一种用户画像实时生成装置、方法及电子设备与流程

1.本发明属于计算机技术领域，更具体的是涉及一种用户画像实时生成装置、方法、电子设备及计算机可读介质。


背景技术：

2.随着互联网的发展，数据的重要性也逐渐凸显出来。越来越多的企业都搭建了专业的大数据部门从事数据的分析，并将分析结果应用于精准营销、智能推荐等业务场景。
3.无论是精准营销还是智能推荐，均需要根据用户画像来进行。目前的用户画像都是为了满足业务基本需求的用户基础画像，也就是说有的业务都使用相同的用户基础画像，这显然无法满足具体业务场景对个性化用户画像的需求。而且现有用户画像更新的时效性较差，基本为天级别或小时级别。这些都在一定程度上限制了用户画像的使用场景。


技术实现要素：

4.(一)要解决的技术问题
5.本发明旨在解决现有用户画像无法满足个性化业务场景需求的技术问题。
6.(二)技术方案
7.为解决上述技术问题，本发明的一方面提出一种用户画像实时生成装置，所述装置包括：
8.接入模块，用于接入不同数据源的用户数据，并将不同数据源的用户数据转换为标准格式的标签数据；
9.用户画像生成模块，用于从所述接入模块中实时获取标签数据，并获取所述标签数据对应数据源的标签匹配规则，根据获取的所述标签匹配规则对所述标签数据进行匹配，生成用户实时画像；
10.用户画像实时改变模块，用于根据所述用户画像生成模块生成的用户实时画像对已有用户画像进行调整；
11.其中优选地，所述不同源的用户数据对应不同的用户行为。
12.根据本发明一种优选的实施方式，所述接入模块包括：
13.子接入模块，用于接入不同数据源的用户数据；
14.子解析模块，用于将所述子接入模块的用户数据解析为标签数据，并将所述标签数据转换为标准格式的标签数据；
15.子缓存模块，用于存储所述子解析模块中标准格式的标签数据；
16.优选的，所述子缓存模块为消息队列。
17.根据本发明一种优选的实施方式，所述装置还包括：
18.配置模块，用于配置不同数据源的标签匹配规则，并将所述标签匹配规则存入数据库；
19.所述用户画像生成模块包括：
20.子获取模块，用于从所述接入模块中实时获取标签数据，并从数据库中获取该标签数据对应数据源的标签匹配规则；
21.子匹配模块，用于匹配所述子获取模块获取的标签数据及标签匹配规则，根据匹配结果生成用户实时画像。
22.根据本发明一种优选的实施方式，所述标签匹配规则由多个子标签规则及多个子标签规则之间的逻辑关系组成；
23.对应的，所述子匹配模块，根据与标签匹配规则中的所有子标签规则均匹配成功的标签数据生成用户实时画像。
24.根据本发明一种优选的实施方式，所述配置模块，还用于获取与配置的标签匹配规则相匹配的历史用户画像，根据历史用户画像预估所述标签匹配规则的覆盖人群数量。
25.根据本发明一种优选的实施方式，所述配置模块，还用于配置标签匹配规则的刷新频率，并将有刷新频率的标签匹配规则存入数据库；
26.所述装置还包括：定时模块，用于根据所述刷新频率定时刷新存储的标签匹配规则。
27.根据本发明一种优选的实施方式，所述用户画像实时改变模块包括：子对比模块，用于将所述用户画像生成模块生成的用户实时画像与已有用户画像进行对比；追加模块，用于将与已有用户画像不同的用户实时画像追加至已有用户画像中；
28.可选地，所述装置还包括：画像存储模块，用于将调整后的用户画像实时存入分布式缓存系统，并将调整后的用户画像异步更新到分布式数据库；
29.可选地，所述装置还包括：显示模块，用于查询并显示第一目标用户画像当前覆盖的人群数量；删除模块，用于查询带有第二目标用户画像的目标用户；并从所有目标用户的用户画像中删除第二目标用户画像。
30.本发明第二方面提供一种用户实时画像生成方法，应用于上述任一项所述的用户实时画像生成装置中，所述方法包括：
31.接入不同数据源的用户数据，并将不同数据源的用户数据转换为标准格式的标签数据；
32.实时获取标签数据，并获取所述标签数据对应数据源的标签匹配规则，根据获取的所述标签匹配规则对所述标签数据进行匹配，生成用户实时画像；
33.根据所述用户实时画像对已有用户画像进行调整；
34.其中优选地，所述不同源的用户数据对应不同的用户行为。
