还包括：
[0085]
从用户的用户数据中获取实体；
[0086]
获取用户的风险标签；
[0087]
基于风险标签以及实体构建待处理异质网络。
[0088]
本技术实施例中，可以基于历史数据对用户进行风险标记，风险标签可以分为信用卡申请前，信用卡申请卡中以及信用卡申请卡后。
[0089]
本技术实施例中，可以从用户的用户数据中提取出实体。具体而言，指定实体类型可以包括联系人信息，单位信息，家庭信息，设备信息，地理信息，构建基于设备、单位、邮箱、地址、账户(交易类)、电话等。相应的，关系类别可以包括就职于、紧急联系人、拥有手机号、拥有还款账号、拥有邮箱、居住于等。基于上述信息能够构建出异质网络。
[0090]
在实际使用中，在构建异质网络时，还可以参考风险标签，使得构建出的待处理异质网络中包含风险标签，为后续处理提供基础。
[0091]
本技术实施例的一种可选方式中，上述方法还包括：
[0092]
基于风险标签确定风险占比；
[0093]
基于各关系类别下各关系所对应的关系裁剪分，以及各关系类别下的关系总数，并基于风险占比，确定裁剪分阈值。
[0094]
本技术实施例中，风险占比即存在风险的用户在用户总数中的占比，风险用户可以为被风险标签标记的用户。
[0095]
作为一个示例，裁剪分阈值可以通过如下方式得到：
[0096]
[0097]
其中，θ为裁剪分阈值，c为存在风险的用户数量，c可以通过风险标签确定，|v|为用户总数
[0098]
s
′
(m)可以通过如下公式计算得到：
[0099][0100]
其中，u
i
和u
j
为待处理异质网络中的任意两个用户，m为待处理异质网络中任意一种关系类别，m为关系类别m中的所有关系，为待处理异质网络中的任意两个用户的在关系类别m下的关系裁剪分之和，w为待处理异质网络中的任意两个用户在关系类别m下所拥有的关系总数。s
′
(m)为的关系类别m下关系的平均关系裁剪分。∑
m
s
′
(m)为待处理异质网络中所有关系类别关系的平均关系裁剪分之和。
[0101]
作为一个示例，在对处理后异质网络进行社团划分时，具体步骤如下：
[0102]
(1)初始化；
[0103]
给所有节点分配一个单独的社区
[0104]
(2)针对处理后异质网络中每一个节点i，进行如下步骤a、步骤b：
[0105]
a.计算该节点被划分到其邻居节点j所在的社群，并且计算该社群的模块度增益；
[0106]
b.将节点i移入至最好模块度增益的社群；
[0107]
(3)迭代，直至模块度增益不再增加，从而能够得到社团划分后的用户社团。
[0108]
本技术实施例的一种可选方式中，上述方法还包括：
[0109]
确定各用户社团的风险评估指标；
[0110]
基于风险评估指标确定各用户社团的风险决策规则。
[0111]
本技术实施例中，用户社团的风险评估指标可以包括社团坏件占比，社团进件的时间密集度以及社团人数等指标。风险评估指标能够表征用户社团内的风险情况，因此可以根据风险评估指标来确定各用户社团的风险决策规则。
[0112]
作为一个示例，可以将不同风险评估指标的取值区间分别与各风险决策子规则相关联，而后将通过用户社团的风险评估指标对应的所有风险决策子规则汇总，作为该用户社团的风险决策规则。
[0113]
在实际应用中，本技术实施例提供的方案可以应用于业务前的审批环节，如贷前审批环节，以及信用卡发卡前的申请反欺诈环节等。主要用来识别团伙作案，包装进件，能够有效的确定出高风险社团，并在业务发生前进行风险识别。
[0114]
图2示出了本技术实施例提供的一种风险用户的识别方法的流程示意图，如图2所示，该方法主要可以包括：
[0115]
步骤s210：确定待识别用户所属的用户社团，用户社团是根据上述的用户社团的划分方法划分出的。
[0116]
其中，待识别用户可以为需要进行风险识别的用户，可以根据上述的用户社团的划分方法对代识别用户进行用户社团的划分得到用户社团。
[0117]
步骤s220：基于用户社团的风险决策规则确定待识别用户是否为风险用户。
[0118]
本技术实施例中，在确定出待识别用户所属的用户社团之后，可以采用该用户社团的风险决策规则对代识别用户进行风险识别，从而确定出待识别用户是否为风险用户。
[0119]
本技术实施例提供的方法，通过确定待识别用户所属的用户社团，基于用户社团的风险决策规则确定待识别用户是否为风险用户。基于本方案，由于在划分用户社团时，能够通过同关系值概率对关系网络中的关系进行提取，从而减少关系网络数据规模，使得划分出的用户社团具有较好的效果，以便通过用户社团的风险决策规则对待识别用户进行风险识别，保证风险防范效果。
[0120]
基于与图1中所示的方法相同的原理，图3示出了本技术实施例提供的一种用户社团的划分装置的结构示意图，如图3所示，该用户社团的划分装置30可以包括：
[0121]
异质网络获取模块310，用于获取待处理异质网络，待处理异质网络是基于用户与指定实体类型的实体之间的关系构建的；
[0122]
关系提取模块320，用于基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系，得到处理后异质网络，同关系值概率为每两个用户所拥有的相同关系类别的关系具有相同关系值的概率；
[0123]
社团划分模块330，用于对处理后异质网络进行社团划分，得到用户社团。
[0124]
本技术实施例提供的装置，通过获取待处理异质网络，基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系，得到处理后异质网络，而后对处理后异质网络进行社团划分，得到用户社团。基于本方案，能够根据同关系值概率对关系网络中的有效关系进行提取，减少关系网络数据规模，保证社团划分时的效果，有助于基于划分出的用户社团进行风险防范。
[0125]
可选地，关系提取模块在基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系时，具体用于：
[0126]
基于关系的同关系值概率，确定关系对应的关系裁剪分；
[0127]
将关系裁剪分与对应的裁剪分阈值进行比较，从关系中确定目标关系。
[0128]
可选地，上述装置还包括异质网络构建模块，异质网络构建模块用于：
[0129]
从用户的用户数据中获取实体；
[0130]
获取用户的风险标签；
[0131]
基于风险标签以及实体构建待处理异质网络。
[0132]
可选地，上述装置还包括裁剪分阈值模块，裁剪分阈值模块用于：
[0133]
基于风险标签确定风险占比；
[0134]
基于各关系类别下各关系所对应的关系裁剪分，以及各关系类别下的关系总数，并基于风险占比，确定裁剪分阈值。
[0135]
可选地，上述装置还包括风险决策规则确定模块，风险决策规则确定模块用于：
[0136]
确定各用户社团的风险评估指标；
[0137]
基于风险评估指标确定各用户社团的风险决策规则。
[0138]
