核保数据量预测方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种核保数据量预测方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.在保险公司中，核保业务类型多样化，为了更好的服务于客户，解决承保效率和专业支持的需求日益凸显。
3.目前行业关于核保核赔这块业务都是基于经验，通过手工取数来估计未来业务量，提前安排人力进行支持。这样会存在以下问题：调度滞后，调度指令不准确，很有可能导致消峰业务安排存在偏差，从而导致了对数据量进行预测时的准确性较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种核保数据量预测方法、装置、计算机设备及存储介质，能够提升数据量预测时的准确性。
5.本技术实施例的第一方面提供了一种核保数据量预测方法，所述方法包括：
6.获取第一时间区间内的历史核保数据量；
7.通过数据预测模型根据所述历史核保数据进行预测，以得到第二时间区间内的参考预测数据量；
8.获取所述第二时间区间的业务信息；
9.根据所述业务信息确定数据量调整信息；
10.根据所述数据量调整信息对所述参考预测数据量进行调整，以得到所述第二时间区间的目标预测数据量。
11.本技术实施例的第二方面提供了一种核保数据量预测装置，所述装置包括：
12.第一获取单元，用于获取第一时间区间内的历史核保数据量；
13.预测单元，用于通过数据预测模型根据所述历史核保数据进行预测，以得到第二时间区间内的参考预测数据量；
14.第二获取单元，用于获取所述第二时间区间的业务信息；
15.确定单元，用于根据所述业务信息确定数据量调整信息；
16.调整单元，用于根据所述数据量调整信息对所述参考预测数据量进行调整，以得到所述第二时间区间的目标预测数据量。
17.本技术实施例的第三方面提供一种计算机设备，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本技术实施例第一方面中的步骤指令。
18.本技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行
如本技术实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。
19.本技术实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本技术实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
20.实施本技术实施例，至少具有如下有益效果：
21.通过获取第一时间区间内的历史核保数据量，通过数据预测模型根据所述历史核保数据进行预测，以得到第二时间区间内的参考预测数据量，获取所述第二时间区间的业务信息，根据所述业务信息确定数据量调整信息，根据所述数据量调整信息对所述参考预测数据量进行调整，以得到所述第二时间区间的目标预测数据量，因此可以根据数据预测模型进行预测以及根据业务信息进行调整，从而提升了目标预测数据获取时的准确性。
附图说明
22.为了更清楚地说明本技术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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，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。
23.图1为本技术实施例提供了一种核保数据量预测方法的流程示意图；
24.图2为本技术实施例提供了另一种核保数据量预测方法的流程示意图；
25.图3为本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图；
26.图4为本技术实施例提供了一种核保数据量预测装置的结构示意图。
具体实施方式
27.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
28.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
29.在本技术中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本技术所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
30.请参阅图1，图1为本技术实施例提供了一种核保数据量预测方法的流程示意图。如图1所示，所述方法包括：
31.101、获取第一时间区间内的历史核保数据量。
32.其中，第一时间区间可以是预先设定的时间区间，该时间区间中的历史核保数据量可以从数据库、内存、互联网等获取到。
33.例如：提取历史已有的核保数据量，如2010.1.1至2010.10.1每天的业务量等。
