一种业务分配方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本说明书涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种业务分配方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.随着互联网的发展，消费方式发生了很大的变化，由线下消费转变为线上消费，而客服作为消费过程中的一个重要环节，也由原来的线下转为了线上。
3.客服主要分为人工客服和机器人客服，其中，机器人客服以及人工客服解决问题的能力不同，可以理解为，人工客服能够解决的问题的范围大于机器人客服。人工客服坐席还分为普通客服(或称之为兼职客服)以及高级客服(或称之为全职客服)，高级客服解决问题的能力高于普通客服。
4.在现有技术中，当客服系统接收到用户的问题时，可根据用户所提出的问题，及时为其分配能够解决其问题的客服。但是，现有技术中的分配方法无法对客服资源进行合理分配，容易出现客服资源浪费的问题，同时，还会使得用户的问题无法被及时解决。


技术实现要素：

5.本说明书提供一种业务分配方法及装置，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
6.本说明书采用下述技术方案：
7.本说明书提供了一种业务分配方法，包括：
8.响应于用户发送的业务询问信息，获取各客服的客服属性信息，并针对每个客服，根据所述业务询问信息，确定该客服处理所述业务询问信息耗费的资源；
9.根据所述用户的用户意愿，以及预先确定出的该客服所能处理的业务询问信息的类型中的至少一个，确定该客服处理所述业务询问信息的顺利值，作为该客服对应的顺利值；
10.根据各客服对应的顺利值，以及各客服处理所述业务询问信息耗费的资源，确定指定客服，并将处理所述业务询问信息的业务分配给所述指定客服对应的设备，以使所述指定客服通过所述设备处理所述业务询问信息。
11.可选地，响应于用户发送的业务询问信息，具体包括：
12.响应于用户与问答机器人之间至少一轮的对话数据；
13.根据所述对话数据，确定所述用户发送的业务询问信息。
14.可选地，预先确定该客服所能处理的业务询问信息的类型，具体包括：
15.获取该客服的各历史工单数据；所述历史工单数据包括该客服在历史上处理各历史业务询问信息的记录；
16.根据各历史工单数据，确定该客服与该客服处理过的各历史询问信息的类型之间的适配度；
17.根据该客服与该客服处理过的各历史询问信息的类型之间的适配度，确定该客服所能处理的业务询问信息的类型。
18.可选地，获取各客服的客服属性信息，具体包括：
19.根据各个客服当前的工作状态信息和/或所述用户针对所述业务询问信息发起的业务请求的次数，对所有客服进行筛选，所述工作状态信息用于表征客服在当前是否处于空闲状态；
20.将筛选出的各客服的客服属性信息，作为获取到的客服属性信息。
21.可选地，将处理所述业务询问信息的业务分配给所述指定客服对应的设备之后，所述方法还包括：
22.当确定所述业务询问信息处理结束时，根据所述业务询问信息、所述指定客服对应的标识以及所述指定客服针对所述业务询问信息的处理结果，生成所述指定客服处理所述业务询问信息的工单数据并存储；
23.按照预设周期，根据所述工单数据，对所述指定客服所能处理的业务询问信息的类型进行更新。
24.可选地，根据所述用户的用户意愿，以及预先确定出的该客服所能处理的业务询问信息的类型中的至少一个，确定该客服处理所述业务询问信息的顺利值，具体包括：
25.将从所述用户的用户意愿中提取出的特征、从该客服所能处理的业务询问信息的类型中对应的特征中的至少一种输入评估模型中，得到所述评估模型输出的该客服处理所述业务询问信息的顺利值。
26.可选地，根据所述业务询问信息，确定该客服处理所述业务询问信息耗费的资源，具体包括：
27.针对每个客服，确定该客服的客服类型；
28.根据该客服的客服类型以及所述业务询问信息，确定该客服处理所述业务询问信息耗费的资源；
29.其中，客服的类型包括机器人客服、普通人工客服以及高级人工客服。
30.本说明书提供了一种业务分配装置，包括：
31.资源确定模块，用于响应于用户发送的业务询问信息，获取各客服的客服属性信息，并针对每个客服，根据所述业务询问信息，确定该客服处理所述业务询问信息耗费的资源；
32.顺利值确定模块，用于根据所述用户的用户意愿，以及预先确定出的该客服所能处理的业务询问信息的类型中的至少一个，确定该客服处理所述业务询问信息的顺利值，作为该客服对应的顺利值；
33.业务分配模块，用于根据各客服对应的顺利值，以及各客服处理所述业务询问信息耗费的资源，确定指定客服，并将处理所述业务询问信息的业务分配给所述指定客服对应的设备，以使所述指定客服通过所述设备处理所述业务询问信息。
