一种用户排重方法、系统及计算机可读记录介质与流程

1.本发明涉及移动通信领域，尤其涉及一种用户排重方法、系统及计算机可读记录介质。


背景技术：

2.移动终端用户数量的统计，在生产生活中发挥着重要作用。例如，在全国人口普查、城市规划、商户调研、市场调查等场景中，基于移动终端用户的统计能够全面分析人口的分布、迁徙、职住、出行等规律，相比传统的统计户籍、入户/街头拦访等方式，具有效率高、实时性好、真实性好、支持全局统计分析而不是抽样等显著优势。
3.目前，在各个电信运营商提供的业务服务中，一人多号业务已经非常普遍。北京等发达城市的移动终端普及率早已超过100％，并且一个自然人用户同时使用多张sim卡的情况已普遍存在，例如，使用多个移动终端，或者一个移动终端中有2张sim卡，或者使用多个智能设备，如智能手环、智能手表等。一人多号业务不仅发生在一个运营商内部，跨运营商的一人多号业务也非常普遍。例如由于资费差异、覆盖差异、营销活动等，一个自然人用户往往同时使用多个不同运营商的sim卡。
4.移动终端用户数量的统计，往往需要用户排重技术，尤其是，对于跨运营商的移动终端用户，用户排重技术将面临更大挑战。例如，如果仅在网络侧统计移动终端用户数量，使用一人多号业务的移动终端用户将被统计成多个用户，造成统计偏差。因此，需要通过使用用户排重技术，识别并剔除同一自然人用户的其他多个移动终端号。然而，在跨运营商的场景下，不同运营商之间的信息交互面临隐私保护、资产泄露等问题，造成移动终端用户数量的统计的难度更大。
5.现有技术中，存在以下两种基于移动终端用户的相关信息进行用户排重的方案。
6.方案一：基于用户身份信息进行排重
7.在该方案中，将登记在同一个用户身份证下的移动终端号码，认定为同一个用户。
8.该方案的技术缺陷如下：
9.与现实情况不符。例如，一个自然人用户可以使用自己的身份证给家人办理sim卡。另外，该方案还存在用户隐私被泄露的风险，运营商往往不会将用户的身份证号码等敏感信息提供给作为竞争对手的其他运营商。
10.方案二：基于用户位移轨迹进行排重。
11.在该方案中，如果两个移动终端号码的运动轨迹基本相同，比如多次、在相同时间段驻留在同一个基站下，则认为这两个号码的用户是同一个自然人。
12.该方案的技术缺陷如下：
13.不适用于跨运营商场景。图1为现有技术中不同运营商的用户位移轨迹示意图，根据图1所示，由于不同运营商的基站的数量、部署地点、覆盖区域不可能完全相同，因此，无法从用户位移轨迹所经过的基站一一对应进行判断。
14.另外，从轨迹的经纬度判断，也不可行。从网络侧看来，用户轨迹主要体现为各个
基站下的停留、和在不同基站之间切换的连续过程，因此，网络侧记录的用户轨迹是一系列位置点以及在该点停留时间段的有序集合，每个位置点的坐标就是所停留的基站的经纬度。一方面不同运营商的基站布放地点不同，会导致同一个自然人用户、在不同运营商网络中的停留点的经纬度不同。另一方面，基站位置是运营商的核心机密，不便于提供给竞争对手。


技术实现要素：

15.本发明提供了一种移动终端用户排重方法、系统及计算机可读记录介质，用于解决目前存在无法精确进行跨运营商用户排重计算的问题。
16.为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：
17.根据本发明的第一方面，提供了一种用户排重方法，所述方法包括：
18.发出统计请求，请求统计用户数量；
19.根据统计请求，发出脱敏等级确认请求，请求发送确认的脱敏等级；
20.根据脱敏等级确认请求，发送确认的脱敏等级；
21.根据确认的脱敏等级确定计算用脱敏等级，并根据计算用脱敏等级从区块链提取轨迹数据进行排重计算，得到用户数量。
22.可选地，在所述发出统计请求的步骤之前，从运营商大数据平台获取用户的原始轨迹数据，对原始轨迹数据进行多级脱敏处理，得到脱敏后的轨迹数据，将脱敏后的轨迹数据上传到区块链。
23.可选地，对多级脱敏处理后的轨迹数据进行分级加密处理，得到分级加密后的轨迹数据，将分级加密后的轨迹数据上传到区块链。
