识别金融数据异常的方法及装置、存储介质、计算设备与流程

1.本发明涉及大数据处理技术领域，尤其涉及一种识别金融数据异常的方法及装置、存储介质、计算设备。


背景技术：

2.目前越来越多的金融机构采用大数据处理技术对大量的金融数据进行分析处理，以实现对金融数据的监管，从而可以及时发现不恰当的金融行为。例如，金融机构将金融数据输入反洗钱模型来识别金融交易过程中的洗钱行为。但由于金融数据通常是海量的，在采集、存储和传输的过程中通常会出现数据错误或丢失等问题，如果不对这些问题进行识别和处理，会导致后续的数据分析处理的结果出现错误。
3.因此，亟需一种能够准确高效地识别金融数据异常的方法。


技术实现要素：

4.本发明解决的技术问题是提供一种能够准确、高效地识别金融数据异常的方法。
5.为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种识别金融数据异常的方法，所述方法包括：获取识别请求和规则描述文件，所述识别请求包括目标数据库的地址信息，所述规则描述信息包括：目标数据表的标识信息、异常类型和方法描述语句，其中，所述目标数据表为待识别的数据在所述目标数据库中所属的数据表，所述方法描述语句用于描述识别异常的方法，所述方法描述语句是根据所述异常类型确定的；从所述目标数据库中读取所述目标数据表中的数据；根据所述方法描述语句对所述目标数据表中的数据进行异常识别，以得到识别结果，其中，所述识别结果包括异常数据在所述目标数据表中的位置。
6.可选的，根据所述方法描述语句对所述目标数据表中的数据进行异常识别之前，所述方法还包括：读取所述目标数据表的预设存储结构信息，所述预设存储结构信息包括所述目标数据表的标准字段属性；根据所述预设存储结构信息，判断所述目标数据表中的数据的字段属性是否与所述标准字段属性一致，以得到判断结果；将所述判断结果发送至用户终端，所述判断结果包括：所述字段属性与所述标准字段属性不一致的数据在所述目标数据表中的位置。
7.可选的，所述预设存储结构信息还包括所述目标数据表的标准索引，将所述判断结果发送至用户终端之前，所述方法还包括：判断所述目标数据表的实际索引是否包括所述标准索引，如果否，则将未被包括的标准索引作为所述判断结果的一部分。
8.可选的，所述预设存储结构信息还包括预设填充值，判断所述目标数据表中的数据的字段属性是否与所述标准字段属性一致之后，将所述判断结果发送至用户终端之前，所述方法还包括：判断所述目标数据表中的数据的字段属性与所述标准字段属性一致的数据是否存在数据缺失，如果是，则判断缺失处的实际填充值与所述预设填充值是否一致，如果否，则将所述实际填充值在所述目标数据表中的位置作为所述判断结果的一部分。
9.可选的，根据所述方法描述语句对所述目标数据表中的数据进行异常识别包括：
在所述目标数据表中查找所述预设填充值，并将所述预设填充值所在的位置作为所述异常数据在所述目标数据表中的位置。
10.可选的，根据所述方法描述语句对所述目标数据表中的数据进行异常识别之前，所述方法还包括：从所述用户终端获取更新数据，所述更新数据是根据所述判断结果确定的；根据所述更新数据更新所述目标数据表的数据；判断所述目标数据表中的数据是否满足所述预设存储结构信息的要求，如果是，则根据所述方法描述语句对所述目标数据表中的数据进行异常识别。
11.可选的，所述方法描述语句包括第一关键字段，根据所述方法描述语句对所述目标数据表中的数据进行异常识别包括：确定所述目标数据表的关联数据表，其中，所述关联数据表为与所述待识别的数据具有关联关系的数据所在的数据表；确定所述目标数据表中属于所述第一关键字段的多个数据，记为多个第一关键数据；判断所述多个第一关键数据是否均存在于所述关联数据表中，如果否，则将未存在于所述关联数据表中的第一关键数据作为所述异常数据。
12.可选的，所述目标数据表为交易数据表，所述交易数据表包括多条交易记录，所述关联数据表为账户信息表，根据所述方法描述语句对所述目标数据表中的数据进行异常识别包括：确定每条交易记录的交易时间和交易方的账户信息；在所述账户信息表中查找所述交易方的账户创建时间，并判断所述账户创建时间是否在所述交易时间之后，如果是，则将该条交易记录作为所述异常数据。
13.本发明实施例还提供一种识别金融数据异常的装置，所述装置包括：获取模块，用于获取识别请求和规则描述文件，所述识别请求包括目标数据库的地址信息，所述规则描述信息包括：目标数据表的标识信息、异常类型和方法描述语句，其中，所述目标数据表为待识别的数据在所述目标数据库中所属的数据表，所述方法描述语句用于描述识别异常的方法，所述方法描述语句是根据所述异常类型确定的；读取模块，用于从所述目标数据库中读取所述目标数据表中的数据；识别模块，用于根据所述方法描述语句对所述目标数据表中的数据进行异常识别，以得到识别结果，其中，所述识别结果包括异常数据在所述目标数据表中的位置。