可以理解的是，本实施例中的用户社团的划分装置的上述各模块具有实现图1中所示的实施例中的用户社团的划分方法相应步骤的功能。该功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。上述模块可以是软件和/或硬件，上述各模块可以单独实现，也可以多个模块集成实现。对于上述用户社团的划分装置的各模块的功能描述具体可以参见图1中所示实施例中的用户社团的划分方法的对应描述，在此不再赘述。
[0139]
基于与图2中所示的方法相同的原理，图4示出了本技术实施例提供的一种风险用户的识别装置的结构示意图，如图4所示，该风险用户的识别装置40可以包括：
[0140]
用户社团确定模块410，用于确定待识别用户所属的用户社团，用户社团是根据上述的用户社团的划分方法划分出的；
[0141]
风险识别模块420，用于基于用户社团的风险决策规则确定待识别用户是否为风险用户。
[0142]
本技术实施例提供的装置，通过确定待识别用户所属的用户社团，基于用户社团的风险决策规则确定待识别用户是否为风险用户。基于本方案，由于在划分用户社团时，能够通过同关系值概率对关系网络中的关系进行提取，从而减少关系网络数据规模，使得划分出的用户社团具有较好的效果，以便通过用户社团的风险决策规则对待识别用户进行风险识别，保证风险防范效果。
[0143]
可以理解的是，本实施例中的风险用户的识别装置的上述各模块具有实现图2中所示的实施例中的风险用户的识别方法相应步骤的功能。该功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。上述模块可以是软件和/或硬件，上述各模块可以单独实现，也可以多个模块集成实现。对于上述风险用户的识别装置的各模块的功能描述具体可以参见图2中所示实施例中的风险用户的识别方法的对应描述，在此不再赘述。
[0144]
本技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器；
[0145]
存储器，用于存储操作指令；
[0146]
处理器，用于通过调用操作指令，执行本技术任一实施方式中所提供的方法。
[0147]
作为一个示例，图5示出了本技术实施例所适用的一种电子设备的结构示意图，如图5所示，该电子设备2000包括：处理器2001和存储器2003。其中，处理器2001和存储器2003相连，如通过总线2002相连。可选的，电子设备2000还可以包括收发器2004。需要说明的是，实际应用中收发器2004不限于一个，该电子设备2000的结构并不构成对本技术实施例的限定。
[0148]
其中，处理器2001应用于本技术实施例中，用于实现上述方法实施例所示的方法。收发器2004可以包括接收机和发射机，收发器2004应用于本技术实施例中，用于执行时实现本技术实施例的电子设备与其他设备通信的功能。
[0149]
处理器2001可以是cpu(central processing unit，中央处理器)，通用处理器，dsp(digital signal processor，数据信号处理器)，asic(application specific integrated circuit，专用集成电路)，fpga(field programmable gate array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本技术公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器2001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，dsp和微处理器的组合等。
[0150]
总线2002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线2002可以是pci(peripheral component interconnect，外设部件互连标准)总线或eisa(extended industry standard architecture，扩展工业标准结构)总线等。总线2002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总
线或一种类型的总线。
[0151]
存储器2003可以是rom(read only memory，只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，ram(random access memory，随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是eeprom(electrically erasable programmable read only memory，电可擦可编程只读存储器)、cd
‑
rom(compact disc read only memory，只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
[0152]
可选的，存储器2003用于存储执行本技术方案的应用程序代码，并由处理器2001来控制执行。处理器2001用于执行存储器2003中存储的应用程序代码，以实现本技术任一实施方式中所提供的方法。
[0153]
本技术实施例提供的电子设备，适用于上述方法任一实施例，在此不再赘述。
[0154]
本技术实施例提供了一种电子设备，与现有技术相比，通过获取待处理异质网络，基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系，得到处理后异质网络，而后对处理后异质网络进行社团划分，得到用户社团。基于本方案，能够根据同关系值概率对关系网络中的有效关系进行提取，减少关系网络数据规模，保证社团划分时的效果，有助于基于划分出的用户社团进行风险防范。
[0155]
本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法实施例所示的方法。
[0156]
本技术实施例提供的计算机可读存储介质，适用于上述方法任一实施例，在此不再赘述。
[0157]
本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，与现有技术相比，通过获取待处理异质网络，基于关系的同关系值概率，从待处理异质网络的关系中提取目标关系，得到处理后异质网络，而后对处理后异质网络进行社团划分，得到用户社团。基于本方案，能够根据同关系值概率对关系网络中的有效关系进行提取，减少关系网络数据规模，保证社团划分时的效果，有助于基于划分出的用户社团进行风险防范。
[0158]
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0159]
以上仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。