24.可选地，多级脱敏处理后的轨迹数据至少包括第一等级脱敏处理后的轨迹数据、第二等级脱敏处理后的轨迹数据，对于第一等级脱敏处理后的轨迹数据，采用第一加密密钥进行加密处理，对于第二等级脱敏处理后的轨迹数据，采用第二加密密钥进行加密处理。
25.可选地，保存和提供与分级加密后的轨迹数据对应的解密密钥，其中，解密密钥包括与第一加密密钥对应的第一解密密钥、与第二加密密钥对应的第二解密密钥。
26.可选地，向运营商上链节点发出请求，请求与计算用脱敏等级对应的解密密钥，分别向排重统计节点发送与计算用脱敏等级对应的解密密钥；根据统计请求从区块链上获取分级加密后的轨迹数据，并使用与计算用脱敏等级对应的解密密钥对分级加密后的轨迹数据进行解密，得到解密后的轨迹数据。
27.可选地，区块链存储运营商提供的轨迹数据，并根据统计请求，提取与统计请求对应的轨迹数据。
28.可选地，统计请求包括的运营商名称、预定时间范围，预定地域范围。
29.可选地，采用基于相同轨迹数据的排重算法进行排重计算，其中，如果属于不同运营商的两个移动终端号码的运动轨迹基本相同，则认为这两个移动终端号码的用户是同一个自然人。
30.根据本发明的第二方面，提供了一种用户排重系统，所述系统包括统计部门节点、排重计算节点、运营商上链节点和区块链，其中，
31.统计部门节点，用于向排重计算节点发出统计请求，请求统计用户数量；
32.排重计算节点，用于根据统计请求，向运营商上链节点发出脱敏等级确认请求，请求运营商上链节点发送确认的脱敏等级；
33.运营商上链节点，用于根据脱敏等级确认请求，向排重计算节点发送确认的脱敏等级；
34.排重计算节点，用于根据确认的脱敏等级确定计算用脱敏等级，并根据计算用脱敏等级从区块链提取轨迹数据进行排重计算，得到移动用户数量，将移动用户数量发送给统计部门节点。
35.可选地，运营商上链节点包括脱敏模块和传输模块，其中，
36.脱敏模块，用于从运营商大数据平台获取用户的原始轨迹数据，对原始轨迹数据进行多级脱敏处理，得到脱敏后的轨迹数据；
37.传输模块，用于将脱敏后的轨迹数据上传到区块链。
38.可选地，运营商上链节点包括加密模块，其中，
39.加密模块，用于对多级脱敏处理后的轨迹数据进行分级加密处理，得到分级加密后的轨迹数据；
40.传输模块，用于将分级加密后的轨迹数据上传到区块链。
41.可选地，多级脱敏处理后的轨迹数据至少包括第一等级脱敏处理后的轨迹数据、第二等级脱敏处理后的轨迹数据，加密模块采用第一加密密钥对第一等级脱敏处理后的轨迹数据进行加密处理，加密模块采用第二加密密钥对第二等级脱敏处理后的轨迹数据进行加密处理。
42.可选地，运营商上链节点包括密钥管理模块，其中，
43.密钥管理模块，用于保存和提供与分级加密后的轨迹数据对应的解密密钥，其中，解密密钥包括与第一加密密钥对应的第一解密密钥、与第二加密密钥对应的第二解密密钥。
44.可选地，排重计算节点包括交互模块、获取模块、解密模块和计算模块，其中，
45.交互模块，用于向运营商上链节点发出请求，请求与计算用脱敏等级对应的解密密钥，从运营商上链节点获取与计算用脱敏等级对应的解密密钥；
46.获取模块，从区块链上获取分级加密后的轨迹数据；
47.解密模块，使用与计算用脱敏等级对应的解密密钥对分级加密后的轨迹数据进行解密，得到解密后的轨迹数据；
48.计算模块，对解密后的轨迹数据进行排重计算，得到移动用户数量。
49.可选地，区块链包括存储模块和提取模块，其中，
50.存储模块，用于存储运营商提供的轨迹数据；
51.提取模块，用于根据统计请求，提取与统计请求对应的轨迹数据。
52.可选地，统计请求包括的运营商名称、预定时间范围，预定地域范围。
53.可选地，排重计算节点，采用基于相同轨迹数据的排重算法进行排重计算，其中，如果属于不同运营商的两个移动终端号码的运动轨迹基本相同，则认为这两个移动终端号码的用户是同一个自然人。
54.根据本发明的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的用户
排重方法的步骤。
