日志处理方法及装置与流程

1.本技术涉及日志处理技术领域，特别涉及一种日志处理方法。本技术同时涉及一种日志处理装置，一种日志处理系统，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。


背景技术：

2.埋点，也称事件追踪(event tracking)，是一种数据采集的方法。埋点可以包括：针对应用程序(app，application)中用户的特定行为，采集并记录关于特定行为的数据，获得并上传日志。
3.相关技术中，可以通过全埋点的方式实现埋点。具体的，可以对应用程序运行的目标代码进行“拦截”，或者，在目标代码的前面或后面“插入”相应的埋点代码，实现对关于特定行为的数据的采集以及记录，进而获得并上传日志。其中，目标代码为应用程序中用户的特定行为对应的所有代码。
4.但是，应用程序中用户的特定行为往往是大量的。因此，上述全埋点的方式容易生成以及上传大量日志，大量日志中很可能存在无用日志，导致上传资源和计算资源的浪费。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本技术实施例提供了一种日志处理方法。本技术同时涉及一种日志处理装置，一种日志处理系统，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的全埋点形式的日志处理方式获取大量无用日志，造成上传资源和计算资源浪费的问题。
6.根据本技术实施例的第一方面，提供了一种日志处理方法，应用于服务端，包括：
7.获取对应用程序进行业务分析的分析数据，所述分析数据包括所述业务分析过程中历史日志的使用信息；
8.将使用信息未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单；
9.发送所述过滤名单至客户端；所述过滤名单用于所述客户端禁止将与所述过滤名单中的日志标识匹配的待上传日志上传至所述服务端。
10.根据本技术实施例的第二方面，提供了一种日志处理方法，应用于客户端，包括：
11.接收服务端发送的过滤名单；其中，所述过滤名单由所述服务端添加使用信息未达到预设使用条件的历史日志的日志标识得到；所述使用信息指对应用程序进行业务分析的过程中历史日志的使用情况；
12.确定待上传日志的日志标识；
13.若所述日志标识和所述过滤名单匹配，则禁止将所述待上传日志上传至所述服务端。
14.根据本技术实施例的第三方面，提供了一种日志处理装置，应用于服务端，包括：
15.数据获取模块，被配置为获取对应用程序进行业务分析的分析数据，所述分析数据包括所述业务分析过程中历史日志的使用信息；
16.过滤名单确定模块，被配置为将使用信息未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单；
17.发送模块，被配置为发送所述过滤名单至客户端；所述过滤名单用于所述客户端禁止将与所述过滤名单中的日志标识匹配的待上传日志上传至所述服务端。
18.根据本技术实施例的第四方面，提供了一种日志处理装置，应用于客户端，包括：
19.接收模块，被配置为接收服务端发送的过滤名单；其中，所述过滤名单由所述服务端添加使用信息未达到预设使用条件的历史日志的日志标识得到；所述使用信息指对应用程序进行业务分析的过程中历史日志的使用情况；
20.日志标识确定模块，被配置为确定待上传日志的日志标识；
21.日志上传管理模块，被配置为若所述日志标识和所述过滤名单匹配，则禁止将所述待上传日志上传至所述服务端。
22.根据本技术实施例的第五方面，提供了一种日志处理系统，包括：服务端和客户端；
23.所述服务端，被配置为获取对应用程序进行业务分析的分析数据，所述分析数据包括所述业务分析过程中历史日志的使用信息；将使用信息未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单；发送所述过滤名单至客户端；
24.所述客户端，被配置为接收服务端发送的过滤名单；确定待上传日志的日志标识；若所述日志标识和所述过滤名单匹配，则禁止将所述待上传日志上传至所述服务端。
25.根据本技术实施例的第六方面，提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行所述指令时实现所述日志处理方法的步骤。
26.根据本技术实施例的第七方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现所述日志处理方法的步骤。
27.本技术提供的方案中，服务端获取对应用程序进行业务分析的分析数据，分析数据包括业务分析过程中对客户端上传的历史日志的使用信息；确定历史日志的使用信息是否达到预设使用条件；将未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单；过滤名单用于客户端禁止将与过滤名单中的日志标识匹配的待上传日志上传至服务端。其中，过滤名单由添加未达到预设使用条件的历史日志的日志标识得到。因此，日志标识和过滤名单匹配，表明待上传日志未达到业务分析对日志进行使用的预设使用条件，相当于无用日志。因此，客户端禁止将与过滤名单匹配的待上传日志上传至服务端，可以减少上传无用日志造成的上传资源和计算资源的浪费。
附图说明
28.图1是本技术一实施例提供的一种日志处理方法的流程图；
29.图2是本技术另一实施例提供的一种日志处理方法的流程图；
30.图3是本技术一实施例提供的一种日志处理系统的结构示意图；
31.图4是本技术一实施例提供的一种应用于日志处理系统的日志处理方法的流程图；
32.图5是本技术另一实施例提供的一种应用于日志处理系统的日志处理方法的流程
图；
33.图6是本技术另一实施例提供的一种应用于日志处理系统的日志处理方法的架构示例图；
34.图7是本技术一实施例提供的一种日志处理装置的结构示意图；
35.图8是本技术另一实施例提供的一种日志处理装置的结构示意图；
36.图9是本技术一实施例提供的一种计算设备的结构框图。
具体实施方式
37.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术。但是本技术能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本技术内涵的情况下做类似推广，因此本技术不受下面公开的具体实施的限制。
