用户网络感知画像方法及装置与流程

1.本发明属于移动通信无线网络技术领域，尤其涉及一种用户网络感知画像方法及装置。


背景技术：

2.现有技术主要依靠用户调研、用户投诉和监控网络指标方法来模拟、评估用户网络感知，并定位网络质差问题。
3.其中，用户调研方法由于用户主观性强，评估普遍采用分值或简单描述评估感知，维度模糊、单一且专业性差，难以从中获得准确的用户感知评价及对网络质差问题的根本原因进行定位。
4.用户投诉方法具有滞后性，在用户投诉后才能获知用户感知和网络质差问题定位，严重影响用户体验。此外，用户对于问题现象与位置的描述通常是模糊的，导致难以准确定位质差原因，以及涉及的网元或小区。
5.监控网络指标方法由于网络指标是网元级的统计平均值，且由于网络指标统计最小粒度为分钟级，而用户感知异常粒度均为秒级事件，因此监控网络指标难以准确映射单个用户的感知情况，目前普遍存在指标优良但用户感知不好的情况。另外，互联网应用灵活多样，用户体验与电信协议缺乏有效映射，也是导致测量指标难以匹配用户感知的重要原因。


技术实现要素：

6.为克服上述现有的用户网络感知画像方法对用户网络感知的画像不准确，具有滞后性的问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种用户网络感知画像方法及装置。
7.根据本发明实施例的第一方面，提供一种用户网络感知画像方法，包括：
8.采集目标用户的上网行为数据、xdr数据、mr数据和投诉数据，并从所述上网行为数据中解析出表征所述目标用户的网络感知的性能数据；
9.将所述性能数据、xdr数据、mr数据和投诉数据进行关联，获取所述目标用户的感知融合信息，并根据所述感知融合信息获取所述感知融合信息的业务类型；
10.根据所述业务类型从所述感知融合信息中选择所述业务类型对应的数据；将选择的数据输入用户感知画像模型，输出所述目标用户的网络感知评分，并获取所述网络感知评分对应的用户网络感知描述；
11.其中，所述业务类型和所述业务类型对应的数据预先关联存储；
12.所述网络感知评分和所述用户网络感知描述预先关联存储；
13.所述用户感知画像模型根据用户样本的感知融合信息和所述用户样本的网络感知评分进行训练获取。
14.具体地，采集目标用户的上网行为数据的步骤包括：
15.通过sdk埋点方式采集所述目标用户的日志数据；
16.通过网络爬虫或公共api抓取所述目标用户的网络数据；
17.将采集的日志数据和抓取的网络数据作为所述目标用户的上网行为数据。
18.具体地，将所述性能数据、xdr数据、mr数据和投诉数据进行关联，获取所述目标用户的感知融合信息的步骤包括：
19.根据所述xdr数据、mr数据和投诉数据中均存在的时间戳、imei、imsi、mme ue s1ap id、cell id和enb id字段，将所述xdr数据、mr数据和投诉数据进行关联，获取所述目标用户的关联融合数据；
20.根据所述性能数据和关联融合数据中均存在的时间戳、app type、app sub-type和imei字段，将所述性能数据和关联融合数据进行关联，获取所述目标用户的感知融合信息。
21.具体地，将选择的数据输入用户感知画像模型，输出所述目标用户的网络感知评分的步骤之前还包括：
22.根据每个用户样本的感知融合信息获取每个用户样本的感知融合信息的业务类型；
23.根据所有所述用户样本的感知融合信息的业务类型，将所有所述用户样本的感知融合信息划分为多个数据子集；
24.对于任一所述数据子集，根据该数据子集所属的业务类型，从该数据子集中选择所述业务类型对应的数据；
25.根据从该数据子集中选择的数据对所述用户感知画像模型进行训练，获取该数据子集所属的业务类型对应的用户感知画像模型；
26.相应地，将选择的数据输入用户感知画像模型，输出所述目标用户的网络感知评分的步骤包括：
27.根据所述目标用户的感知融合信息的业务类型，获取所述业务类型对应的用户感知画像模型；
28.将从所述目标用户的感知融合信息选择的数据输入所述业务类型对应的用户感知画像模型，输出所述目标用户的网络感知评分。
29.具体地，根据从该数据子集中选择的数据对所述用户感知画像模型进行训练，获取该数据子集所属的业务类型对应的用户感知画像模型的步骤包括：
30.根据从该数据子集中选择的数据对多种用户感知画像模型进行训练；
31.统计每种训练好的用户感知画像模型的准确率，选择所述准确率最高的用户感知画像模型作为该数据子集所属的业务类型对应的用户感知画像模型。
32.具体地，获取所述网络感知评分对应的用户网络感知描述的步骤之后还包括：
33.若根据所述网络感知评分对应的用户网络感知描述获知所述目标用户存在网络感知差问题，则根据所述目标用户的感知融合信息中的时间戳获取所述网络感知差问题的持续时间；
34.从所述目标用户的感知融合信息中获取所述持续时间内所述目标用户的位置信息，以及占用的网元信息或小区信息。
35.具体地，从所述目标用户的感知融合信息中获取所述持续时间内所述目标用户的
位置信息，以及占用的网元信息或小区信息的步骤之后还包括：