55.在本发明实施例中，能够对跨运营商的移动终端用户进行精确地排重统计，保护了运营商核心资产和用户隐私，利用区块链的防篡改特性，保护了用户轨迹数据、统计部门脱敏等级等重要数据，并能够针对不同类型的统计部门，如政府监管部门、商业广告机构等，实现不同脱敏等级的用户统计。
附图说明
56.通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
57.图1为现有技术中不同运营商的用户位移轨迹示意图；
58.图2为根据本发明具体实施例的移动终端用户排重系统的结构框图；
59.图3为根据本发明实施例的运营商上链节点的结构框图；
60.图4为根据本发明实施例的区块链的结构框图；
61.图5为根据本发明实施例的排重计算节点的结构框图；
62.图6为根据本发明实施例的用户排重方法的流程图；
63.图7为根据本发明具体实施例的移动终端用户排重方法的流程图。
具体实施方式
64.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
65.图2为根据本发明实施例的移动终端用户排重系统结构框图，如图2所示，移动终端用户排重系统包括通过网络互相连接的运营商a上链节点101a、运营商b上链节点101b、运营商c上链节点101c、运营商a大数据平台102a、运营商b大数据平台102b、运营商c大数据平台102c、区块链103、排重计算节点104、统计部门a节点105a、统计部门b节点105b。
66.本实施例中，运营商a上链节点101a、运营商b上链节点101b、运营商c上链节点101c分别与运营商a、运营商b、运营商c对应，但本发明并不仅限于此，对于更多不同的运营商，本发明也同样适用。
67.本实施例中，示例性地示出了统计部门a节点、统计部门b节点，但本发明并不仅限于此，对于更多不同的统计部门，本发明也同样适用。
68.为了便于描述，在此将运营商a上链节点101a、运营商b上链节点101b、运营商c上链节点101c统称为运营商上链节点，将运营商a大数据平台102a、运营商b大数据平台102b、运营商c大数据平台102c统称为运营商大数据平台102，将统计部门a节点105a、统计部门b节点105b统称为统计部门节点105。
69.统计部门节点105向排重计算节点104发出统计请求，请求统计移动用户数量。
70.排重计算节点104根据统计请求向运营商上链节点101发出脱敏等级确认请求，以请求运营商上链节点101发送确认的脱敏等级。
71.运营商上链节点101接收脱敏等级确认请求，并根据该请求向排重计算节点104发送确认的脱敏等级。
72.排重计算节点104从运营商上链节点101接收确认的脱敏等级，确定计算用脱敏等级。
73.排重计算节点104向运营商上链节点101发出请求，请求与计算用脱敏等级对应的解密密钥。
74.运营商上链节点101向排重统计节点104发送与计算用脱敏等级对应的解密密钥。
75.排重计算节点，根据统计请求从区块链103上提取相应的轨迹数据，并使用与计算用脱敏等级对应的解密密钥对轨迹数据进行解密，得到解密后的轨迹数据。
76.排重计算节点104根据解密后的轨迹数据，进行用户排重计算，得到统计结果，并向统计部门节点反馈统计结果。
77.图3为根据本发明实施例的运营商上链节点的结构框图，其中，运营商上链节点101包括：脱敏模块1011、加密模块1012、传输模块1013、确认模块1014以及密钥管理模块1015。
78.脱敏模块1011，用于从运营商大数据平台获取移动用户的原始轨迹数据，对原始轨迹数据进行脱敏处理，得到脱敏后的轨迹数据。其中，脱敏模块301可以根据实际情况，对原始轨迹数据进行多级脱敏处理，得到多级脱敏后的轨迹数据。多级脱敏处理可以包括第一等级脱敏处理、第二等级脱敏处理、
…
、第n等级脱敏处理等不同等级的脱敏处理。
79.加密模块1012，对脱敏处理后的轨迹数据进行加密处理，得到加密后的轨迹数据。其中，对于经过多级脱敏处理后的轨迹数据，可以采用分级加密的方式，得到分级加密后的轨迹数据。例如，对于第一等级脱敏处理后的轨迹数据，采用第一加密密钥进行加密处理，对于第二等级脱敏处理后的轨迹数据，采用第二加密密钥进行加密处理，对于第n等级脱敏处理后的轨迹数据，采用第n加密密钥进行加密处理。