38.在本技术一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本技术一个或多个实施例。在本技术一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本技术一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
39.应当理解，尽管在本技术一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本技术一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
40.在本技术中，提供了一种日志处理方法，本技术同时涉及一种日志处理装置，一种计算设备，一种日志处理系统，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。
41.图1示出了根据本技术一实施例提供的一种日志处理方法的流程图，应用于服务端，具体包括以下步骤：
42.s101，获取对应用程序进行业务分析的分析数据；分析数据包括业务分析过程中历史日志的使用信息。
43.在具体应用中，运维人员可以使用历史日志对历史日志对应的应用程序进行业务分析。例如，历史日志中记载用户使用应用程序中各功能的次数，从而运维人员可以分析出哪个功能需要进行优化。并且，历史日志的使用信息可以包括：历史日志是否被用于进行业务分析，以及被用于进行业务分析的使用次数等信息中的至少一种。另外，分析数据具体可以为报表形式，为了节省存储空间，历史日志的使用信息可以是历史日志的日志标识的使用信息。
44.s102，将使用信息未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单。
45.其中，预设使用条件可以是多种的。示例性的，未达到预设使用条件可以包括：历史日志在应用程序的至少一次业务分析中，未被使用；或者，历史日志在预设时长内未用于应用程序的业务分析。任何可以用于确定历史日志为无用日志的预设使用条件均可用于本技术，本实施例对此不作限制。
46.并且，确定历史日志是否达到预设使用条件，具体可以包括：识别使用信息是否与预设使用条件匹配，若不匹配，则确定历史日志未达到预设使用条件；或者，将使用信息输入预先训练得到的二分类模型，得到使用信息是否达到预设使用条件的分类结果。其中，二分类模型为利用样本使用信息和样本使用信息的分类结果标签训练得到的神经网络模型。并且，分类结果标签按照预设使用条件设置。
47.并且，过滤名单的形式可以是多种的。示例性的，过滤名单可以为列表，或者，表格，或者数组等等形式。另外，日志标识的生成方式可以是多种的，为了便于理解和合理布局，后续在本技术图2可选实施例中具体说明。
48.s103，发送过滤名单至客户端；过滤名单用于客户端禁止将与过滤名单中的日志标识匹配的待上传日志上传至服务端。
49.在具体应用中，发送过滤名单的时机可以是多种的。示例性的，服务端可以在得到过滤名单时，发送过滤名单；或者，服务端可以在接收到客户端对过滤名单的获取请求时，发送过滤名单；或者，服务端可以在过滤名单有更新时，发送过滤名单，这都是合理的。
50.本技术提供的方案中，服务端获取对应用程序进行业务分析的分析数据，分析数据包括业务分析过程中对客户端上传的历史日志的使用信息；确定历史日志的使用信息是否达到预设使用条件；将未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单；过滤名单用于客户端禁止将与过滤名单中的日志标识匹配的待上传日志上传至服务端。其中，过滤名单由添加未达到预设使用条件的历史日志的日志标识得到。因此，日志标识和过滤名单匹配，表明待上传日志未达到业务分析对日志进行使用的预设使用条件，相当于无用日志。因此，客户端禁止将与过滤名单匹配的待上传日志上传至服务端，可以减少上传无用日志造成的上传资源和计算资源的浪费。
51.在一种可选的实施方式中，在上述将使用信息未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单之后，本技术实施例提供的日志处理方法，还可以包括如下步骤：
52.基于各用户的历史日志，确定每个用户的类型标签；
53.针对每种类型标签，确定同一类型标签下针对不同用户记录有相同用户行为的目标日志标识；
54.识别过滤名单中是否包含目标日志标识；
55.若包含，则从过滤名单中移除目标日志标识，得到更新的过滤名单，并将更新的过滤名单发送至客户端。
56.在具体应用中，基于各用户的历史日志，确定每个用户的类型标签，可以是多种的。示例性的，可以分别将各用户的历史日志输入预先训练得到的第一分类模型，得到该用户的类型标签。其中，第一分类模型为利用样本用户的样多个本日志和样本用户的类型标签训练得到的神经网络模型。或者，示例性的，可以利对所有用户的历史日志进行聚类，得到多个簇，并根据每个簇中历史日志记录的用户行为，确定该簇的类型标签，将类型标签作为该簇中历史日志所属用户的类型标签。其中，聚类(clustering)是指把相似的数据划分到一起，具体划分的时候并不关心这一类的标签，划分目标就是把相似的数据聚合到一起，聚类是一种无监督学习(unsupervised learning)的方法。为了便于理解和合理布局，后续以可选实施例的形式对第二种示例进行具体说明。
57.并且，同一类型标签下针对不同用户记录有相同用户行为的目标日志标识，表明
属于同一类型标签的不同用户存在相同的用户行为，且该相同的用户行为记录在目标日志标识对应的历史日志中。因此，可以对比同一类型标签下不同用户的历史日志所记录的用户行为，将记录的用户因为相同的历史日志对应的日志标识，作为目标日志标识。在此基础上，过滤名单中包含目标日志标识，表明能够代表某一类型标签下不同用户的相同行为的日志会被过滤。因此，通过从过滤名单中移除目标日志标识，得到更新的过滤名单，并将更新的过滤名单发送至客户端，可以减少能够代表某一类型标签下不同用户的相同行为的日志会被过滤的情况。因此，本可选实施例可以保证目标日志标识对应的日志被客户端重新上传，以获得某一类型标签下不同用户的相同行为，从而提高后续使用日志对应用程序进行业务分析的分析结果准确度。