36.根据所述目标用户的感知融合信息的业务类型的重要性、用户星级和网络感知差问题的持续时间，判断所述网络感知差问题的严重程度；
37.根据所述目标用户占用的网元的用户数、流量和场景标签，或者或小区的用户数、流量和场景标签，判断所述目标用户占用的网元或小区的重要等级；
38.将所述网络感知差问题的严重程度和所述目标用户占用的网元或小区的重要等级进行加权，获取所述网络感知差问题的处理优先级；
39.若所述处理优先级达到预设阈值，则对所述目标用户占用的网元或小区进行排查，确定导致所述网络感知差问题的原因。
40.根据本发明实施例第二方面提供一种用户网络感知画像装置，包括：
41.采集模块，用于采集目标用户的上网行为数据、xdr数据、mr数据和投诉数据，并从所述上网行为数据中解析出表征所述目标用户的网络感知的性能数据；
42.关联模块，用于将所述性能数据、xdr数据、mr数据和投诉数据进行关联，获取所述目标用户的感知融合信息，并根据所述感知融合信息获取所述感知融合信息的业务类型；
43.画像模块，用于根据所述业务类型从所述感知融合信息中选择所述业务类型对应的数据；将选择的数据输入用户感知画像模型，输出所述目标用户的网络感知评分，并获取所述网络感知评分对应的用户网络感知描述；
44.其中，所述业务类型和所述业务类型对应的数据预先关联存储；
45.所述网络感知评分和所述用户网络感知描述预先关联存储；
46.所述用户感知画像模型根据用户样本的感知融合信息和所述用户样本的网络感知评分进行训练获取。
47.根据本发明实施例的第三个方面，还提供一种电子设备，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程序，所述处理器调用所述程序指令能够执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的用户网络感知画像方法。
48.根据本发明实施例的第四个方面，还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的用户网络感知画像方法。
49.本发明实施例提供一种用户网络感知画像方法及装置，该方法通过采集用户上网行为数据、xdr数据、mr数据和投诉数据，并将从用户上网行为数据中解析出表征用户网络感知的性能数据与xdr数据、mr数据和投诉数据进行关联，根据用户网络感知的业务类型从关联数据中选择相应的数据进行网络感知评分，从而实现精准的用户网络感知画像。
附图说明
50.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，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。
51.图1为本发明实施例提供的用户网络感知画像方法流程示意图；
52.图2为本发明实施例提供的用户网络感知画像方法实现原理流程示意图；
53.图3为本发明实施例提供的用户网络感知画像方法中数据采集流程示意图；
54.图4为本发明实施例提供的用户网络感知画像方法中数据处理流程示意图；
55.图5为本发明实施例提供的用户网络感知画像方法中基于融合数据进行用户感知画像的流程示意图；
56.图6为本发明实施例提供的用户网络感知画像方法中用户网络感知差问题定位流程示意图；
57.图7为本发明实施例提供的用户网络感知画像装置结构示意图；
58.图8为本发明实施例提供的电子设备结构示意图。
具体实施方式
59.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，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。
60.在本发明的一个实施例中提供一种用户网络感知画像方法，图1为本发明实施例提供的用户网络感知画像方法流程示意图，该方法包括：s101，采集目标用户的上网行为数据、xdr数据、mr数据和投诉数据，并从所述上网行为数据中解析出表征所述目标用户的网络感知的性能数据；
61.如图2所示，本实施例实现原理主要为：自动采集用户上网行为数据，与xdr数据、投诉数据、mr指纹库等进行关联匹配，建立秒级粒度用户感知融合数据信息库。通过大数据分析建模，进行用户感知画像，并进一步实现感知质差问题自动精准定位与用户感知预防性维护。
62.随着通信技术的发展，电子设备占据了用户大量的时间，而在用户接收网络提供的大量信息的同时，也会留下海量痕迹数据，这些痕迹可有效反映用户的真实感知。为了精准评估用户网络感知，实现用户网络感知画像及感知质差问题精准定位，有效的数据采集至关重要，直接影响后续分析的准确性与完整性。本实施例需要采集目标用户的上网行为数据、用户xdr(external data representation，外部数据表示)数据、投诉数据和mr(measurement report，测量报告)数据。其中，目标用户为需要进行网络感知画像的用户。