34.102、通过数据预测模型根据所述历史核保数据进行预测，以得到第二时间区间内的参考预测数据量。
35.其中，数据预测模型是用于对数据量进行预测的模型，该模型在进行训练时，其样本数据为在某一时间区间内的历史核保数据量和另一时间区间内的预测数据量。
36.数据预测模型例如可以包括有时间序列模型和回归预测模型。时间序列模型包括：prophet模型和arima模型。由于prophet模型对环境要求比较高，因此通常采用arima模型。
37.103、获取所述第二时间区间的业务信息。
38.其中，业务信息可以是业务类型、业务属性信息等，也可以是业务的订购情况等。
39.104、根据所述业务信息确定数据量调整信息。
40.可以从多个调整维度来确定出数据量调整信息，也可以是根据业务信息的类型来确定出数据量调整信息。当然还可以是其他方式来确定该数据量调整信息，此处不作具体限定。
41.105、根据所述数据量调整信息对所述参考预测数据量进行调整，以得到所述第二时间区间的目标预测数据量。
42.可以将数据量调整信息与参考预测数据量的乘积，确定为目标预测数据量等。
43.本示例中，通过获取第一时间区间内的历史核保数据量，通过数据预测模型根据所述历史核保数据进行预测，以得到第二时间区间内的参考预测数据量，获取所述第二时间区间的业务信息，根据所述业务信息确定数据量调整信息，根据所述数据量调整信息对所述参考预测数据量进行调整，以得到所述第二时间区间的目标预测数据量，因此可以根据数据预测模型进行预测以及根据业务信息进行调整，从而提升了目标预测数据获取时的准确性。
44.在一个可能的实现方式中，一种可能的根据所述业务信息确定数据量调整信息的方法包括：
45.a1、根据所述第一时间区间内的历史核保数量对应的历史核保数据，确定k个调整维度；
46.a2、根据所述业务信息确定k个调整维度中的每个调整维度对应的子业务信息，以得到k个子业务信息；
47.a3、根据所述k个子业务信息，确定所述k个调整维度中的每个调整维度对应的调整系数，以得到k个调整系数；
48.a4、将所述k个调整系数确定为所述数据量调整信息。
49.其中，历史核保数据确定k个调整维度的方法可以是：根据历史核保数据的面向的人群来确定调整维度，例如，核保数据面向的人群为：青年人、中年人、老年人、教师、企业员工等。
50.当然，调整维度也可以是通过其他方式确定，例如：调整维度可以是：1)、当天是否是节假日、2)当天是否需要上班、3)当天是否为当月最后一天、4)当天是否为当月最后第二
天、5)当天是否为当月最后第三天、6)当天是否为月初第一天、7)当天是否为月初第二天、8)当天是否为月初第三天、9)当天为周几(周一、周二、
…
、周日)等。其中，当天可以理解为第一时间区间所在的日期。
51.不同的人群对应有不同的维度。从而可以从业务信息中确定出与每个调整维度对应的子业务信息。
52.不同的子业务信息对应由不同的调整系数，该调整系数可以用于对数据进行调整。还可以是可以根据子业务信息对应的业务重要程度，来确定调整系数，重要程度越高，调整系数越大，重要程度越低，调整系数越小。重要程度可以理解为用户对业务信息的关注度，关注度越高重要程度越高，关注度越低，重要程度越低。
53.本示例中，通过历史核保数据确定k个调整维度，并根据从业务信息中确定出与k个调整维度对应的子业务信息来确定出k个调整系数，并将该k个调整系数确定为数据量调整信息，从而提升了数据量调整信息确定时的准确性。
54.在一个可能的实现方式中，一种可能的所述根据所述数据量调整信息对所述参考预测数据量进行调整，以得到所述第二时间区间的目标预测数据量的方法包括：
55.b1、获取所述k个调整系数对应的子业务信息的时刻信息，以得到k个参考时刻信息；
56.b2、根据所述k个参考时刻信息确定所述k个调整系数的修正值，以得到k个系数修正值；
57.b3、将所述k个系数修正值与对应的调整系数的乘积之和，确定为所述目标调整系数；
58.b4、将所述目标调整系数与所述参考预测数据量的乘积，确定为所述目标预测数据量。
59.其中，子业务信息的时刻信息可以理解为子业务信息在第二时间区间内主要集中的时间区间的中间时刻的信息。主要集中可以理解为子业务信息的发生时刻超过预设比例的发生时刻所在的时间区间，预设比例通过经验值或历史数据设定。中间时刻可以理解为时刻的中点位置的时刻。
60.根据该参考时刻信息与预设的对应的时刻之间的偏移量，来确定修正值，偏移量大，修正值越大，偏移量越小，修正值越小。
61.将所述k个系数修正值与对应的调整系数的乘积之和，确定为所述目标调整系数的方法可以是：
62.将全部的修正系数与调整系数进行乘积运算，并进行求和运算，以得到目标调整系数。
63.本示例中，通过获取所述k个调整系数对应的子业务信息的时刻信息，以得到k个参考时刻信息，根据所述k个参考时刻信息确定所述k个调整系数的修正值，以得到k个系数修正值，将所述k个系数修正值与对应的调整系数的乘积之和，确定为所述目标调整系数，将所述目标调整系数与所述参考预测数据量的乘积，确定为所述目标预测数据量，因此，可以通过子业务信息对应的时刻再次对调整系数进行调整，最后根据得到的目标调整系数来对参考预测数据量进行调整以得到目标预测数据量，提升了目标预测数据量确定时的准确性。