58.示例性的，类型标签为“一次性用户”的多个用户的历史日志中，均存在记录“点击查看《用户隐私协议》”这一用户行为的历史日志l1，且历史日志l1对应的标识为目标日志标识id1。并且，日志标识id1因历史日志l1没有用于进行对应用程序的业务分析，而添加在过滤名单中。这样，过滤名单中包含目标日志标识id1。因此，将目标日志标识id1从过滤名单中移除，，得到更新的过滤名单，并将更新的过滤名单发送至客户端。客户端按照更新的过滤名单进行日志上传时，上传目标日志标识id1对应的记录“点击查看《用户隐私协议》”这一用户行为的日志。这样，运维人员可以基于记录“点击查看《用户隐私协议》”这一用户行为的日志，对应用程序中关于《用户隐私协议》的业务进行分析，得到分析结果：《用户隐私协议》的内容中关于用户隐私信息的描述不清楚，导致部分用户成为“一次性用户”：类型标签为“一次性用户”的用户流失。因此，运维人员修改《用户隐私协议》中关于用户隐私信息的描述方式，降低用户流失率。可见，本可选实施例可以保证目标日志标识对应的日志被客户端重新上传，以获得某一类型标签下不同用户的相同行为，从而提高后续使用日志对应用程序进行业务分析的分析结果准确度。
59.在一种可选的实施方式中，上述基于各用户的历史日志，确定每个用户的类型标签，具体可以包括如下步骤：
60.对所有用户的历史日志进行聚类，得到多个簇；
61.根据每个簇中历史日志记录的用户行为，确定该簇的类型标签，将所述类型标签作为该簇中历史日志所属用户的类型标签。
62.在具体应用中，对所有用户的历史日志进行聚类所利用的聚类算法可以是多种的。示例性的，聚类算法可以为k均值聚类算法(k
‑
means clustering algorithm)算法，以及k中心聚类算法(k
‑
medoids clustering algorithm)等等。任何可以对所有用户的历史日志进行聚类的聚类算法均可用于本技术，本实施例对此不作限制。
63.同一个簇中的历史日志内容相似，因此，根据每个簇中历史日志记录的用户行为，确定的该簇的类型标签，可以代表该簇中历史日志所属用户的类型标签，因此，可以实现按照历史日志记录的用户行为，划分用户类型的效果。示例性的，历史日志记录的用户行为可以包括启动游戏、游戏时长、点击行为、点击次数、进入页面的类型、浏览页面的线路以及支付行为等等。其中，浏览页面的线路指用户浏览页面的顺序，例如先浏览用户页面，接着浏览主页，最后浏览某一图像的展示页面等等。支付行为可以包括支付时间，支付金额以及购买对象等等。
64.并且，示例性的，根据每个簇中历史日志记录的用户行为，确定该簇的类型标签，
具体可以包括：针对每个簇，从预设的用户行为与类型标签的对应关系中，查找该簇中历史日志记录的用户行为对应的类型标签，作为该簇的类型标签。例如，用户行为：仅启动一次应用程序，对应类型标签：“一次性用户”；用户行为：累计支付金额大于金额阈值或者预设时长内充值次数达到次数阈值，对应类型标签：类型标签为“高氪”。或者，示例性的，根据每个簇中历史日志记录的用户行为，确定该簇的类型标签，可以包括：针对每个簇，将该簇中历史日志记录的用户行为输入预先训练得到的第二分类模型，得到该簇的类型标签。其中，第二分类模型为利用样本日志记录的用户行为和样本日志对应的类型标签训练得到的神经网络模型。
65.本可选实施例通过对用户的历史日志进行聚类，确定用户的标签类型，因此，无需额外获取用于确定标签类型的用户数据；并且，聚类为无监督学习，无需预先进行训练。因此，可以提高日志处理的效率，以及降低开发成本。
66.在一种可选的实施方式中，本技术实施例提供的日志处理方法，还可以包括如下步骤：
67.基于各用户的历史日志，确定每个用户的类型标签；
68.确定每种类型标签对应的采样权重；
69.针对每种类型标签，根据该类型标签对应的采样权重和该类型标签的用户数量，确定该类型标签的目标用户；
70.发送开启指令至目标用户的客户端，开启指令用于指示目标用户的客户端将与过滤名单不匹配的待上传日志上传至服务端。
71.本可选实施例，在过滤名单的基础上，发送开启指令至目标用户的客户端，指示目标用户的客户端将与过滤名单不匹配的待上传日志上传至服务端，相当于按照用户标签类型进一步筛选允许上传日志的客户端，因此，可以进一步减少无用日志造成的上传资源和计算资源的浪费。
72.在具体应用中，基于各用户的历史日志，确定每个用户的类型标签，与关于更新过滤名单实施例中确定类型标签的步骤相同，在此不再赘述，详见关于更新过滤名单实施例的描述。并且，任一类型标签对应的采样权重用于决定该类型标签的用户中，允许上传日志的目标用户的数量。采样权重的确定方式可以是多种的，下面以可选实施例的形式进行具体说明。
73.在一种可选的实施方式中，上述确定每种类型标签对应的采样权重，可以包括如下步骤：
74.从预设的类型标签与采样权重的对应关系中，查找每种类型标签对应的采样权重。
75.其中，预设的类型标签与采样权重的对应关系中的采样权重，可以按照经验设置。
76.在另一种可选的实施方式中，上述确定每种类型标签对应的采样权重，具体可以包括如下步骤：
77.针对每种类型标签，根据用户总数和该类型标签的用户数量，计算该类型标签的基准用户占比，并利用基准用户占比确定占比阈值；
78.根据预设偏移量，对初始的采样权重进行调整，得到调整后的采样权重；
79.针对每种类型标签，根据该类型标签的调整后的采样权重和该类型标签的用户数
量，确定该类型标签的目标用户；
80.针对每种类型标签，根据用户总数和该类型标签的目标用户的数量，确定调整后的采样权重对应的验证用户占比；
81.若验证用户占比未达到占比阈值，则根据预设偏移量对采样权重继续进行调整，并重复针对每种类型标签，根据该类型标签的调整后的采样权重和该类型标签的用户数量，确定该类型标签的目标用户；
82.若验证用户占比达到占比阈值，则确定上一次得到的调整后的采样权重作为该类型标签对应的采样权重。
83.在具体应用中，任一类型标签的基准用户占比即该类型标签的用户数量在用户总数中的占比。例如，用户总数也就是应用程序的所有用户数量为1000万，标签类型为“高氪”的用户数量为30万，则标签类型“高氪”的基准用户占比为3％。并且，利用基准用户占比确定占比阈值的方式可以是多种的。示例性的，可以是基准用户占比减去或者加上基准用户占比的预设比例，得到占比阈值，例如，占比阈值＝3％
±
3％
×