35.本发明第三方面提出一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机可执行程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行如上述任一项所述的用户画像实时生成装置。
36.本发明第四方面还提出一种计算机可读介质，存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序被执行时，实现如上述任一项所述的用户画像实时生成装置。
37.(三)有益效果
38.本发明接入不同数据源的用户数据，并将不同数据源的用户数据转换为标准格式的标签数据；并根据所述标签数据对应数据源的标签匹配规则对所述标签数据进行匹配，生成用户实时画像，最后根据用户实时画像对已有用户画像进行调整。其中，不同源的用户
数据对应不同的用户行为；从而可以保证生成用户实时画像的全面性，再通过用户实时画像对已有的用户基础画像进行调整，可以满足具体业务场景对个性化用户画像的需求，提高用户画像的适用场景。
39.本发明配置不同数据源的标签匹配规则，以及标签匹配规则的刷新频率，并将有刷新频率的标签匹配规则存入数据库，通过定时模块根据所述刷新频率定时刷新存储的标签匹配规则。从而保证标签匹配规则的生效性，保证生成的用户实时画像与业务场景的高度匹配。
40.本发明通过获取与配置的标签匹配规则相匹配的历史用户画像，根据历史用户画像预估所述标签匹配规则的覆盖人群数量，为用户配置标签匹配规则提供依据，保证标签匹配规则的高度可用性。
41.本发明将调整后的用户画像实时存入分布式缓存系统，保证调整后用户画像的实时更新，同时将调整后的用户画像异步更新到分布式数据库，提供备份的用户画像。
42.本发明支持查询并显示第一目标用户画像当前覆盖的人群数量，可视化的显示第一目标用户画像的人群数量，方便用户查询。同时，本发明通过查询带有第二目标用户画像的目标用户；并从所有目标用户的用户画像中删除第二目标用户画像，支持将已删除业务的第二目标用户画像从用户画像中删除，提高用户画像与业务的关联度。
附图说明
43.图1是本发明实施例一种用户画像实时生成装置的结构框架示意图；
44.图2是本发明实施例另一种用户画像实时生成装置的结构框架示意图；
45.图3是本发明实施例一种用户画像实时生成方法的流程示意图；
46.图4是本发明的一个实施例的电子设备的结构示意图；
47.图5是本发明的一个实施例的计算机可读记录介质的示意图。
具体实施方式
48.在对于具体实施例的介绍过程中，对结构、性能、效果或者其他特征的细节描述是为了使本领域的技术人员对实施例能够充分理解。但是，并不排除本领域技术人员可以在特定情况下，以不含有上述结构、性能、效果或者其他特征的技术方案来实施本发明。
49.附图中的流程图仅是一种示例性的流程演示，不代表本发明的方案中必须包括流程图中的所有的内容、操作和步骤，也不代表必须按照图中所显示的顺序执行。例如，流程图中有的操作/步骤可以分解，有的操作/步骤可以合并或部分合并，等等，在不脱离本发明的发明主旨的情况下，流程图中显示的执行顺序可以根据实际情况改变。
50.附图中的框图一般表示的是功能实体，并不一定必然与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理单元装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
51.各附图中相同的附图标记表示相同或类似的元件、组件或部分，因而下文中可能省略了对相同或类似的元件、组件或部分的重复描述。还应理解，虽然本文中可能使用第一、第二、第三等表示编号的定语来描述各种器件、元件、组件或部分，但是这些器件、元件、
组件或部分不应受这些定语的限制。也就是说，这些定语仅是用来将一者与另一者区分。例如，第一器件亦可称为第二器件，但不偏离本发明实质的技术方案。此外，术语和/或”、及/或”是指包括所列出项目中的任一个或多个的所有组合。
52.为解决背景技术中的技术问题，本发明提出一种用户画像实时生成装置，包括，接入模块，用于接入不同数据源的用户数据，并将不同数据源的用户数据转换为标准格式的标签数据；用户画像生成模块，用于从所述接入模块中实时获取标签数据，并获取所述标签数据对应数据源的标签匹配规则，根据获取的所述标签匹配规则对所述标签数据进行匹配，生成用户实时画像；用户画像实时改变模块，根据用户实时画像对已有用户画像进行调整。其中，在一些实施例中，所述不同源的用户数据对应不同的用户行为；从而可以保证生成用户实时画像的全面性，再通过用户实时画像对已有的用户基础画像进行调整，可以满足具体业务场景对个性化用户画像的需求，提高用户画像的适用场景。