34.本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述业务分配方法。
35.本说明书提供了一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现上述业务分配方法。
36.本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
37.在本说明书提供的业务推荐方法中响应于用户发送的业务询问信息，针对获取到的每个客服属性信息对应的客服，根据业务询问信息，确定其处理业务询问信息耗费的资源，再根据用户的用户意愿以及该客服所能处理的业务询问信息的类型中的至少一种，确定该客服处理业务询问信息的顺利值，从而在各个客服中确定出指定客服。之后，将处理该业务询问信息的业务分配给指定客服对应的设备，使指定客服处理业务询问信息。
38.从上述方法中可以看出，本方法考虑到了各个客服处理用户发送的业务询问信息所耗费的资源，基于此，保证在业务分配过程中客服资源能够得到合理的分配。
附图说明
39.此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附图中：
40.图1为本说明书中一种业务分配方法的流程示意图；
41.图2为本说明书提供的一种业务分配装置的示意图；
42.图3为本说明书提供的对应于图1的电子设备示意图。
具体实施方式
43.为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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，都属于本说明书保护的范围。
44.随着科技与经济的发展，用户通过互联网购物的次数与频率逐渐增加，与此同时，有关于业务咨询的问题也随着而来，例如，售后问题。在用户在网购的过程中遇到问题时，通常都会向商家的客服寻求帮助，商家的客服系统能够为用户提供及时且有效的解决方案。
45.具体的，客服系统在接收到用户发送的消息时，可先通过问答机器人与用户进行至少一轮的对话，从与用户的对话中获取对话特征，同时，确定用户的状态特征，将会话特征与用户的状态特征输入预先训练好的评估模型中，当评估模型输出的评估值满足预设条件时，将用户发送的消息对应的业务分配给人工客服对应的设备，以使人工客服通过设备处理业务，否则将用户发送的消息对应的业务分配给机器人客服。
46.在当前的业务分配方法中，只区分了人工客服与机器人客服，但是，在实际工作中，人工客服还分为普通客服(兼职客服)与高级客服(全职客服)，当用户向客服送的询问问题较为困难时，普通客服有可能无法为用户解决问题，此时，还需要将用户再次转接高级客服，这就出现了用户的问题不能及时地被解决的问题，为用户带来了不便。另外，由于在将业务分配给客服的过程中，还未考虑不同类型的客服坐席处理业务时所耗费的资源，就会导致业务分配不合理的情况，使得客服的资源被浪费。
47.本说明书所提供的业务分配方法，在本说明书实施例中，当用户向客服系统发送问题时，客服系统会为根据用户发送的业务询问信息，确定出各个客服处理该业务询问信
息时耗费的资源，从而在各个客服中确定出指定客服。在本说明书中，考虑到了各个客服在处理业务询问信息时耗费的资源，以及各个客服处理业务询问信息时的顺利值，尽可能的保证在即时、有效的为用户发送的业务询问信息的条件下，避免对客服资源的浪费，使得各个客服坐席资源得到合理分配。
48.以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。
49.图1为本说明书中一种业务分配方法的流程示意图，具体包括以下步骤：
50.s100：响应于用户发送的业务询问信息，获取各客服的客服属性信息，并针对每个客服，根据所述业务询问信息，确定该客服处理所述业务询问信息耗费的资源。
51.本说明书所提供的业务分配方法可由服务器执行，也可由能够与服务器进行信息传输的终端设备执行，例如，笔记本电脑、手机等，本说明书对此不作限制。为了方便描述，本说明书以服务器为执行主体，示例性地对本说明书所提供的业务分配方法进行说明。
52.当用户在消费的过程中遇到问题时，用户可通过互联网向商家的客服寻求帮助。具体的，用户可向商家的客服发送业务询问消息，商家的客服系统(服务器)响应于用户发送的业务询问消息，触发服务器进行获取系统中的各个客服的客服属性信息的操作。