64.另一种可能的根据所述数据量调整信息对所述参考预测数据量进行调整，以得到所述第二时间区间的目标预测数据量的方法可以是：将参考预测数据量与k个调整系数的乘积，确定为目标预测数据量。
65.在一个可能的实现方式中，另一种可能的根据所述业务信息确定数据量调整信息的方法包括：
66.c1、根据所述业务信息，确定业务类型；
67.c2、获取所述第二时间区间的时间背景信息；
68.c3、根据所述业务类型和所述时间背景信息，确定所述业务信息与所述第二时间区间之间的关联度；
69.c4、根据所述关联度，确定所述数据量调整信息。
70.可以提取业务信息中的关键字，根据关键字来确定业务类型。提取关键字的方法可以是通过通用的关键字提取算法等获取到关键字。关键字可以对应有业务类型，一个业务类型可以对应有多个关键字。
71.第二时间区间的时间背景信息可以理解为第二时间区间所在的日期的类型信息，日期的类型信息可以包括有日期是否为节假日、日期为节假日中的哪种节假日，例如，劳动节、国庆节等。
72.业务类型与时间背景信息确定业务信息与第二时间区间之间的关联度的方法可以是：不同的业务类型与不同的时间背景信息之间的关联度不同，从而可以根据时间背景信息，确定出与业务类型对应的关联度。该关联度可以理解为业务类型与时间背景信息之间的契合度，该契合程度可以理解为业务类型在时间背景信息下的业务量的多少，业务量越多，契合度越大，业务量越少，契合度越小。
73.可以根据第二时间区间内的目标时间区间内的运行信息，来对关联度进行调整，以得到数据量调整信息。该目标时间区间是预设的时间区间，该时间区间通过经验值或历史数据设定。
74.本示例中，通过业务信息的业务类型和第二时间区间的时间背景信息确定出关联度信息，根据关联度信息确定数据量调整信息，从而可以根据关联度确定出数据量调整信息，提升了数据量调整信息确定时的准确性。
75.在一个可能的实现方式中，一种可能的根据所述关联度，确定所述数据量调整信息的方法包括：
76.d1、获取所述第二时间区间内的目标时间区间，所述目标时间区间为预设时间区间；
77.d2、获取所述业务信息对应的业务在所述目标时间区间内的运行信息；
78.d3、根据所述运行信息，确定在所述目标时间区间内的关联度调整信息；
79.d4、根据所述关联度和所述关联度调整信息，确定所述数据量调整信息。
80.其中，目标时间区间可以是根据业务信息确定的，也可以是通过系统设定的等，例如可以是第二时间区间内包括有第二时间区间的中间时刻的时间区间。
81.业务信息对应的业务的运行信息可以理解为业务在目标时间区间内的用户的订购信息、用户的操作量等。订购数量越高，则关联度调整信息越大，订购数量越低，则关联度调整信息越小。用户的操作量越多，则关联度调整信息越大，用户的操作量越少，则关联度
调整信息越小。
82.可以将关联度和所述关联度调整信息的乘积，确定为数据量调整信息等。
83.本示例中，通过目标时间区间内业务信息对应的业务的运行信息，确定关联度调整信息，根据关联度调整信息和关联度，确定数据量调整信息，可以提升数据量调整信息确定时的准确性。
84.在一个可能的实现方式中，一种还可以对下一周期内的预测数据量进行调整，具体如下：
85.e1、获取所述目标预测数据量与所述第二时间区间的实际数据量之间的偏移值；
86.e2、若所述偏移值高于预设偏移值阈值，则根据所述偏移值与所述预设偏移值之间的差值，确定下一周期内的第二时间区间的数据量调整信息；
87.e3、根据所述下一周期内的第二时间区间的数据量调整信息，对下一周期内的目标预测数据量进行调整。
88.其中，该偏移值可以是目标预测数据量与所述第二时间区间的实际数据量之间的差值的绝对值。预设偏移值阈值通过经验值或历史数据设定。偏移值越高，数据量调整信息对应的调整量越大，偏移值越小，数据量调整信息对应的调整量越小。可以将数据量调整信息与下一周期内的目标预测数据量的乘积，确定为最终的预测数据。
89.请参阅图2，图2为本技术实施例提供了一种核保数据量预测方法的流程示意图。如图2所示，所述方法包括：
90.201、获取第一时间区间内的历史核保数据量；
91.202、通过数据预测模型根据所述历史核保数据进行预测，以得到第二时间区间内的参考预测数据量；
92.203、获取所述第二时间区间的业务信息；
93.204、根据所述业务信息，确定业务类型；
94.205、获取所述第二时间区间的时间背景信息；
95.206、根据所述业务类型和所述时间背景信息，确定所述业务信息与所述第二时间区间之间的关联度；
96.207、获取所述第二时间区间内的目标时间区间，所述目标时间区间为预设时间区间；
97.208、获取所述业务信息对应的业务在所述目标时间区间内的运行信息；
98.209、根据所述运行信息，确定在所述目标时间区间内的关联度调整信息；