5％，即占比阈值为2.85％或者3.15％。或者，可以是从预设的基准用户占比与占比阈值的对应关系中，查找该类型标签的基准用户占比对应的占比阈值。对于任一类型标签，该类型标签的占比阈值可以保证后续按照该类型标签的调整后的采样权重确定的目标用户的数量，能够满足相对于基准用户的上调或者下调需求。
84.并且，初始的采样权重可以按照经验或者相对于基准用户的上调或者下调需求设置。例如，标签类型为“高氪”的用户数量为30万，标签类型“高氪”的基准用户占比为3％：初始的采样权重可以为100％；或者，上调需求为0.05％，初始采样权重可以为(30 30
×
0.05％)
÷
30＝105％；或者下调需求为0.05％，则初始采样权重可以为(30
‑
30
×
0.05％)
÷
30＝95％。
85.并且，根据预设偏移量，对初始的采样权重进行调整，得到调整后的采样权重，可以包括：计算初始的采样权重与预设偏移量之间的差值，得到调整后的采样权重。其中，预设偏移量可以分别对应相对于基准用户的上调或者下调需求，携带正号或者负号。例如，wi
*
＝wi
‑
offset，wi为初始的采样权重，wi
*
为调整后的采样权重，预设偏移量offset可以为正值或者负值。
86.并且，针对每种类型标签，根据该类型标签的目标用户的数量和用户总数，确定调整后的采样权重对应的验证用户占比，包括：计算该类型标签的目标用户的数量在用户总数中的占比，得到调整后的采样权重对应的验证用户占比。示例性的，初始的采样权重为1即100％，预设偏移量offset为5％，达到占比阈值为小于占比阈值2.85％。对此，调整后的采样权重为95％。调整后的采样权重对应的验证用户占比为[(30
×
95％)
÷
1000]
×
100％＝2.85％。验证用户占比2.85％未达到占比阈值。继续调整采样权重：95％
‑
5％＝90％，此时调整后的采样权重为90％，调整后的采样权重对应的验证用户占比为[(30
×
90％)
÷
1000]
×
100％＝2.7％。验证用户占比2.7％小于2.85％，达到占比阈值。因此，确定上一次得到的调整后的采样权重95％作为该类型标签对应的采样权重。
[0087]
本可选实施例针对每种类型标签，基于用户总数和该类型标签的用户数量，确定占比阈值，并不断调整采样权重，进而按照达到占比阈值的调整后的采样权重确定该类型标签中允许上传日志的目标用户。这样，用户总数和类型标签下的用户数量改变时，采样权
重随之改变。因此，可以更加合理、且动态地进行允许上报日志的目标用户的数量调整，提高日志处理中减少无用日志的合理性。另外，预设的类型标签与采样权重的对应关系中的采样权重的确定方式，可以与本可选实施例中采样权重的确定方式类似，区别在于：确定预设的类型标签与采样权重的对应关系中的采样权重时，可以根据样本用户确定用户总数以及每种类型标签的用户数量，或者利用仿真工具设置用户总数以及每种类型标签的用户数量。
[0088]
并且，针对每种类型标签，根据该类型标签对应的采样权重和该类型标签的用户数量，确定该类型标签的目标用户的方式可以是多种的，下面以可选实施例的形式进行具体说明。
[0089]
在一种可选的实施方式中，上针对每种类型标签，根据该类型标签对应的采样权重和该类型标签的用户数量，确定该类型标签的目标用户，具体可以包括如下步骤：
[0090]
针对每种类型标签，计算该类型标签对应的采样权重和该类型标签的用户数量的乘积，得到允许开启上传的目标用户的目标数量；
[0091]
在该类型标签的用户中，选择满足预设用户条件的目标数量个用户，作为该类型标签的目标用户。
[0092]
其中，预设用户条件可以是多种的。示例性的，预设用户条件可以是充值金额达到金额阈值的用户，或者，会员等级达到等级阈值的用户，或者，使用应用程序的总时长达到时长阈值的用户。或者，在该类型标签的用户中，按照用户标识的大小选取目标数量个用户，作为该类型标签的目标用户。
[0093]
示例性的，对于任一类型标签：用户标识具体为尾数在00～99之间随机分布的数值，采样权重80％，则选取用户标识的最后两位为00～79的用户作为目标用户。或者，用户标识为数值，按照用户标识从小到大或者从大到小的顺序，依次选取目标数量个用户作为目标用户。
[0094]
在另一种可选的实施方式中，上述根据该类型标签对应的采样权重和该类型标签的用户数量，确定该类型标签的目标用户，具体可以包括如下步骤：
[0095]
计算该类型标签对应的采样权重和该类型标签的用户数量的乘积，得到允许开启上传的目标用户的目标数量；
[0096]
在该类型标签的用户中，随机选取目标数量个用户，作为目标用户。
[0097]
本可选实施例随机选取目标数量个用户，作为目标用户，可以保证目标用户选取的随机性，减少非随机选取造成的部分用户一直作为目标用户，另一部分用户始终无法作为目标用户的问题，可以提高日志处理的合理性。
[0098]
在具体应用中，随机选取的方式可以是多种的。示例性的，可以针对每个用户用[1
‑
n]之间不重复的数值做标记，按标记的大小排列，依次选取其中目标数量个用户作为目标用户。其中，n为该类型标签的用户数量。或者，示例性的，这对每用户生成一个0到1之间的随机数，将该用户对应的随机数和该类型标签的采样权重输入分数公式，得到该用户的分数；按照各用户的分数从小到大对该类型标签的用户排序，并选取前目标数量个用户作为目标用户。其中，分数公式为si＝r
1/wi
，其中，si为用户的分数，wi为类型标签的采样权重，r为用户对应的随机数。
[0099]
在一种可选的实施方式中，在上述根据该类型标签对应的采样权重和该类型标签
的用户数量，确定该类型标签的目标用户之后，本技术实施例提供的日志处理方法还可以包括如下步骤：
[0100]
发送关闭指令至非目标用户的客户端，关闭指令用于指示非目标用户的客户端禁止将与过滤名单不匹配的待上传日志上传至服务端，非目标用户的客户端为除目标用户的客户端以外的其他客户端。
[0101]
本可选实施例通过发送关闭指令至非目标用户的客户端，可以指示非目标用户的客户端，也就是除目标用户的客户端以外的其他客户端禁止将与过滤名单不匹配的待上传日志上传至服务端，从而进一步减少无用日志的上传以及计算成本。
[0102]
图2示出了根据本技术另一实施例提供的一种日志处理方法的流程图，应用于客户端，具体包括以下步骤：
[0103]
s201，接收服务端发送的过滤名单；其中，过滤名单由服务端添加使用信息未达到预设使用条件的历史日志的日志标识得到；使用信息指对应用程序进行业务分析的过程中历史日志的使用情况。