63.数据采集的流程示意图如图3所示。其中，用户上网行为数据包括用户通过app(application，应用程序)和网页等途径使用网络功能产生的各种行为数据，粒度可达秒级。更具体地，用户上网行为数据采集路径主要包括日志数据采集与网络数据采集。其中，日志数据采集可使用包括sdk埋点等方式实现自动采集；网络数据采集主要通过网络爬虫或公共api(application programming interface，应用程序接口)抓取所需网络数据。采集的用户上网行为数据主要包括：用户名username、浏览网页page view、唯一访问者标识unique visitor、接收数据流量receive、发送数据流量transmit、数据包标识pid、日志log、平均使用时长、总使用时长、网络类别及运营商、message发送失败、功能和界面各自的访问次数、人数、时长和错误率、消息发送和接收次数、电话发起和接收次数、voicemail play/delete次数、登录时长、登录失败次数、消息发送失败次数和电话发起接收失败次数、
电话呼叫质量、imei(international mobile equipment identity，国际移动设备识别码)、设备型号、经度longitude、纬度latitude、网址url、提交信息post等字段。
64.用户xdr数据通过平台对接实现，采集的xdr数据主要包括s1-mme和s1-u/s11原始码流，即用户所在省份local province、用户所在城市local city、漫游类型roaming type、接口interface、xdr id、imei、程序启动时间procedure start time、程序关闭时间procedure end time、程序状态procedure status、cell id、mme ue s1ap id、imsi(international mobile subscriber identity，国际移动用户识别码)、longitude、latitude、app type、app sub-type、app content、app status、操作类型operation-type、登录成功login-success、登录请求时间login-request-time、登录响应时间login-response-time、uplink数据ul data、downlink数据dl data、uri((uniform resource identifier，统一资源标志符)、http响应时间http(hypertext transfer protocol，超文本传输协议)response time、主机名称host、http内容类型http_content_type、服务组件标示service comp flag、服务行为标示service behavior flag、服务时间service time、视频下载时间videodowntime、初始缓冲持续时间initbufferduration、上行持续时间updura、下行持续时间downdura、ul无序ip包ul disorder ip packet、dl无序ip包dl disorder ip packet、ul重新传输ip包ul retrans ip packet、dl重新传输ip包dl retrans ip packet、tcp响应时间tcp(transmission control protocol，传输控制协议)response time、tcp确认时间tcp ack time、请求时间req time、ul_avg_rtt、dw_avg_rtt等字段。
65.mr数据通过平台对接实现，包括用户级与小区级mr。其中用户级mr采集数据主要包括时间戳time、mme ue s1ap id、定位经度location-longitude、定位纬度location-latitude、enb id、cell id、mr类型mr type、aoa(angle-of-arrival，到达角度测距)、serving rsrp(reference signal received power，参考信号接收功率)、cqi(channel quality indication，信道质量指示)、邻区信息等。小区级mr采集数据主要包括enb id、cell id、时间戳time、enb received interfere、ul包丢失量ul packet loss、dl包丢失量dl packet loss、空口用户面上行业务字节数、空口用户面下行业务字节数、上行和下行业务信道prb占用率和同时在线用户数等字段。
66.用户投诉数据采集通过平台对接实现，采集数据主要包括投诉类型、投诉时间、imei、设备类型等字段。数据处理单元主要对上述步骤采集的海量数据进行解析、格式转化和归一化处理等操作。将上述步骤获取的可用于分析目标用户网络感知的数据存储到数据存储单元。
67.需要采集的数据来源现有平台条件均能满足，平台对接完成后无需额外进行数据采集相关工作，现有平台自动推送所需采集数据，节省大量人力和设备成本。