14.本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，执行上述的识别金融数据异常的方法的步骤。
15.本发明实施例还提供一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行上述的识别金融数据异常方法的步骤。
16.与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
17.在本发明实施例的方案中，获取识别请求和规则描述文件，其中规则描述文件包括目标数据表的标识信息、异常类型和方法描述语句。由于目标数据表是待识别的数据在目标数据库中所属的数据表，且识别请求包括目标数据库的地址信息，因此，可以从目标数据库读取目标数据表中的数据。进一步地，由于方法描述语句用于描述识别异常的方法，且方法描述语句是根据异常类型确定的，因此，根据方法描述语句对目标数据表中的数据进行异常识别，可以得到与异常类型对应的识别结果，且识别结果包括异常数据在目标数据表中的位置。由此，可以准确、高效地识别出目标数据表中的异常数据。
18.进一步，本发明实施例的方案中，根据方法描述语句对目标数据表中的数据进行异常识别之前，先根据目标数据表的预设存储结构信息判断目标数据表中数据的字段属性、索引和缺失值是否与预设存储结构信息一致，从而可以识别出目标数据表中数据在存储结构方面的异常，以便用户进行修正，从而提高根据方法描述语句识别异常时的准确性。
19.进一步，本发明实施例的方案中，先判断目标数据表中的数据的字段属性是否与标准字段属性一致，再判断字段属性与标准字段属性一致的数据是否存在数据缺失，如果是，进一步判断缺失处的实际填充值与预设填充值是否一致。采用这样的方案，可以避免对字段属性与标准字段属性不一致的数据进行数据缺失的判断，利于提高识别异常的效率。
附图说明
20.图1是本发明实施例中一种识别金融数据异常的方法的应用场景示意图；
21.图2是本发明实施例中一种识别金融数据异常的方法的流程示意图；
22.图3是本发明实施例中另一种识别金融数据异常的方法的部分流程示意图；
23.图4是本发明实施例中一种识别金融数据异常的装置的结构示意图。
具体实施方式
24.如背景技术所述，亟需一种准确、高效的识别金融数据异常的方法。
25.本发明的发明人经过研究发现，现有技术中通常直接对大量的金融数据进行分析处理，以判断是否存在不恰当的金融行为。但由于金融数据通常是海量的，在采集、存储和传输的过程中通常会出现数据错误或丢失等问题，如果不对这些问题进行识别和处理，会导致后续的数据分析处理的结果出现错误。
26.为了解决上述技术问题，本发明实施例提供一种识别金融数据异常的方法。在本发明实施例的方案中，获取识别请求和规则描述文件，其中规则描述文件包括目标数据表、异常类型和方法描述语句。由于目标数据表是待识别的数据在目标数据库中所属的数据表，且识别请求包括目标数据库的地址信息，因此，可以从目标数据库读取目标数据表中的数据。进一步地，由于方法描述语句用于描述识别异常的方法，且方法描述语句是根据异常类型确定的，因此，根据方法描述语句对目标数据表中的数据进行异常识别，可以得到与异常类型对应的识别结果，且识别结果包括异常数据在目标数据表中的位置。由此，可以准确、高效地识别出目标数据表中的异常数据。
27.为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
28.参照图1，图1是本发明实施例中一种识别金融数据异常的方法的应用场景示意图。所述金融数据可以是用于金融统计、金融分析的各种数据，例如，可以是交易数据，还可以是公司实体的金融财务数据等，但并不限于此。需要说明的是，本发明实施例的方案中，需要识别的异常并非是不恰当的金融交易行为导致的异常，例如，并非是识别金融数据中是否存在洗钱行为导致的异常，而是在识别是否存在不恰当的金融交易行为导致的异常之前，识别金融数据是否是标准化的数据，以便用户可以根据识别结果对金融数据进行修正，有利于后续可以准确地识别金融数据中是否存在不恰当的金融交易行为导致的异常。换言之，本发明实施例中需要识别的异常为数据库中的金融数据与标准化的金融数据不一致的
情况。