[0104]
在具体应用中，客户端可以向服务端发送数据请求，并接收服务端在接收到数据请求的情况下，返回的过滤名单。或者，客户端可以直接接收服务端主动下发的过滤名单。并且，服务端对过滤名单的确定方式与本技术图1实施例中过滤名单的确定方式相同，在此不再赘述，详见本技术图1实施例的描述。
[0105]
s202，确定待上传日志的日志标识。
[0106]
在具体应用中，确定待上传日志的日志标识的方式可以是多种的。示例性的，可以按照顺序编号方式，按待上传日志的生成时间为待上传日志编号，将编号作为待上传日志的日志标识。例如，日志标识可以为1,2,3等等连续的编号。或者，示例性的，可以获取待上传日志记录的用户行为对应的客户端页面的属性信息和控件信息，并对属性信息和控件信息进行整合，对整合后的信息取散列值，将散列值作为待上传日志的日志标识。为了便于理解和合理布局，后续以可选实施例的形式对第二种示例性情况进行具体说明。
[0107]
s203，若日志标识和过滤名单匹配，则禁止将待上传日志上传至服务端。
[0108]
其中，禁止将待上传日志上传至服务端，具体可以包括：丢弃待上传日志，或者，存储待上传日志，以便于待上传日志的日志标识从过滤名单中移除后，该待上传日志被用于对应用程序进行的业务分析。
[0109]
本技术提供的方案中，服务端获取对应用程序进行业务分析的分析数据，分析数据包括业务分析过程中对客户端上传的历史日志的使用信息；确定历史日志的使用信息是否达到预设使用条件；将未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单；过滤名单用于客户端禁止将与过滤名单中的日志标识匹配的待上传日志上传至服务端。其中，过滤名单由添加未达到预设使用条件的历史日志的日志标识得到。因此，日志标识和过滤名单匹配，表明待上传日志未达到业务分析对日志进行使用的预设使用条件，相当于无用日志。因此，客户端禁止将与过滤名单匹配的待上传日志上传至服务端，可以减少上传无用日志造成的上传资源和计算资源的浪费。
[0110]
与上述方法实施例相对应，本技术还提供了日志处理系统实施例，图3示出了本技术一实施例提供的一种日志处理系统的结构示意图。如图3所示，该系统包括：服务端301和客户端302；
[0111]
服务端301，被配置为获取对应用程序进行业务分析的分析数据，分析数据包括业务分析过程中历史日志的使用信息；将使用信息未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单；发送过滤名单至客户端302；
[0112]
客户端302，被配置为接收服务端发送的过滤名单；确定待上传日志的日志标识；若日志标识和过滤名单匹配，则禁止将待上传日志上传至服务端。
[0113]
为了便于理解，下面以示例性说明的形式，对应用于本技术图3所示日志处理系统的日志处理方法的流程进行说明。示例性的，如图4所示，本技术另一实施例提供的一种应用于日志处理系统的日志处理方法，包括以下步骤：
[0114]
s401，服务端获取对应用程序进行业务分析的分析数据。
[0115]
其中，分析数据包括业务分析过程中历史日志的使用信息。
[0116]
s402，服务端将使用信息未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单。
[0117]
s403，服务端发送过滤名单至客户端。
[0118]
s404，客户端接收服务端发送的过滤名单，并确定待上传日志的日志标识。
[0119]
s405，客户端在日志标识和过滤名单匹配的情况下，禁止将待上传日志上传至服务端。
[0120]
上述为本实施例的一种日志处理系统的示意性方案。需要说明的是，该日志处理装置的技术方案与上述的日志处理方法的技术方案属于同一构思，日志处理装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述日志处理方法的技术方案的描述。
[0121]
本技术提供的方案中，服务端获取对应用程序进行业务分析的分析数据，分析数据包括业务分析过程中对客户端上传的历史日志的使用信息；确定历史日志的使用信息是否达到预设使用条件；将未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单；过滤名单用于客户端禁止将与过滤名单中的日志标识匹配的待上传日志上传至服务端。其中，过滤名单由添加未达到预设使用条件的历史日志的日志标识得到。因此，日志标识和过滤名单匹配，表明待上传日志未达到业务分析对日志进行使用的预设使用条件，相当于无用日志。因此，客户端禁止将与过滤名单匹配的待上传日志上传至服务端，可以减少上传无用日志造成的上传资源和计算资源的浪费。
[0122]
在一种可选的实施方式中，在上述确定待上传日志的日志标识之后，本技术实施例提供的日志处理方法，还可以包括如下步骤：
[0123]
若接收到服务端发送的关闭指令，则禁止将待上传日志上传至服务端；
[0124]
若接收到服务端发送的开启指令，且日志标识和过滤名单不匹配，则将待上传日志上传至服务端。
[0125]
本可选实施例的关闭指令以及开启指令，分别与本技术图1可选实施例中的关闭指令以及开启指令相同，在此不再赘述，详见本技术图1可选实施例的描述。并且，本技术通过关闭指令和开启指令，对待上传日志是否上传进行管理，从而在利用过滤名单过滤无用日志的基础上，进一步减少大量日志上传导的资源浪费。
[0126]
在一种可选的实施方式中，上述确定待上传日志的日志标识，具体可以包括如下步骤：
[0127]
获取目标客户端页面的属性信息和控件信息，目标客户端页面为待上传日志记录
的用户行为对应的客户端页面；
[0128]
整合属性信息和所述控件信息，得到整合信息；
[0129]
确定整合信息的散列值，作为待上传日志的日志标识。
[0130]
本实施例利用目标客户端页面的属性信息和控件信息确定日志标识，可以保证日志标识与待上传日志记录的用户行为对应的客户端页面对应，且利用日志本身即可，减少按编号确定标识导致的需要获取其他日志的日志标识的额外流程。其中，目标客户端页面的属性信息具体可以包括：页面名称和模块名称。示例性的，页面名称为页面开发过程中给页面定义的统一名称，如：首页的页面名称为“home”，用户信息页面的页面名称为“user”等等。模块名称为页面开发过程中给实现某一功能的模块定义的统一名称，如：模块实现广告轮播功能，模块名称为“banner”，模块实现推荐列表功能，模块名称为“recommend_list”等等。