53.在一种示例中，所述接入模块包括：子接入模块，用于接入不同数据源的用户数据；子解析模块，用于将所述子接入模块的用户数据解析为标签数据，并将所述标签数据转换为标准格式的标签数据；子缓存模块，用于存储所述子解析模块中标准格式的标签数据。
54.本发明还通过配置模块配置不同数据源的标签匹配规则，以及标签匹配规则的刷新频率，并将有刷新频率的标签匹配规则存入数据库，通过定时模块根据所述刷新频率定时刷新存储的标签匹配规则。从而保证标签匹配规则的时效性，保证生成的用户实时画像与业务场景的高度匹配。
55.进一步的，所述配置模块还可以获取与配置的标签匹配规则相匹配的历史用户画像，根据历史用户画像预估所述标签匹配规则的覆盖人群数量，为用户配置标签匹配规则提供依据，保证标签匹配规则的高度可用性。
56.本发明将调整后的用户画像实时存入分布式缓存系统，保证调整后用户画像的实时更新，同时将调整后的用户画像异步更新到分布式数据库，提供备份的用户画像。
57.本发明支持查询并显示第一目标用户画像当前覆盖的人群数量，可视化的显示第一目标用户画像的人群数量，方便用户查询。同时，本发明通过查询带有第二目标用户画像的目标用户；并从所有目标用户的用户画像中删除第二目标用户画像，支持将已删除业务的第二目标用户画像从用户画像中删除，提高用户画像与业务的关联度。
58.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
59.图1是本发明一种用户画像实时生成装置的结构框架示意图，如图1所示，所述装置包括：接入模块11、用户画像生成模块12和用户画像实时改变模块13，其中：
60.接入模块11，用于接入不同数据源的用户数据，并将不同数据源的用户数据转换为标准格式的标签数据；
61.本发明实施例中，所述不同源的用户数据指存储于不同数据源的用户数据。本实施例以不同源的用户数据对应不同的用户行为为例进行说明。不同源的用户数据可以根据业务需要进行设置。其中，用户数据可以包括用户基础信息数据和用户行为数据，所述用户基础信息数据包括：年龄、性别、住址等与用户身份相关的数据，所述用户行为数据包括：购买、浏览、点击、关注等行为相关的数据。
62.在一种示例中，不同源的用户数据可以包括：分布式发布订阅消息系统kafka中的
用户数据、对应用户对业务产品的关注行为；消息队列(message queue，mq)中的用户数据，对应用户对业务产品的购买行为；文本传输协议(hypertext transfer protocol，http)传输的用户数据，对应用户对业务产品的浏览、和/或点击行为，等等，此处不再一一列举。
63.所述标签数据是用于描述用户特征的数据形式。示例性的，标签数据可以包括性别、年龄、地区、兴趣爱好、产品偏好等。所述标准格式是预先设置的用于统一不同数据源数据标签的数据格式，以方便用户画像生成模块12根据不同数据源的数据标签生成用户实时画像。示例性的，可以将protobuf格式作为标签数据的标准格式。protobuf是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据，它可以以压缩数据的方式存储，减小数据传输量，提高数据传输速度；同时也具有向前向后的数据兼容性，在数据内容有增加或减少时自动兼容有增加或者减少的数据内容，提高数据的通用性。
64.用户画像生成模块12，用于从所述接入模块中实时获取标签数据，并获取所述标签数据对应数据源的标签匹配规则，根据获取的所述标签匹配规则对所述标签数据进行匹配，生成用户实时画像；
65.用户画像生成模块12对标签数据和标签匹配规则进行匹配，从而生成用户实时画像，标签匹配规则例如可以为“七日内购买课程”，此标签匹配规则包含七日内和购买课程两个规则，如果标签数据都符合这两个规则了，对应用户就相应地打上该种标签。
66.用户画像实时改变模块13，用于根据所述用户画像生成模块生成的用户实时画像对已有用户画像进行调整。
67.在一种实施方式中，所述接入模块11包括：
68.子接入模块，用于接入不同数据源的用户数据；