53.其中，服务器可从用户与问答机器人的对话中确定用户发送的业务询问消息，具体的，当用户向客服发送消息时，服务器可使问答机器人与用户进行对话。服务器可获取用户与问答机器人之间至少一轮对话数据，根据对话数据，确定用户发送的业务询问消息。业务询问消息可以是用户对于商家的一些疑问，举例来说，用户在商家进行购物，用户可向商家客服询问“何时发货？”，用户向商家客服发送的“何时发货”的消息就可看作是业务询问消息。
54.在确定出用户发送的业务询问信息后，针对每个获取到的客服，服务器可根据业务询问信息，确定该客服处理业务询问信息耗费的资源。
55.s102：根据所述用户的用户意愿，以及预先确定出的该客服所能处理的业务询问信息的类型中的至少一个，确定该客服处理所述业务询问信息的顺利值，作为该客服对应的顺利值。
56.服务器响应于用户发送的业务询问信息，可基于用户的账号标识，获取该用户的账号信息，从而确定出该用户的用户意愿，其中，服务器获取到的用户的账号信息均是用户授权的信息。之后，服务器可根据该用户的用户意愿，确定出各个客服处理该用户发送的业务询问信息的顺利值。其中，用户意愿是根据用户使用每一类客服的通话平均时长、解决问题的次数等，通过算法模型计算的估计值，顺利值是用于表征该客服处理该业务询问信息的效率高低以及成功率。针对每个客服，该客服处理业务询问信息的顺利值越高，表示该客服处理该业务询问信息的效率越高、速度越快、成功率越高。
57.另外，服务器还可根据预先确定出的该客服所能处理的业务询问信息的类型，来确定该客服处理业务询问信息的顺利值。具体的，服务器可确定业务询问信息的类型，从而根据业务询问信息的类型与该客服所能处理的业务询问信息的类型，来确定该客服处理业务询问信息的顺利值，当业务询问信息的类型属于该客服所能处理的业务询问信息的类型时，或者，业务询问信息的类型与该客服所能处理的业务询问信息的类型中的某一类型相似时，该客服处理业务询问信息的顺利值较高，否则较低。
58.基于上述说明，在本说明书实施例中，通过用户的用户意愿和/或该客服所能处理
的业务询问信息的类型中的至少一种，可确定该客服处理所述业务询问信息的顺利值，作为该客服对应的顺利值。
59.s104：根据各客服对应的顺利值，以及各客服处理所述业务询问信息耗费的资源，确定指定客服，并将处理所述业务询问信息的业务分配给所述指定客服对应的设备，以使所述指定客服通过所述设备处理所述业务询问信息。
60.具体的服务器可根据各客服对应的顺利值(各个客服处理所述业务询问信息的顺利值)，以及步骤s100确定出的各个客服处理业务询问信息耗费的资源，确定出指定客服。
61.具体的，服务器可将各客服对应的顺利值与各客服处理业务询问信息耗费的资源分别进行排序，最后综合两个排序结果，从各个客服中挑选出最适合解决用户发送的业务咨询信息(即对应的顺利值最高)且处理业务询问信息耗费的资源小的客服，作为指定客服。
62.之后，服务可将处理业务询问信息的业务分配给指定客服对应的设备，以使指定客服可通过其所使用的设备处理业务询问信息。
63.基于图1所示的业务分配方法，本方法响应于用户发送的业务询问信息，针对获取到的每个客服属性信息对应的客服，根据业务询问信息，确定其处理业务询问信息耗费的资源，再根据用户的用户意愿以及该客服所能处理的业务询问信息的类型中的至少一种，确定该客服处理业务询问信息的顺利值，从而在各个客服中确定出指定客服。之后，将处理该业务询问信息的业务分配给指定客服对应的设备，使指定客服处理业务询问信息。从上述方法中可以看出，本方法考虑到了各个客服处理用户发送的业务询问信息所耗费的资源，基于此，保证在业务分配过程中客服资源能够得到合理的分配。
64.进一步的，为了提高服务器分配业务的效率，在获取各个客服的客服属性信息时，可先对各个客服进行初步的筛选。由于只有处于在线状态的客服处理业务，因此，响应于用户发送的业务询问消息，服务器可获取各个处于在线状态的客服，并针对每个客服，确定该客服的工作状态信息，其中，工作状态信息用于表征该客服当前是否处于空闲状态。其中，之所以确定各个客服的工作状态信息，其原因为：若将业务询问信息分配给处于非空闲状态的客服，由于在实际操作中，每个客服无法并行处理多个业务，那么，客服只能将当前其正在处理的业务处理完成后，再处理业务询问信息，需要发送业务询问信息的用户需要进行一段时间的等待，这样就会处理业务的效率低下的问题。因此，在本说明书实施例中，可通过确定各个客服当前的工作状态信息这一条件，对当前在线的所有客服进行筛选。
65.另外，服务器还可以用户针对该业务询问信息发起的业务请求的次数作为筛选条件，对所有在线客服进行筛选。在本说明书实施例中，客服包括至少三种类型，分别为：机器人客服、普通人工客服、高级人工客服。机器人客服仅能处理基础的业务询问信息，普通人工客服所能处理的业务询问信息的类型多于机器人客服，而高级人工客服默认为能够处理所有的业务询问信息的类型。举例来说，当用户针对所述业务询问信息发起的业务请求的次数大于预设的指定数量时，就表示用户发送的业务询问信息所包含的问题较为复杂或困难，机器人客服无法处理这个业务询问信息，因此，服务器可将机器人客服筛选出去，仅保留普通人工客服以及高级人工客服。最后，服务器在获取各个客服的客服属性信息时，可仅获取筛选出的各个客服的客服属性信息，而非全部在线客服的客服属性信息。