[0131]
并且，在具体应用中，对应于不同的日志标识，目标客户端页面的控件信息不同，下面以可选实施例的形式进行说明。
[0132]
在一种可选的实施方式中，上述日志标识包括：表明待上传日志自身唯一性的绝对日志标识，控件信息包括：控件标识、控件所属父控件的位置索引、控件的层级结构以及控件处理的数据。
[0133]
本可选实施例中，不同页面则页面名称不同、不同模块则模块名称不同、不同控件则控件类型不同、同一页面同一模块同一控件类型则控件所在父控的位置索引和控件自身属性内容一定不同，以此保证绝对日志标识的唯一性，也就是每个日志的绝对日志标识均不相同。
[0134]
在另一种可选的实施方式中，上述日志标识包括：表明待上传日志所属日志类型唯一性的相对日志标识，控件信息包括：控件的层级结构。
[0135]
本可选实施例中，待上传日志所属日志类型相同，意味着控件的层级结构相同。因此，为了保证属于同一日志类型的待上传日志的相对日志标识相同，对于相对日志标识，控件信息包括：控件的层级结构。相对日志标识可以用于获取同一类控件所触发的日志，进而使用同一类控件所触发的日志进行同一类控件对应的业务分析。可见，本可选实施例可以提高利用日志进行业务分析以及日志处理的便捷性和适用范围。
[0136]
并且，控件是用户可与之交互以便输入或操作数据的对象。上述控件标识为页面开发过程中为控件设定的id，整个应用程序中唯一，如：登录按钮的控件标识为“login_btn”。并且，应用程序开发过程中，页面的布局属于嵌套模式的情况下，嵌套在内的控件为嵌套有该控件的另一控件的子控件。例如，控件c1内嵌套有控件c2，控件c2内嵌套有控件c3，那么在这种嵌套场景下，控件c1是控件c2和控件c3的父控件；控件c2是控件c3的父控件。示例性的，控件所属父控件的位置索引可以为：父控件为列表控件，子控件为嵌套在列表控件中的10个选项控件，那么第1个控件所属父控件的位置索引为0。控件的层级结构为从控件自身开始不断向上追溯父控件的类型，一直追溯到页面的根节点，以“$”符号拼接追溯到的全部父控件的类型，得到控件的层级结构。示例性的，文本控件处理的数据为文本控件所设置的文本数据；图片控件处理的数据为该控件处理的图像数据；一些复杂的控件，处理的数据可以包括图像数据、文本数据、链接等多种数据。
[0137]
示例性的，一个首页推荐商品列表，一共包含了100个商品。在页面开发过程中，设
置一个组控件(viewgroup)来展示这100个商品的信息。当点击第一个商品时触发埋点生成日志。针对点击第一个商品生成的日志，确定绝对日志标识(distinct_id)和相对日志标识(lite_distinct_id)。同样点击第二个商品时，也会触发埋点生成日志。针对点击第二个商品生成的日志，确定绝对日志标识(distinct_id)和相对日志标识(lite_distinct_id)。其中，第一个商品对应的控件和第二个商品对应的控件所属父控件的位置索引不一样，因此，点击第一个商品生成的日志与点击第二个商品生成的日志的绝对日志标识不一样。并且，第一个商品对应的控件和第二个商品对应的控件所属父控件为同一个组控件，因此，点击第一个商品生成的日志与点击第二个商品生成的日志的相对日志标识一样。在对应用程序进行业务分析时，可以直接通过相对日志标识检索首页推荐列表的点击情况，也可以通过不同的绝对日志标识检索首页推荐列表中每个位置的点击量的差异。
[0138]
为了便于理解，下面以示例性说明的形式对本技术上述各实施例整合后方案的架构图，以及处理流程进行示例性说明。
[0139]
示例性的，如图5所示。以应用程序为游戏应用为例。本技术实施例提供的日志处理方法的架构，可以包括：业务层、协议层、采集层、存储层、传输层、数据层及服务层。其中，业务层包括游戏软件开发工具包、数据中心及游戏中心，可以实现游戏应用的功能和提供关于游戏的服务。协议层可以提交用户信息及获取过滤策略。用户信息具体可以包括日志以及用户自身信息等数据。过滤策略可以包括过滤名单、开启指令以及关闭指令。采集层可以采集设备信息、网络信息、用户信息、环境信息及行为信息。存储层可以通过内存缓存、数据库缓存及内存映射文件的方法(mmap)进行数据存储。传输层进行数据上报及容灾降级。数据层利用开源的数据分析与可视化平台(kibana)、用于构建实时的数据管道和流式的应用程序(kafka)、及数据仓库工具(hive)进行数据的分析、管理以及展示。服务层可以进行数据分析、策略下发、机器学习及权重计算。其中，策略包括过滤名单、开启指令以及关闭指令。机器学习用于获取用户的类型标签，权重计算用于确定采样权重。
[0140]
示例性的，如图6所示。本技术另一实施例提供的一种日志处理方法的流程，包括以下步骤：
[0141]
客户端启动应用，提交用户信息至服务端，从服务端获取策略，用户触发全埋点，生成日志标识，确定日志是否过滤，若过滤则禁止上报日志并结束，若不过滤则日志存储或者上报，并结束；
[0142]
计算设备通过机器学习对来源于数据仓库的待分析数据进行分析，包括：分析日志使用情况，持续未使用，自动同步到过滤策略，以及，分析活跃度和留存率、转化率等情况，自动设置权重，并同步权重至服务端；
[0143]
服务端接收计算设备同步的数据，确定过滤策略，以及接收并存储客户端上传的日志，得到数据仓库；其中，确定的过滤策略可以包括过滤名单、开启指令以及关闭指令。
[0144]
本实施例中，客户端执行的步骤与上述图2实施例及可选实施例中客户端执行的步骤相似，区别在于为了表达简洁，描述方式不同。服务端执行的步骤与上述图1实施例及可选实施例中服务端执行的步骤相似，区别在于为了表达简洁，描述方式不同。并且，本实施例中的计算设备具体可以为服务端。对于相同部分在此不再赘述，详见上述各实施例的描述。具体的区别在于：
[0145]
对于客户端：用户信息相当于日志；从服务端获取策略相当于接收服务端发送的
过滤策略，过滤策略可以包括：开启指令或者关闭指令，以及过滤名单。
[0146]