69.子解析模块，用于将所述子接入模块的用户数据解析为标签数据，并将所述标签数据转换为标准格式的标签数据；
70.其中，不同数据源的用户数据对应的用户行为不同，因此，在解析过程中，可以预先根据用户行为配置不同数据源的标签数据，再从不同数据源的用户数据中解析出对应的标签数据。比如，可以预先配置kafka中的用户数据对应的数据标签为：是否关注业务产品。此外，不同数据源的用户数据的格式也不同，在此，可以预先配置所有数据源标签数据的标准格式，比如，将protobuf格式作为标签数据的标准格式，则将不同数据源的标签数据转换为protobuf格式。
71.子缓存模块，用于存储所述子解析模块中标准格式的标签数据；优选的，所述子缓存模块为消息队列。
72.进一步的，所述装置还包括：
73.配置模块，用于配置不同数据源的标签匹配规则，并将所述标签匹配规则存入数据库；
74.其中，标签匹配规则可以根据业务需要配置。所述标签匹配规则由多个子标签规则及多个子标签规则之间的逻辑关系组成；每个子标签规则包含一个标签和该标签满足的条件。比如：需要获取14天内购买业务产品的用户，配置的标签匹配规则为：购买业务产品，且购买天数小于等于14天，其中，购买业务产品为一个子标签规则，购买天数小于等于14天为另一个子标签规则。
75.所述用户画像生成模块12包括：
76.子获取模块，用于从所述接入模块11中实时获取标签数据，并从数据库中获取该标签数据对应数据源的标签匹配规则；可选地，子获取模块根据预设时间从数据库中获取该标签数据对应数据源的标签匹配规则。预设时间可以根据需要设置。
77.其中，可选地，标签数据和标签匹配规则可包含对应的数据源的信息。为了方便获取同一数据源对应的标签数据和标签匹配规则，可以增加指定字段来标识同一数据源对应的标签数据和标签匹配规则，则子获取模块根据该指定字段可以快速获取同一数据源对应的标签数据和标签匹配规则。
78.在一些实施例中，子获取模块实时从数据库中获取该标签数据对应数据源的标签匹配规则。例如本实施例支持子获取模块从所述接入模块11中以秒级速度获取标签数据，并从数据库中以秒级速度获取该标签数据对应数据源的标签匹配规则，从而保证生成用户画像的实时性。
79.子匹配模块，用于匹配所述子获取模块获取的标签数据及标签匹配规则，根据匹配结果生成用户实时画像。
80.示例性的，子匹配模块可以根据与标签匹配规则中的所有子标签规则均匹配成功的标签数据生成用户实时画像。
81.所述用户画像实时改变模块13包括：
82.子对比模块，用于将所述用户画像生成模块生成的用户实时画像与已有用户画像进行对比；
83.追加模块，用于将与已有用户画像不同的用户实时画像追加至已有用户画像中。
84.在一种示例中，所述配置模块，还用于配置标签匹配规则的刷新频率，并将有刷新频率的标签匹配规则存入数据库，所述装置还包括：定时模块，用于根据所述刷新频率定时刷新存储的标签匹配规则。所述数据库优选为：tidb数据库。其中，tidb数据库是一款定位于在线事务处理/在线分析处理(hybrid transactional/analytical processing，htap)的按天存储的数据库。比如：配置模块配置获取14天内购买业务产品的标签匹配规则的刷新频率为1小时，则tidb数据库中用户画像实时生成装置的定时刷新模块每隔一个小时从tidb数据库获取需要刷新的标签匹配规则用户行为数据进行刷新。从而保证标签匹配规则的时效性，保证生成的用户实时画像与业务场景的高度匹配。
85.进一步的，所述配置模块，还用于获取与配置的标签匹配规则相匹配的历史用户画像，根据历史用户画像预估所述标签匹配规则的覆盖人群数量。示例性的，可以通过位图模型/算法来预估所述标签匹配规则的覆盖人群数量，从而为用户配置标签匹配规则提供依据，保证标签匹配规则的高度可用性。
86.在一种示例中，所述装置还包括：
87.画像存储模块，用于将调整后的用户画像实时存入分布式缓存系统，保证调整后用户画像的实时更新，并将调整后的用户画像异步更新到分布式数据库，通过分布式数据库提供备份的用户画像。
88.在一种示例中，所述装置还包括：
89.显示模块，用于查询并显示第一目标用户画像当前覆盖的人群数量；其中，第一目标用户画像可以是业务定向人群的用户画像，这样可以可视化的向用户显示业务定向人群的用户画像的人群数量，方便用户查询。