29.具体而言，用户终端11可以和计算平台12耦接，以和计算平台12进行数据交互。用户终端11还可以与多个数据库13耦接，以与多个数据库13进行数据交互。其中，多个数据库13可以用于存储金融数据。需要说明的是，计算平台12可以用于执行本发明实施例中识别金融数据异常的方法，在执行识别金融数据异常的方法之前，计算平台12并不与数据库13连接，在执行识别金融数据异常的方法的过程中，计算平台12可以从用户终端11处获取目标数据库的地址信息，并根据目标数据库的地址信息与目标数据库建立连接，并从目标数据库中获取金融数据并识别异常。其中，目标数据库可以是多个数据库13中任意一个数据库，目标数据库可以是由用户终端11确定的。
30.进一步地，用户终端11还可以与第三方终端14连接，以和第三方终端14进行数据交互。在一个具体的例子中，用户终端11可以从第三方终端14处获取规则描述文件，并将规则描述文件发送给计算平台12，以使计算平台12根据规则描述文件对金融数据进行异常识别，但并不限于此。
31.参照图2，图2是本发明实施例中一种识别金融数据异常的方法的流程示意图。所述方法可以由计算设备执行，所述计算设备可以是现有的各种具有数据接收和处理功能的设备，例如，可以是服务器等，又例如，可以是图1示出的计算平台12等，但并不限于此。通过图2示出的识别金融数据异常的方法，可以准确、高效地识别目标数据库中的异常数据。图2示出的识别金融数据异常的方法可以包括以下步骤：
32.步骤s201：获取识别请求和规则描述文件；
33.步骤s202：从所述目标数据库中读取所述目标数据表中的数据；
34.步骤s203：根据所述方法描述语句对所述目标数据表中的数据进行异常识别，以得到识别结果。
35.可以理解的是，在具体实施中，所述方法可以采用软件程序的方式实现，该软件程序运行于芯片或芯片模组内部集成的处理器中；或者，该方法可以采用硬件或者软硬结合的方式来实现。
36.在步骤s201的具体实施中，可以从外部获取识别请求和规则描述文件，例如，可以从图1示出的用户终端11获取识别请求和规则描述文件，其中，规则描述文件可以是由用户终端11从第三方终端14处获取的。需要说明的是，本发明实施例对于获取识别请求和获取规则描述文件的顺序并不进行限制。
37.具体而言，识别请求可以包括目标数据库的地址信息，可以根据目标数据库的地址信息与目标数据库建立连接。
38.进一步地，规则描述文件可以包括目标数据表的标识信息，目标数据表为待识别的数据在目标数据库中所属的数据表，其中，标识信息用于唯一确定所述目标数据表。例如，待识别的数据为交易数据，则目标数据表可以为目标数据库中的交易数据表，标识信息可以为数据表的名称等，但并不限于此。
39.进一步地，规则描述文件还可以包括异常类型和方法描述语句，方法描述语句和异常类型是一一对应的，方法描述语句可以用于描述识别对应的异常类型的方法，换言之，方法描述语句可以是根据异常类型确定的。其中，方法描述语句的具体形式可以根据目标数据库的类型确定的，例如，目标数据库为mysql数据库，则方法描述语句可以为sql语句。
需要说明的是，规则描述文件可以是预先加密的，例如，可以是由图1中的第三方终端14对规则描述文件进行加密的，获取到规则描述文件后，可以先对规则描述文件进行解密处理。
40.在步骤s202的具体实施中，可以从目标数据库中读取目标数据表中的数据。进一步地，还可以识别目标数据表中的数据是否存在存储结构的异常。
41.参见图3，图3是本发明实施例中另一种识别金融数据异常的方法的部分流程示意图。图3示出的另一种识别金融数据异常的方法可以包括以下步骤：
42.步骤s301：读取所述目标数据表的预设存储结构信息；
43.步骤s302：根据所述预设存储结构信息，判断所述目标数据表中的数据的字段属性是否与所述标准字段属性一致，以得到判断结果；
44.步骤s303：将所述判断结果发送至用户终端。
45.需要说明的是，步骤s301至步骤s303可以在步骤s202之后执行，且在步骤s203之前执行。
46.在步骤s301的具体实施中，预设存储结构信息可以是从外部获取的，例如，可以是从图1中的用户终端11获取的，也可以是预先存储在本地的存储设备中的。
47.预设存储结构信息可以用于描述目标数据表中数据的标准存储结构。具体而言，预设存储结构信息可以包括目标数据表的标准字段属性，其中，标准字段属性可以包括标准字段名称、标准字段类型和标准字段长度等，但并不限于此。其中，标准字段名称用于指示目标数据表中各列数据所属的信息的类型，例如，标准字段名称可以为：时间、交易金额和客户账号等等。标准字段类型为属于该字段的数据的类型，例如，可以是二进制数据类型、字符数据类型、unicode数据类型和货币数据类型等，但并不限于此。标准字段长度用于指示属于该字段的数据在数据库中占用的存储空间的大小。其中，标准字段名称、标准字段长度和标准字段类型之间具有对应关系。