66.另外，除了以上述两个条件作为筛选条件之外，还可以根据实际需求，设置其他筛
选条件，本说明书对此不作限制。
67.进一步的，对于步骤s102，在本说明书实施例中，可通过评估模型来确定每个客服处理业务询问信息的顺利值。具体的，服务器可从用户的用户意愿中提取出特征，并确定每个客服所能处理的业务询问信息的类型对应的特征，之后，服务器可将从用户的用户意愿中提取出的特征、每个客服所能处理的业务询问信息的类型对应的特征中的至少一种输入预先训练的评估模型中，得到评估模型输出的该客服处理业务询问信息的顺利值。其中，客服处理业务询问信息的顺利值也可以看作是客服与用户之间的匹配程度，或者是该客服所能处理业务询问信息的类型与该业务询问信息之间的匹配程度。
68.在确定了各个客服对应的顺利值后，再结合各个客服处理业务询问信息耗费的资源，即可确定出最合适的客服(即指定客服)。基于此，可以看出步骤s102，即服务器确定各个客服对应的顺利值这一步骤，相当于对获取到的各个进行一次筛选，因此，若通过评估模型的方法确定各个客服对应的顺利值时，所使用的评估模型可以是协同过滤模型等召回模型，也可以使用其他能够实现确定出的各个客服对应的顺利值的其他模型，本说明书对此不作限制。
69.在本说明书实施例中，可采用以下方式来预先确定各个客服所能处理的业务询问信息的类型。具体的，针对每个客服，服务器可获取该客服的各历史工单数据，根据各历史工单数据，可确定该客服与该客服处理过的各历史询问信息的类型之间的适配度，从而确定该客服所能处理的业务询问信息的类型。
70.举例来说，获取到客服a的历史工单数据，历史工单数据包括客服a在历史上处理过的各历史业务询问信息的记录。通过历史工单数据，服务器确定出客服a处理过的业务询问信息的类型为退货类型，处理结果为客服a成功处理此次业务询问信息的业务，用户对其打分为10分(满分为10分)，因此，服务器可确定客服a所能处理的业务询问信息的类型包括退货类型。
71.具体的，历史工单数据包括了客服与发送业务询问信息的用户之间的对话数据、此次业务的处理结果，以及用户对客服处理业务询问信息的满意程度(可就是对客服的打分)。服务器可从历史工单数据中提取出的特征输入多分类模型中，模型将输出该客服与该客服处理过的各历史询问信息的类型之间的适配度，服务器可根据预设的目标适配度，确定适配度不小于目标适配度对应的历史业务询问信息的类型，表示该客服能够处理该历史业务询问信息的类型，否则客服不能处理该历史业务询问信息的类型。
72.另外，对于不同的历史工单数据，通常会出现各个历史工单数据包含的业务询问信息的类型相同，但各个历史工单数量包含的用户对客服处理业务询问信息的满意程度不同的情况，即同一类型的业务询问信息的类型相同，而该客服与其适配度不同，那么，针对同一类型的业务询问信息的类型，服务器可计算用户对客服处理业务询问信息的满意程度(打分)的平均值，根据平均值，来确定客服与这一类型的业务询问信息的适配度，从而确定出该客服是否能够处理这种类型的业务询问信息。其中，用户对客服处理业务询问信息的满意程度(打分)的平均值可通过score
t
＝e＝p
×
score这个公式来确定。其中，e为客服与业务询问信息的类型的适配度，score为用户对客服处理业务询问信息的满意程度，p为业务询问信息的类型。
73.进一步的，由于随着时间的推移，客服与业务询问信息的类型的适配度会发生变
化，因此，可通过公式：s＝γ
×st-1
score
t
来确定适配度。其中，γ为根据实际需求设置折扣系数。
74.另外，对于任意一种类型的客服，若长时间不处理某一类型的业务询问信息，客服就可能丧失对这一类型的业务询问信息的处理能力，因此，服务器可周期性的对每个客服所能处理的业务询问信息的类型进行更新。其中，历史工单的处理时间越接近当前时刻，对更新的参考意义越大。在每个客服处理业务询问信息结束后，服务器当确定业务询问信息处理结束时，可根据业务询问信息、客服对应的标识以及客服针对所述业务询问信息的处理结果，生成该客服处理业务询问信息的工单数据，并对其进行存储，之后，可按照预设周期，根据存储的工单数据，对客服所能处理的业务询问信息的类型进行更新。