80.传输模块1013，将加密后的轨迹数据上传到区块链；
81.确认模块1014，确认统计部门的脱敏等级。其中，根据统计部门的类型，确认与该类型对应的脱敏等级。
82.密钥管理模块1015，保存和提供与加密后的轨迹数据对应的解密密钥。其中，对于分级加密后的轨迹数据，每一种加密密钥都有对应的解密密钥，例如，与第一加密密钥对应的第一解密密钥，与第二加密密钥对应的第二解密密钥，与第n加密密钥对应的第n解密密钥。
83.图4为根据本发明实施例的区块链的结构框图，其中，区块链103包括：存储模块1031、提取模块1032、分配模块1033。
84.存储模块1031，存储各个运营商提供的加密后的轨迹数据；
85.提取模块1032，根据统计请求，提取与统计请求对应的轨迹数据，例如，根据统计请求包括的运营商名称、预定时间范围，预定地域范围，提取与该运营商对应的、在预定时间范围、预定地域范围内的轨迹数据。
86.分配模块1033，为统计部门分配脱敏等级。其中，根据统计部门的类型，分配与该类型对应的脱敏等级。
87.图5为根据本发明实施例的排重计算节点的结构框图，其中，排重计算节点104包
括：交互模块1041、获取模块1042、解密模块1043、计算模块1044。
88.交互模块1041，与运营商上链节点交互，获得统计部门的脱敏等级；
89.获取模块1042，从区块链上获取加密后的轨迹数据；
90.解密模块1043，从运营商上链节点取得与加密后的轨迹数据对应的解密密钥，对加密后的轨迹数据进行解密，得到解密后的轨迹数据；
91.计算模块1044，根据解密后的轨迹数据，对移动终端用户进行排重计算，识别属于同一个自然人用户、不同运营商的多个移动终端号码，并将这些移动终端号码统计为同一个自然人用户。
92.参见图6，本技术实施例提供一种用户排重方法，所述方法包括：
93.步骤601：发出统计请求，请求统计用户数量；
94.步骤602：根据统计请求，发出脱敏等级确认请求，请求发送确认的脱敏等级；
95.步骤603：根据脱敏等级确认请求，发送确认的脱敏等级；
96.步骤604：根据确认的脱敏等级确定计算用脱敏等级，并根据计算用脱敏等级从区块链提取轨迹数据进行排重计算，得到用户数量。
97.在本技术实施例中，在所述步骤601之前，所述方法还包括：
98.从运营商大数据平台获取用户的原始轨迹数据，对原始轨迹数据进行多级脱敏处理，得到脱敏后的轨迹数据，将脱敏后的轨迹数据上传到区块链。
99.在本技术实施例中，所述方法还包括：
100.对多级脱敏处理后的轨迹数据进行分级加密处理，得到分级加密后的轨迹数据，将分级加密后的轨迹数据上传到区块链。
101.在本技术实施例中，多级脱敏处理后的轨迹数据至少包括第一等级脱敏处理后的轨迹数据、第二等级脱敏处理后的轨迹数据，对于第一等级脱敏处理后的轨迹数据，采用第一加密密钥进行加密处理，对于第二等级脱敏处理后的轨迹数据，采用第二加密密钥进行加密处理。
102.在本技术实施例中，所述方法还包括：
103.保存和提供与分级加密后的轨迹数据对应的解密密钥，其中，解密密钥包括与第一加密密钥对应的第一解密密钥、与第二加密密钥对应的第二解密密钥。
104.在本技术实施例中，所述方法还包括：
105.向运营商上链节点发出请求，请求与计算用脱敏等级对应的解密密钥，分别向排重统计节点发送与计算用脱敏等级对应的解密密钥；
106.根据统计请求从区块链上获取分级加密后的轨迹数据，并使用与计算用脱敏等级对应的解密密钥对分级加密后的轨迹数据进行解密，得到解密后的轨迹数据。
107.在本技术实施例中，区块链存储运营商提供的轨迹数据，并根据统计请求，提取与统计请求对应的轨迹数据。
108.在本技术实施例中，统计请求包括的运营商名称、预定时间范围，预定地域范围。
109.在本技术实施例中，所述方法还包括：
110.采用基于相同轨迹数据的排重算法进行排重计算，其中，如果属于不同运营商的两个移动终端号码的运动轨迹基本相同，则认为这两个移动终端号码的用户是同一个自然人。