68.从采集的用户上网行为数据中解析出表征目标用户网络感知的性能数据，主要包括响应时间数据、帧率和流畅度数据，如sm(应用绘制轮询频率)、fps(frames per second，每秒钟填充图像的帧率)和sf(skipped frames，应用跳帧次数、幅度)，以及日志数据等。
69.s102，将所述性能数据、xdr数据、mr数据和投诉数据进行关联，获取所述目标用户的感知融合信息，并根据所述感知融合信息获取所述感知融合信息的业务类型；
70.如图4所示，在进行后续分析之前，需要对采集海量的用户样本数据进行清洗及融
positioning system，全球定位系统)级经纬度信息、占用小区信息、网络性能指标、用户信息和用户行为信息的关联融合数据。其中，用户信息包括imei、imsi、设备型号和ip等，用户行为信息包括url、日志log和pid等。
81.根据所述性能数据和关联融合数据中均存在的时间戳、app type、app sub-type和imei字段，将所述性能数据和关联融合数据进行关联，获取所述目标用户的感知融合信息。
82.最终获取的目标用户和用户样本的感知融合信息为粒度可达秒级的用户级网络感知融合信息。
83.在上述实施例的基础上，本实施例中将选择的数据输入用户感知画像模型，输出所述目标用户的网络感知评分的步骤之前还包括：根据每个用户样本的感知融合信息获取每个用户样本的感知融合信息的业务类型；根据所有所述用户样本的感知融合信息的业务类型，将所有所述用户样本的感知融合信息划分为多个数据子集；对于任一所述数据子集，根据该数据子集所属的业务类型，从该数据子集中选择所述业务类型对应的数据；根据从该数据子集中选择的数据对所述用户感知画像模型进行训练，获取该数据子集所属的业务类型对应的用户感知画像模型；
84.本实施例建立分业务、用户级的感知关联融合信息库。如图5所示，基于用户感知融合信息库进行分业务的用户感知画像模型训练。感知融合信息的业务类型可通过app type、app sub-type和pid字段进行区分。具体地将用户感知评分作为进行预测的变量，即用户感知画像模型的输出，将不同类型的业务数据划分为多个数据子集。其中，对每一个所述子集，可选择适合该业务类型的网络性能指标、设备类型、用户xdr数据作为训练数据用于用户感知画像模型的训练。
85.相应地，将选择的数据输入用户感知画像模型，输出所述目标用户的网络感知评分的步骤包括：根据所述目标用户的感知融合信息的业务类型，获取所述业务类型对应的用户感知画像模型；将从所述目标用户的感知融合信息选择的数据输入所述业务类型对应的用户感知画像模型，输出所述目标用户的网络感知评分。
86.在根据目标用户的感知融合信息进行网络感知评分时，根据感知融合信息的类型选择相应的用户感知画像模型进行分析。
87.本实施例通过建立分业务、用户级的秒级感知关联融合信息库，相比传统方案依赖网元测量指标准确度更高，更切合用户体验；感知关联融合信息库中包含海量用户行为数据，样本丰富且可以避免网元级指标的表征机制不足的问题；通过大数据与机器学习构建精准的用户感知画像模型，从而提高用户网络感知画像的准确度。
88.在上述实施例的基础上，本实施例中根据从该数据子集中选择的数据对所述用户感知画像模型进行训练，获取该数据子集所属的业务类型对应的用户感知画像模型的步骤包括：根据从该数据子集中选择的数据对多种用户感知画像模型进行训练；统计每种训练好的用户感知画像模型的准确率，选择所述准确率最高的用户感知画像模型作为该数据子集所属的业务类型对应的用户感知画像模型。
89.具体地，使用每个数据子集同时对多种用户感知画像模型进行训练，如支持向量机、神经网络和随机森林等。统计每种模型的准确率等，从中选择综合性能最优的用户感知画像模型作为用于用户网络感知画像的模型。
90.在上述各实施例的基础上，本实施例中获取所述网络感知评分对应的用户网络感知描述的步骤之后还包括：若根据所述网络感知评分对应的用户网络感知描述获知所述目标用户存在网络感知差问题，则根据所述目标用户的感知融合信息中的时间戳获取所述网络感知差问题的持续时间；从所述目标用户的感知融合信息中获取所述持续时间内所述目标用户的位置信息，如经纬度信息，以及占用的网元信息或小区信息。
91.具体地，获得所述用户感知画像模型后，可以实现秒粒度的用户级精准感知评估。对于感知差用户，需要进一步定位导致感知差的质差问题以便后续处理，其实现步骤图6所示。将获取的位置信息，以及占用的网元信息或小区信息作为感知差问题定位分析数据输出。
92.在上述实施例的基础上，如图6所示，本实施例中从所述目标用户的感知融合信息中获取所述持续时间内所述目标用户的位置信息，以及占用的网元信息或小区信息的步骤之后还包括：根据所述目标用户的感知融合信息的业务类型的重要性、用户星级和网络感知差问题的持续时间，判断所述网络感知差问题的严重程度；
93.根据所述目标用户占用的网元的用户数、流量和场景标签，或者或小区的用户数、流量和场景标签，判断所述目标用户占用的网元或小区的重要等级；
94.将所述网络感知差问题的严重程度和所述目标用户占用的网元或小区的重要等级进行加权，获取所述网络感知差问题的处理优先级；