99.210、根据所述关联度和所述关联度调整信息，确定所述数据量调整信息。根据所述数据量调整信息对所述参考预测数据量进行调整，以得到所述第二时间区间的目标预测数据量。
100.本示例中，通过目标时间区间内业务信息对应的业务的运行信息，确定关联度调整信息，根据关联度调整信息和关联度，确定数据量调整信息，可以提升数据量调整信息确定时的准确性。
101.与上述实施例一致的，请参阅图3，图3为本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，如图所示，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序
指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，上述程序包括用于执行以下步骤的指令；
102.获取第一时间区间内的历史核保数据量；
103.通过数据预测模型根据所述历史核保数据进行预测，以得到第二时间区间内的参考预测数据量；
104.获取所述第二时间区间的业务信息；
105.根据所述业务信息确定数据量调整信息；
106.根据所述数据量调整信息对所述参考预测数据量进行调整，以得到所述第二时间区间的目标预测数据量。
107.在一个可能的实现方式中，所述根据所述业务信息确定数据量调整信息，包括：
108.根据所述第一时间区间内的历史核保数量对应的历史核保数据，确定k个调整维度；
109.根据所述业务信息确定k个调整维度中的每个调整维度对应的子业务信息，以得到k个子业务信息；
110.根据所述k个子业务信息，确定所述k个调整维度中的每个调整维度对应的调整系数，以得到k个调整系数；
111.将所述k个调整系数确定为所述数据量调整信息。
112.在一个可能的实现方式中，所述根据所述数据量调整信息对所述参考预测数据量进行调整，以得到所述第二时间区间的目标预测数据量，包括：
113.获取所述k个调整系数对应的子业务信息的时刻信息，以得到k个参考时刻信息；
114.根据所述k个参考时刻信息确定所述k个调整系数的修正值，以得到k个系数修正值；
115.将所述k个系数修正值与对应的调整系数的乘积之和，确定为所述目标调整系数；
116.将所述目标调整系数与所述参考预测数据量的乘积，确定为所述目标预测数据量。
117.在一个可能的实现方式中，根据所述业务信息确定数据量调整信息，包括：
118.根据所述业务信息，确定业务类型；
119.获取所述第二时间区间的时间背景信息；
120.根据所述业务类型和所述时间背景信息，确定所述业务信息与所述第二时间区间之间的关联度；
121.根据所述关联度，确定所述数据量调整信息。
122.在一个可能的实现方式中，所述根据所述关联度，确定所述数据量调整信息，包括：
123.获取所述第二时间区间内的目标时间区间，所述目标时间区间为预设时间区间；
124.获取所述业务信息对应的业务在所述目标时间区间内的运行信息；
125.根据所述运行信息，确定在所述目标时间区间内的关联度调整信息；
126.根据所述关联度和所述关联度调整信息，确定所述数据量调整信息。
127.在一个可能的实现方式中，所述方法还包括：
128.获取所述目标预测数据量与所述第二时间区间的实际数据量之间的偏移值；
129.若所述偏移值高于预设偏移值阈值，则根据所述偏移值与所述预设偏移值之间的
差值，确定下一周期内的第二时间区间的数据量调整信息；
130.根据所述下一周期内的第二时间区间的数据量调整信息，对下一周期内的目标预测数据量进行调整。
131.上述主要从方法侧执行过程的角度对本技术实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，计算机设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本技术能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
132.本技术实施例可以根据上述方法示例对计算机设备进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本技术实施例中对单元的划分是示意性的，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。
133.与上述一致的，请参阅图4，图4为本技术实施例提供了一种核保数据量预测装置的结构示意图。如图4所示，所述装置包括：
134.第一获取单元401，用于获取第一时间区间内的历史核保数据量；
135.预测单元402，用于通过数据预测模型根据所述历史核保数据进行预测，以得到第二时间区间内的参考预测数据量；
136.第二获取单元403，用于获取所述第二时间区间的业务信息；
137.确定单元404，用于根据所述业务信息确定数据量调整信息；
138.调整单元405，用于根据所述数据量调整信息对所述参考预测数据量进行调整，以得到所述第二时间区间的目标预测数据量。