48.进一步地，预设存储结构信息还可以包括目标数据表的标准索引和预设填充值，其中，预设填充值为目标数据表中数据缺失处预设的填充值。
49.在步骤s302的具体实施中，可以判断目标数据表中数据的字段属性是否与标准字段属性一致。具体而言，可以判断目标数据表中数据的各个字段名称是否与标准字段名称一致，换言之，可以判断多个标准字段名称是否均能在目标数据表中查找到，如果否，则可以将未能在目标数据表中查找到的标准字段名称作为判断结果的一部分。
50.进一步地，对于在目标数据表中查找到的每个标准字段名称，可以判断属于该标准字段名称的数据的类型是否为该标准字段名称对应的标准字段类型，以及数据的长度是否与该标准字段名称对应的标准字段长度一致，并将类型与标准字段类型不一致的数据以及长度与标准字段长度不一致的金融数据在目标数据表中的位置作为判断结果的一部分。
51.进一步地，还可以判断目标数据表的实际索引与标准索引是否一致。具体而言，可以在目标数据表的索引信息中查找多个标准索引，换言之，可以判断目标数据表的实际索引是否包括多个标准索引，如果否，则可以将未被包括的标准索引作为判断结果的一部分。需要说明的是，本发明实施例对于判断字段属性和索引的顺序并不进行限制。
52.进一步地，在判断数据的字段属性是否与标准字段属性一致后，还可以判断目标数据表中的数据的字段属性与标准字段属性一致的数据是否存在数据缺失，如果是，则判断缺失处的实际填充值是否与预设填充值一致，如果实际填充值与预设填充值不一致，则
可以将实际填充值在目标数据表中的位置作为判断结果的一部分。
53.在步骤s303的具体实施中，可以将判断结果发送至用户终端，以使用户终端对不满足预设存储结果信息的数据进行修正。
54.进一步地，可以从用户终端获取更新数据，更新数据是根据判断结果确定的，然后可以根据更新数据更新目标数据表中的数据，换言之，可以根据更新数据对目标数据表中的数据进行修正，以使目标数据表中的数据符合预设存储结构信息的要求。例如，可以将数据缺失处的实际填充值修改为预设填充值等，但并不限于此。
55.进一步地，可以再次判断目标数据表中的金融数据是否满足预设存储结构信息的要求，如果是，则可以执行步骤s203，否则，可以将再次判断的判断结果发送至用户终端，以使用户终端重新对目标数据表的数据进行修正。换言之，本发明实施例的方案中，可以多次判断目标数据表中的数据是否满足预设存储结构信息的要求，直至判断目标数据表中的数据满足预设存储结构信息的要求再执行步骤s203。
56.在一个具体的例子中，获取识别请求后，可以先从目标数据库中读取目标数据库中的多个数据表，并根据每个数据表的预设存储结构信息判断该数据表的存储结构信息是否满足预设存储结构信息的要求，如果否，则将该数据表的判断结果发送至用户终端，以使用户终端进行修正。如果每个数据表的存储结构信息满足预设存储结构信息的要求，则可以获取规则描述文件，再根据规则描述文件执行步骤s203。其中，判断每个数据表的存储结构信息是否满足该数据表的预设存储结构信息的要求的具体内容可以参照上文关于判断目标数据表的存储结构信息的相关内容，在此不再赘述。
57.在另一个具体的例子中，规则描述文件中还可以包括目标数据表的关联数据表的标识信息，其中，关联数据表为与待识别的数据具有关联关系的数据所在的数据表。例如，目标数据表为交易数据表，关联数据表可以为账户信息表等，但并不限于此。还可以获取关联数据表的预设存储结构信息，记为关联预设存储结构信息，然后可以判断关联数据表中的数据是否满足关联预设存储结构信息，并根据判断结果修正关联数据表中的数据，直至关联数据表中的数据满足关联预设存储结构信息。关于关联预设存储结构信息以及判断关联数据表中的数据是否满足关联预设存储结构信息的更多内容可以参照上文关于判断目标数据表中的数据是否满足预设存储结构信息的相关描述，在此不再赘述。
58.继续参考图2，在步骤s203的具体实施中，可以根据方法描述语句对目标数据表中的数据进行异常识别。
59.在第一个具体的例子中，方法描述语句可以包括第一关键字段，可以确定目标数据表中属于第一关键字段的多个数据，可以记为多个第一关键数据。进一步地，可以判断多个第一关键数据是否均存在于关联数据表中，如果否，则可以将未存在于关联数据表中的第一关键数据作为异常数据，并将未存在于关联数据表中的第一关键数据在目标数据表中的位置作为识别结果的一部分。例如，目标数据表为交易数据表，第一关键字段为交易双方的账户标识，则多个第一关键数据为各条交易数据中的交易双方的账户标识，关联数据表为账户信息表，可以判断各条交易数据的账户标识是否能在账户信息表中查找到，如果否，则可以将未能在账户信息表中查找到的账户标识作为异常数据。