95.若所述处理优先级达到预设阈值，则对所述目标用户占用的网元或小区通过核查关键指标、工参等手段进行排查，确定导致所述网络感知差问题的原因。同时基于gps级精准位置信息实现质差小区地理化呈现。
96.通过训练好的用户感知画像模型，可精准实现秒级分业务的用户感知评估画像，进一步结合融合信息库中的gps级精准位置信息，可动态反映全网感知情况并gis(geographic information system，地理信息系统)化呈现。此外，可进一步及时定位用户感知差原因及涉及网元或小区，形成维护处理信息并推送相关单位及部门，也可通过各种网络媒体及时发送用户关怀信息或处理进度信息等。
97.由于本实施例用户感知融合数据库可提供gps级位置信息，因此可更准确地实现位置定位，相比传统方案仅依靠用户投诉与工参，精度更高。
98.在本发明的另一个实施例中提供一种用户网络感知画像装置，该装置用于实现前述各实施例中的方法。因此，在前述用户网络感知画像方法的各实施例中的描述和定义，可以用于本发明实施例中各个执行模块的理解。图7为本发明实施例提供的用户网络感知画像装置整体结构示意图，该装置包括采集模块701、关联模块702和画像模块703；其中，
99.采集模块701用于采集目标用户的上网行为数据、xdr数据、mr数据和投诉数据，并从所述上网行为数据中解析出表征所述目标用户的网络感知的性能数据；
100.关联模块702用于将所述性能数据、xdr数据、mr数据和投诉数据进行关联，获取所述目标用户的感知融合信息，并根据所述感知融合信息获取所述感知融合信息的业务类型；
101.画像模块703用于根据所述业务类型从所述感知融合信息中选择所述业务类型对应的数据；将选择的数据输入用户感知画像模型，输出所述目标用户的网络感知评分，并获取所述网络感知评分对应的用户网络感知描述；
102.其中，所述业务类型和所述业务类型对应的数据预先关联存储；所述网络感知评分和所述用户网络感知描述预先关联存储；所述用户感知画像模型根据用户样本的感知融合信息和所述用户样本的网络感知评分进行训练获取。
103.本实施例通过采集用户上网行为数据、xdr数据、mr数据和投诉数据，并将从用户上网行为数据中解析出表征用户网络感知的性能数据与xdr数据、mr数据和投诉数据进行关联，根据用户网络感知的业务类型从关联数据中选择相应的数据进行网络感知评分，从而实现精准的用户网络感知画像。
104.图8示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图8所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)801、通信接口(communications interface)802、存储器(memory)803和通信总线804，其中，处理器801，通信接口802，存储器803通过通信总线804完成相互间的通信。处理器801可以调用存储器803中的逻辑指令，以执行如下方法：采集目标用户的上网行为数据、xdr数据、mr数据和投诉数据，并从所述上网行为数据中解析出表征所述目标用户的网络感知的性能数据；将所述性能数据、xdr数据、mr数据和投诉数据进行关联，获取所述目标用户的感知融合信息，并根据所述感知融合信息获取所述感知融合信息的业务类型；根据所述业务类型从所述感知融合信息中选择所述业务类型对应的数据；将选择的数据输入用户感知画像模型，输出所述目标用户的网络感知评分，并获取所述网络感知评分对应的用户网络感知描述。
105.此外，上述的存储器803中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
106.本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令使计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：采集目标用户的上网行为数据、xdr数据、mr数据和投诉数据，并从所述上网行为数据中解析出表征所述目标用户的网络感知的性能数据；将所述性能数据、xdr数据、mr数据和投诉数据进行关联，获取所述目标用户的感知融合信息，并根据所述感知融合信息获取所述感知融合信息的业务类型；根据所述业务类型从所述感知融合信息中选择所述业务类型对应的数据；将选择的数据输入用户感知画像模型，输出所述目标用户的网络感知评分，并获取所述网络感知评分对应的用户网络感知描述。
107.本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
108.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单
元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
109.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
110.最后应说明的是：以上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精神和范围。