对于服务端：分析日志使用情况，持续未使用，自动同步到过滤策略相当于确定过滤名单的步骤；分析活跃度、留存率、转化率等情况，自动设置权重，相当于获取用户的类型标签，以及确定类型标签对应的采样权重的步骤。其中，分析活跃度、留存率以及转化率均由日志中记录的用户行为反映。确定过滤策略相当于发送过滤名单至客户端，以及发送开启指令或者关闭指令至客户端。待分析数据包括：用户的日志，以及日志的使用数据。
[0147]
与上述方法实施例相对应，本技术还提供了日志处理装置实施例，图7示出了本技术一实施例提供的一种应用于服务端的日志处理装置的结构示意图。
[0148]
如图7所示，该装置包括：
[0149]
数据获取模块701，被配置为获取对应用程序进行业务分析的分析数据，所述分析数据包括所述业务分析过程中历史日志的使用信息；
[0150]
过滤名单确定模块702，被配置为将使用信息未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单；
[0151]
发送模块703，被配置为发送所述过滤名单至客户端；所述过滤名单用于所述客户端禁止将与所述过滤名单中的日志标识匹配的待上传日志上传至所述服务端。
[0152]
本技术提供的方案中，服务端获取对应用程序进行业务分析的分析数据，分析数据包括业务分析过程中对客户端上传的历史日志的使用信息；确定历史日志的使用信息是否达到预设使用条件；将未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单；过滤名单用于客户端禁止将与过滤名单中的日志标识匹配的待上传日志上传至服务端。其中，过滤名单由添加未达到预设使用条件的历史日志的日志标识得到。因此，日志标识和过滤名单匹配，表明待上传日志未达到业务分析对日志进行使用的预设使用条件，相当于无用日志。因此，客户端禁止将与过滤名单匹配的待上传日志上传至服务端，可以减少上传无用日志造成的上传资源和计算资源的浪费。
[0153]
在一种可选的实施方式中，所述装置还包括：类型标签确定模块，被配置为：
[0154]
基于各用户的历史日志，确定每个用户的类型标签；
[0155]
针对每种类型标签，确定同一类型标签下针对不同用户记录有相同用户行为的目标日志标识；
[0156]
识别所述过滤名单中是否包含所述目标日志标识；
[0157]
若包含，则从所述过滤名单中移除所述目标日志标识，得到更新的过滤名单，并将所述更新的过滤名单发送至客户端。
[0158]
在一种可选的实施方式中，所述装置还包括：类型标签确定模块，被配置为：基于各用户的历史日志，确定每个用户的类型标签；
[0159]
所述装置还包括：权重确定模块，被配置为：
[0160]
确定每种类型标签对应的采样权重；
[0161]
针对每种类型标签，根据该类型标签对应的采样权重和该类型标签的用户数量，确定该类型标签的目标用户；
[0162]
发送开启指令至所述目标用户的客户端，所述开启指令用于指示所述目标用户的客户端将与所述过滤名单不匹配的待上传日志上传至服务端。
[0163]
在一种可选的实施方式中，上述权重确定模块，被进一步配置为
[0164]
针对每种类型标签，根据用户总数和该类型标签的用户数量，计算该类型标签的基准用户占比，并利用所述基准用户占比确定占比阈值；
[0165]
根据预设偏移量，对初始的采样权重进行调整，得到调整后的采样权重；
[0166]
针对每种类型标签，根据该类型标签的调整后的采样权重和该类型标签的用户数量，确定该类型标签的目标用户；
[0167]
针对每种类型标签，根据用户总数和该类型标签的目标用户的数量，确定所述调整后的采样权重对应的验证用户占比；
[0168]
若所述验证用户占比未达到所述占比阈值，则根据所述预设偏移量对所述采样权重继续进行调整，并重复所述针对每种类型标签，根据该类型标签的调整后的采样权重和该类型标签的用户数量，确定该类型标签的目标用户；
[0169]
若所述验证用户占比达到所述占比阈值，则确定上一次得到的调整后的采样权重作为该类型标签对应的采样权重。
[0170]
在一种可选的实施方式中，所述权重确定模块，进一步被配置为：
[0171]
计算该类型标签对应的采样权重和该类型标签的用户数量的乘积，得到允许开启上传的目标用户的目标数量；
[0172]
在该类型标签的用户中，随机选取所述目标数量个用户，作为目标用户。
[0173]
在一种可选的实施方式中，所述权重确定模块，进一步被配置为：
[0174]
在根据该类型标签对应的采样权重和该类型标签的用户数量，确定该类型标签的目标用户之后，发送关闭指令至非目标用户的客户端，所述关闭指令用于指示所述非目标用户的客户端禁止将与所述过滤名单不匹配的待上传日志上传至服务端，所述非目标用户的客户端为除目标用户的客户端以外的其他客户端。
[0175]
在一种可选的实施方式中，所述类型标签确定模块，进一步被配置为：
[0176]
对所有用户的历史日志进行聚类，得到多个簇；
[0177]
根据每个簇中历史日志记录的用户行为，确定该簇的类型标签，将所述类型标签作为该簇中历史日志所属用户的类型标签。
[0178]
与上述方法实施例相对应，本技术还提供了日志处理装置实施例，图8示出了本技术一实施例提供的一种应用于客户端的日志处理装置的结构示意图。
[0179]
如图8所示，该装置包括：
[0180]
接收模块801，被配置为接收服务端发送的过滤名单；其中，所述过滤名单由所述服务端添加使用信息未达到预设使用条件的历史日志的日志标识得到；所述使用信息指对应用程序进行业务分析的过程中历史日志的使用情况；
[0181]
日志标识确定模块802，被配置为确定待上传日志的日志标识；
[0182]
日志上传管理模块803，被配置为若所述日志标识和所述过滤名单匹配，则禁止将所述待上传日志上传至所述服务端。
[0183]
本技术提供的方案中，服务端获取对应用程序进行业务分析的分析数据，分析数据包括业务分析过程中对客户端上传的历史日志的使用信息；确定历史日志的使用信息是否达到预设使用条件；将未达到预设使用条件的历史日志的日志标识添加至过滤名单；过滤名单用于客户端禁止将与过滤名单中的日志标识匹配的待上传日志上传至服务端。其中，过滤名单由添加未达到预设使用条件的历史日志的日志标识得到。因此，日志标识和过
滤名单匹配，表明待上传日志未达到业务分析对日志进行使用的预设使用条件，相当于无用日志。因此，客户端禁止将与过滤名单匹配的待上传日志上传至服务端，可以减少上传无用日志造成的上传资源和计算资源的浪费。
[0184]