90.删除模块，用于查询带有第二目标用户画像的目标用户；并从所有目标用户的用户画像中删除第二目标用户画像。其中，第二目标用户画像可以是已删除业务的用户画像，从而可以支持将已删除业务的第二目标用户画像从用户画像中删除，提高用户画像与业务的关联度。
91.本领域技术人员可以理解，上述装置实施例中的各模块可以按照描述分布于装置中，也可以进行相应变化，分布于不同于上述实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
92.图2是本发明另一实施例提供的一种用户画像实时生成装置的结构框架示意图。如图2所示，该用户画像实时生成装置通过接入模块接入不同数据源的用户数据，并将不同数据源的用户数据转换为标准格式的标签数据存入mq中。配置前端接收用户配置的不同数据源的标签匹配规则，并通过配置后台将所述标签匹配规则存入数据库。服务模块从所述接入模块中实时获取标签数据，并从所述数据库中实时获取标签匹配规则，根据所述标签数据对应数据源的标签匹配规则对所述标签数据进行匹配，生成用户实时画像，根据所述用户画像生成模块生成的用户实时画像对已有用户画像进行调整。将调整后的用户画像实时存入分布式缓存系统，保证调整后用户画像的实时更新，并将调整后的用户画像异步更新到分布式数据库，通过分布式数据库提供备份的用户画像。对于需要定时刷新的标签匹配规则，服务模块会将用户数据存入用户行为数据库，用于后续根据刷新频率刷新标签匹配规则。进一步的，配置后台会通过数据库查询第一目标用户画像当前覆盖的人群数量；其中，第一目标用户画像可以是业务定向人群的用户画像，这样可以可视化的向用户显示业务定向人群的用户画像的人群数量，方便用户查询。或者配置后台会查询带有第二目标用户画像的目标用户；并从所有目标用户的用户画像中删除第二目标用户画像。其中，第二目标用户画像可以是已删除业务的用户画像，从而可以支持将已删除业务的第二目标用户画像从用户画像中删除，提高用户画像与业务的关联度。图2中的其他模块可参考图1实施例部分的相关模块功能，此处不再赘述。
93.图3是本发明实施例提供的一种用户画像实时生成方法的流程示意图，应用于上述任一实施例所述的用户画像实时生成装置中。如图3所示，所述方法包括如下步骤：
94.s301、接入不同数据源的用户数据，并将不同数据源的用户数据转换为标准格式的标签数据；
95.其中，所述不同源的用户数据指存储于不同数据源的用户数据，且不同源的用户数据对应不同的用户行为；
96.示例性的，本步骤可以包括：
97.s11、接入不同数据源的用户数据；
98.s12、将所述用户数据解析为标签数据，并将所述标签数据转换为标准格式的标签数据；
99.s13、存储所述标准格式的标签数据；
100.优选的，通过mq存储所述标准格式的标签数据，以方便不同业务方对标签数据的实时获取。
101.s302、实时获取标签数据，并获取所述标签数据对应数据源的标签匹配规则，根据获取的所述标签匹配规则对所述标签数据进行匹配，生成用户实时画像；
102.在本步骤之前，可以预先配置不同数据源的标签匹配规则，并将所述标签匹配规则存入数据库；优选的，还可以配置标签匹配规则的刷新频率，并将有刷新频率的标签匹配规则存入数据库，定时模块根据所述刷新频率定时刷新存储的标签匹配规则。
103.本步骤可以包括：
104.s21、实时获取标签数据，并从数据库中获取该标签数据对应数据源的标签匹配规则；
105.s22、匹配所述标签数据及标签匹配规则，根据匹配结果生成用户实时画像。
106.在一种示例中，所述标签匹配规则由多个子标签规则及多个子标签规则之间的逻辑关系组成；则本步骤根据与标签匹配规则中的所有子标签规则均匹配成功的标签数据生成用户实时画像。示例性的，可以将匹配成功的标签数据输入训练好的画像模型中，生成用户实时画像。
107.s303、根据用户实时画像对已有用户画像进行调整。
108.示例性的，本步骤将所述用户画像生成模块生成的用户实时画像与已有用户画像进行对比，再将与已有用户画像不同的用户实时画像追加至已有用户画像中。
109.在一种示例中，所述方法还可以包括以下步骤：
110.s304、获取与配置的标签匹配规则相匹配的历史用户画像，根据历史用户画像预估所述标签匹配规则的覆盖人群数量。
111.在另一种示例种，所述方法还可以包括以下步骤：