60.在第二个具体的例子中，方法描述语句还可以包括第二关键字段，可以确定目标数据表中属于第二关键字段的数据是否存在数据缺失。具体而言，可以判断目标数据表中
第二关键字段所对应的列的各个金融数据中查找预设填充值，并将预设填充值的位置作为异常数据在目标数据表中的位置。其中，第一关键字段和第二关键字段可以是相同的，也可以是不同的，本发明实施例对此并不进行限制。例如，目标数据表为交易数据表，第二关键字段为交易双方的账户标识，可以在交易数据表中判断交易双方的账户标识对应的列中是否存在数据缺失，也即判断各条交易数据中的账户标识是否存在缺失，如果是，则可以将缺失处作为异常数据在目标数据表中的位置。
61.在第三个具体的例子中，方法描述语句还可以包括唯一性字段，可以判断目标数据表中属于唯一性字段的金融数据是否存在重复。例如，目标数据表为账户信息表，唯一性字段为账户标识，则可以判断账户信息表中的多个账户标识中是否存在多次出现的账户标识，如果是，则可以将多次出现的账户标识作为异常数据。又例如，目标数据表为交易数据表，唯一性字段可以包括交易时间和交易方的账户信息，则可以判断交易数据表中的各条交易数据是否存在交易时间相同且交易方的账户信息相同的交易数据，如果是，则可以将交易时间相同且交易方的账户信息相同的交易数据作为异常数据。
62.在第四个具体的例子中，方法描述语句还可以包括身份标识类型和身份标识语句，其中，身份标识类型和身份标识语句是一一对应的，每个身份标识语句用于描述对应的身份标识类型的数据的标准格式。进一步地，可以确定目标数据表中身份标识数据所属的身份标识类型，并根据身份标识语句判断身份标识数据是否与身份标识类型要求的标准格式一致，如果否，则可以将与标准格式不一致的身份标识数据作为异常数据。
63.在第五个具体的例子中，目标数据表为交易数据表，交易数据表包括多条交易记录，关联数据表为账户信息表，可以确定每条交易记录的交易时间和交易方的账户信息；进一步地，可以在账户信息表中查找交易方的账户创建时间，并判断账户创建时间是否在所述交易时间之后，如果是，则将该条交易记录作为所述异常数据。
64.进一步地，可以将识别结果发送至用户终端，由于识别结果包括异常数据在目标数据表中的位置，因此用户可以根据识别结果对异常数据进行修正，以使目标数据表中的金融数据满足方法描述语句的要求。
65.参照图4，图4是本发明实施例中一种识别金融数据异常的装置的结构示意图。所述装置可以包括：
66.获取模块41，用于获取识别请求和规则描述文件，所述识别请求包括目标数据库的地址信息，所述规则描述信息包括：目标数据表、异常类型和方法描述语句，其中，所述目标数据表为待识别的数据在所述目标数据库中所属的数据表，所述方法描述语句用于描述识别异常的方法，所述方法描述语句是根据所述异常类型确定的；
67.读取模块42，用于从所述目标数据库中读取所述目标数据表中的数据；
68.识别模块43，用于根据所述方法描述语句对所述目标数据表中的数据进行异常识别，以得到识别结果，其中，所述识别结果包括异常数据在所述目标数据表中的位置。
69.在具体实施中，上述识别金融数据异常的装置可以对应于终端内具有识别金融数据异常功能的芯片，或者对应于终端内具有识别金融数据异常功能的芯片模组，或者对应于终端。
70.关于图4示出的识别金融数据异常的装置工作原理、工作方式和有益效果等更多内容，可以参照上文关于识别金融数据异常的方法的相关描述，在此不再赘述。
71.本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，执行上述的识别金融数据异常的方法的步骤。所述存储介质可以包括rom、ram、磁盘或光盘等。所述存储介质还可以包括非挥发性存储器(non-volatile)或者非瞬态(non-transitory)存储器等。
72.本发明实施例还提供一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行上述的识别金融数据异常的方法的步骤。所述计算设备包括但不限于手机、计算机、平板电脑等终端设备。在一个具体的例子中，计算设备可以为图1中的计算平台12，但并不限于此。