75.进一步的，对于确定各个客服处理业务询问信息耗费的资源。具体的，在本说明书实施例中，客服的类型包括机器人客服、普通人工客服以及高级人工客服。每种客服对应着固定的资源，机器人客服最低，其次为普通人工客服，高级人工客服对应的资源最高。在处理业务询问信息的过程中，当该客服所能处理的业务询问信息的类型包含用户发送的业务询问信息所属的类型时，该客服处理该业务询问信息耗费的资源可在该客服对应的固定的资源的基础上进行相应的减小，当该客服所能处理的业务询问信息的类型不包含该业务咨询信息所属的类型时，该客服处理该业务询问信息耗费的资源可在该客服对应的固定的资源的基础上进行相应的增加。
76.以上为本说明书的一个或多个实施例提供的业务分配方法，基于同样的思路，本说明书还提供了相应的业务分配装置，如图2所示。
77.图2为本说明书提供的一种业务分配装置示意图，具体包括：
78.资源确定模块201、顺利值确定模块202、业务分配模块203，其中：
79.资源确定模块201，用于响应于用户发送的业务询问信息，获取各客服的客服属性信息，并针对每个客服，根据所述业务询问信息，确定该客服处理所述业务询问信息耗费的资源；
80.顺利值确定模块202，用于根据所述用户的用户意愿，以及预先确定出的该客服所能处理的业务询问信息的类型中的至少一个，确定该客服处理所述业务询问信息的顺利值，作为该客服对应的顺利值；
81.业务分配模块203，用于根据各客服对应的顺利值，以及各客服处理所述业务询问信息耗费的资源，确定指定客服，并将处理所述业务询问信息的业务分配给所述指定客服对应的设备，以使所述指定客服通过所述设备处理所述业务询问信息。
82.可选地，所述资源确定模块201，具体用于响应于用户与问答机器人之间至少一轮的对话数据；根据所述对话数据，确定所述用户发送的业务询问信息。
83.可选地，所述顺利值确定模块202，具体用于获取该客服的各历史工单数据；所述历史工单数据包括该客服在历史上处理各历史业务询问信息的记录；根据各历史工单数据，确定该客服与该客服处理过的各历史业务询问信息的类型之间的适配度；根据该客服与该客服处理过的各业务历史询问信息的类型之间的适配度，确定该客服所能处理的业务询问信息的类型。
84.可选地，所述资源确定模块201，具体用于根据各个客服当前的工作状态信息和/或所述用户针对所述业务询问信息发起的业务请求的次数，对所有客服进行筛选，所述工
integrated circuit hardware description language)与verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
92.控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：arc 625d、atmel at91sam、microchip pic18f26k20以及silicone labs c8051f320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
93.上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
94.为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
95.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
96.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
97.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
98.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
99.在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
100.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
101.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
102.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
103.本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
104.本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
105.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
106.以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。