在一种可选的实施方式中，日志上传管理模块803，进一步被配置为：
[0185]
若接收到所述服务端发送的关闭指令，则禁止将所述待上传日志上传至所述服务端；
[0186]
若接收到所述服务端发送的开启指令，且所述日志标识和所述过滤名单不匹配，则将所述待上传日志上传至所述服务端。
[0187]
在一种可选的实施方式中，日志标识确定模块802，进一步被配置为：
[0188]
获取目标客户端页面的属性信息和控件信息，所述目标客户端页面为所述待上传日志记录的用户行为对应的客户端页面；
[0189]
整合所述属性信息和所述控件信息，得到整合信息；
[0190]
确定所述整合信息的散列值，作为所述待上传日志的日志标识。
[0191]
在一种可选的实施方式中，所述日志标识包括：表明所述待上传日志自身唯一性的绝对日志标识，所述控件信息包括：控件标识、控件所属父控件的位置索引、控件的层级结构以及控件处理的数据。
[0192]
在一种可选的实施方式中，所述日志标识包括：表明所述待上传日志所属日志类型唯一性的相对日志标识，所述控件信息包括：控件的层级结构。
[0193]
上述为本实施例的一种日志处理装置的示意性方案。需要说明的是，该日志处理装置的技术方案与上述的日志处理方法的技术方案属于同一构思，日志处理装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述日志处理方法的技术方案的描述。
[0194]
图9示出了根据本技术一实施例提供的一种计算设备900的结构框图。该计算设备900的部件包括但不限于存储器910和处理器920。处理器920与存储器910通过总线930相连接，数据库950用于保存数据。
[0195]
计算设备900还包括接入设备940，接入设备940使得计算设备900能够经由一个或多个网络960通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(pstn，public switched telephone network)、局域网(lan，local area network)、广域网(wan，wide area network)、个域网(pan，personal area network)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备940可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(nic，network interface controller))中的一个或多个，诸如ieee802.11无线局域网(wlan，wireless local area networks)无线接口、全球微波互联接入(wi
‑
max，worldwide interoperability for microwave acess)接口、以太网接口、通用串行总线(usb，universal serial bus)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(nfc，near field communication)接口，等等。
[0196]
在本技术的一个实施例中，计算设备900的上述部件以及图9中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图9所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本技术范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。
[0197]
计算设备900可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计
算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或pc的静止计算设备。计算设备900还可以是移动式或静止式的服务器。
[0198]
其中，处理器920执行所述指令时实现所述的日志处理方法的步骤。
[0199]
上述为本实施例的一种计算设备的示意性方案。需要说明的是，该计算设备的技术方案与上述的日志处理方法的技术方案属于同一构思，计算设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述日志处理方法的技术方案的描述。
[0200]
本技术一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如前所述日志处理方法的步骤。
[0201]
上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的日志处理方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述日志处理方法的技术方案的描述。
[0202]
上述对本技术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。
[0203]
所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read
‑
only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
[0204]
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本技术所必须的。
[0205]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0206]
以上公开的本技术优选实施例只是用于帮助阐述本技术。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本技术的内容，可作很多的修改和变化。本技术选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本技术的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本技术。本技术仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。