73.应理解，本技术实施例中，所述处理器可以为中央处理单元(central processing unit，简称cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
74.还应理解，本技术实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，简称rom)、可编程只读存储器(programmable rom，简称prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，简称eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，简称eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，简称ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的随机存取存储器(random access memory，简称ram)可用，例如静态随机存取存储器(static ram，简称sram)、动态随机存取存储器(dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，简称sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，简称ddr sdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，简称esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink dram，简称sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，简称dr ram)。
75.上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机程序可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。
76.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的；例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式；例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。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单元来实现本实施例方案的目的。
77.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理包括，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。例如，对于应用于或集成于芯片的各个装置、产品，其包含的各个模块/单元可以都采用电路等硬件的方式实现，或者，至少部分模块/单元可以采用软件程序的方式实现，该软件程序运行于芯片内部集成的处理器，剩余的(如果有)部分模块/单元可以采用电路等硬件方式实现；对于应用于或集成于芯片模组的各个装置、产品，其包含的各个模块/单元可以都采用电路等硬件的方式实现，不同的模块/单元可以位于芯片模组的同一组件(例如芯片、电路模块等)或者不同组件中，或者，至少部分模块/单元可以采用软件程序的方式实现，该软件程序运行于芯片模组内部集成的处理器，剩余的(如果有)部分模块/单元可以采用电路等硬件方式实现；对于应用于或集成于终端的各个装置、产品，其包含的各个模块/单元可以都采用电路等硬件的方式实现，不同的模块/单元可以位于终端内同一组件(例如，芯片、电路模块等)或者不同组件中，或者，至少部分模块/单元可以采用软件程序的方式实现，该软件程序运行于终端内部集成的处理器，剩余的(如果有)部分模块/单元可以采用电路等硬件方式实现。
78.应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，表示前后关联对象是一种“或”的关系。
79.本技术实施例中出现的“多个”是指两个或两个以上。
80.本技术实施例中出现的第一、第二等描述，仅作示意与区分描述对象之用，没有次序之分，也不表示本技术实施例中对设备个数的特别限定，不能构成对本技术实施例的任何限制。
81.虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。