112.s305、将调整后的用户画像实时存入分布式缓存系统，并将调整后的用户画像异步更新到分布式数据库。
113.在另一种示例种，所述方法还可以包括以下步骤：
114.s306、查询并显示第一目标用户画像当前覆盖的人群数量；
115.s307、查询带有第二目标用户画像的目标用户；并从所有目标用户的用户画像中删除第二目标用户画像。
116.图4是本发明的一个实施例的电子设备的结构示意图，该电子设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机可执行程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行用户画像实时生成装置。
117.如图4所示，电子设备以通用计算设备的形式表现。其中处理器可以是一个，也可以是多个并且协同工作。本发明也不排除进行分布式处理，即处理器可以分散在不同的实体设备中。本发明的电子设备并不限于单一实体，也可以是多个实体设备的总和。
118.所述存储器存储有计算机可执行程序，通常是机器可读的代码。所述计算机可读程序可以被所述处理器执行，以使得电子设备能够执行本发明的方法，或者方法中的至少部分步骤。
119.所述存储器包括易失性存储器，例如随机存取存储单元(ram)和/或高速缓存存储单元，还可以是非易失性存储器，如只读存储单元(rom)。
120.可选的，该实施例中，电子设备还包括有i/o接口，其用于电子设备与外部的设备进行数据交换。i/o接口可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
121.应当理解，图4显示的电子设备仅仅是本发明的一个示例，本发明的电子设备中还可以包括上述示例中未示出的元件或组件。例如，有些电子设备中还包括有显示屏等显示单元，有些电子设备还包括人机交互元件，例如按扭、键盘等。只要该电子设备能够执行存储器中的计算机可读程序以实现本发明方法或方法的至少部分步骤，均可认为是本发明所涵盖的电子设备。
122.图5是本发明的一个实施例的计算机可读记录介质的示意图。如图5所示，计算机可读记录介质中存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序被执行时，实现本发明上述的用户画像实时生成装置。所述计算机可读存储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，其中承载了可读程序代码。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。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
123.可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c 等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
124.通过以上对实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，本发明可以由能够执行特定计算机程序的硬件来实现，例如本发明的系统，以及系统中包含的电子处理单元、服务器、客户端、手机、控制单元、处理器等，本发明也可以由包含上述系统或部件的至少一部分的车辆来实现。本发明也可以由执行本发明的方法的计算机软件来实现，例如由直播设备的微处理器、电子控制单元，客户端、服务器端等执行的控制软件来实现。但需要说明的是，执行本发明的方法的计算机软件并不限于由一个或特定个的硬件实体中执行，其也可以是由不特定具体硬件的以分布式的方式来实现，对于计算机软件，软件产品可以存储在一个计算机可读的存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中，也可以分布式存储于网络上，只要其能使得电子设备执行根据本发明的方法。
125.以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，本发明不与任何特定计算机、虚拟装置或者电子设备固有相关，各种通用装置也可以实现本发明。以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。