139.在一个可能的实现方式中，确定单元404用于：
140.根据所述第一时间区间内的历史核保数量对应的历史核保数据，确定k个调整维度；
141.根据所述业务信息确定k个调整维度中的每个调整维度对应的子业务信息，以得到k个子业务信息；
142.根据所述k个子业务信息，确定所述k个调整维度中的每个调整维度对应的调整系数，以得到k个调整系数；
143.将所述k个调整系数确定为所述数据调整信息。
144.在一个可能的实现方式中，在所述根据所述数据量调整信息对所述参考预测数据量进行调整，以得到所述第二时间区间的目标预测数据量方面，所示确定单元404用于：
145.获取所述k个调整系数对应的子业务信息的时刻信息，以得到k个参考时刻信息；
146.根据所述k个参考时刻信息确定所述k个调整系数的修正值，以得到k个系数修正值；
147.将所述k个系数修正值与对应的调整系数的乘积之和，确定为所述目标调整系数；
148.将所述目标调整系数与所述参考预测数据量的乘积，确定为所述目标预测数据
量。
149.在一个可能的实现方式中，所述确定单元404用于：
150.根据所述业务信息，确定业务类型；
151.获取所述第二时间区间的时间背景信息；
152.根据所述业务类型和所述时间背景信息，确定所述业务信息与所述第二时间区间之间的关联度；
153.根据所述关联度，确定所述数据量调整信息。
154.在一个可能的实现方式中，在所述根据所述关联度，确定所述数据量调整信息方面，所述确定单元404用于：
155.获取所述第二时间区间内的目标时间区间，所述目标时间区间为预设时间区间；
156.获取所述业务信息对应的业务在所述目标时间区间内的运行信息；
157.根据所述运行信息，确定在所述目标时间区间内的关联度调整信息；
158.根据所述关联度和所述关联度调整信息，确定所述数据量调整信息。
159.在一个可能的实现方式中，所述装置还用于：
160.获取所述目标预测数据量与所述第二时间区间的实际数据量之间的偏移值；
161.若所述偏移值高于预设偏移值阈值，则根据所述偏移值与所述预设偏移值之间的差值，确定下一周期内的第二时间区间的数据量调整信息；
162.根据所述下一周期内的第二时间区间的数据量调整信息，对下一周期内的目标预测数据量进行调整。
163.本技术实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种核保数据量预测方法的部分或全部步骤。
164.本技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种核保数据量预测方法的部分或全部步骤。
165.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，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他顺序或者同时进行。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是本技术所必须的。
166.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，可以参见其他实施例的相关描述。
167.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可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。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
168.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。
169.另外，在申请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存在，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，也可以采用软件程序模块的形式实现。
170.所述集成的单元如果以软件程序模块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器中。基于这样的理解，本技术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全部或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器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
171.本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器、随机存取器、磁盘或光盘等。
172.以上对本技术实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。