111.在本发明实施例中，能够对跨运营商的移动终端用户进行精确地排重统计，保护了运营商核心资产和用户隐私，利用区块链的防篡改特性，保护了用户轨迹数据、统计部门脱敏等级等重要数据，并能够针对不同类型的统计部门，如政府监管部门、商业广告机构等，实现不同脱敏等级的用户统计。
112.图7为根据本发明具体实施例的移动终端用户排重方法的流程图，在
113.步骤1，统计部门节点向排重计算节点发出统计请求，请求统计移动用户数量。其中，统计请求包括统计部门id、脱敏等级、预定时间范围、预定地域范围等条件，根据统计请求包括的多个条件，统计预定时间范围内、预定地域范围内的移动用户数量。
114.步骤2，排重计算节点根据统计请求向运营商上链节点发出脱敏等级确认请求，以请求运营商上链节点发送确认的脱敏等级。
115.步骤3，运营商上链节点接收脱敏等级确认请求，并根据该请求向排重计算节点发送确认的脱敏等级。其中，
116.如果统计部门的类型属于国家行政管理部门，则可以允许较低的脱敏等级，甚至可以将脱敏等级设置为0，即原始轨迹数据，无需对其进行脱敏处理。
117.如果统计部门的类型属于商业机构、企业或个人，则需要采取较高的脱敏等级，各运营商根据实际情况发送确认的脱敏等级。
118.对于多个运营商的情况，本方法将针对每个运营商，分别执行与步骤2和步骤3相同的步骤，例如图6中，针对运营商a执行步骤2和步骤3，针对运营商b执行步骤2’和步骤3’。虽然图6未示出，对于存在其他运营商的情况下，也可以针对其他运营商执行相应步骤。
119.步骤4，排重计算节点从运营商上链节点接收确认的脱敏等级，确定计算用脱敏等级。
120.在本发明中，步骤4不限定算法，例如，根据运营商a、运营商b分别确认的脱敏等级，选择等级最高(脱敏要求最严格)的脱敏等级作为计算用脱敏等级。当然，也可以根据实际需求，选择相应的脱敏等级作为计算用脱敏等级。
121.步骤5，排重计算节点向运营商上链节点发出请求，请求与计算用脱敏等级对应的解密密钥。
122.步骤6，运营商上链节点向排重统计节点发送与计算用脱敏等级对应的解密密钥。
123.对于多个运营商的情况，本方法将针对每个运营商，分别执行与步骤5和步骤6相同的步骤，例如图6中，针对运营商a执行步骤5和步骤6，针对运营商b执行步骤5’和步骤6’。虽然图6未示出，对于存在其他运营商的情况下，也可以针对其他运营商执行相应步骤。
124.步骤7，排重计算节点，根据统计请求从区块链上提取相应的轨迹数据，并使用与计算用脱敏等级对应的解密密钥对轨迹数据进行解密，得到解密后的轨迹数据。其中，相应的轨迹数据包括与统计请求的条件对应的各个运营商的轨迹数据，例如，在预定时间范围(2020年12月1日0时至2020年12月12日0时)、预定区域范围(中国)内的轨迹数据。
125.对于多个运营商的情况，本方法将针对每个运营商，分别执行与步骤7相同的步骤，例如图6中，针对运营商a执行步骤7，针对运营商b执行步骤7’。虽然图6未示出，对于存在其他运营商的情况下，也可以针对其他运营商执行相应步骤。
126.步骤8，排重计算节点根据解密后的轨迹数据，进行用户排重计算，得到统计结果。
127.在步骤8中，用户排重计算使用的算法，可以采用基于相同轨迹数据的排重算法，
具体地，如果属于不同运营商的两个移动终端号码的运动轨迹基本相同，例如，两个移动终端号码多次在相同的时间段内、驻留在相同的位置下，并且次数超过预定阈值，则认为这两个移动终端号码的用户是同一个自然人。
128.在判断属于不同运营商的两个移动终端号码是否驻留在相同的位置时，由于不同运营商基站位置不可能完全重合，因此，根据本发明的实施例，在两个移动终端号码的位置的经纬度并不完全相等的情况下，通过以下预定算法进行判断。
129.预定算法可以包括以下算法，当然，本发明也可以使用其他相关算法。
130.算法1：两个移动终端号码的驻留位置的距离小于预定阈值，该预定阈值可以根据运营商基站的布局情况进行设置，例如，对于密集城区的基站布局，该预定阈值可以设置为300米。
131.算法2：两个移动终端号码的驻留位置的距离小于与脱敏等级对应的地理坐标比例尺的预定倍数。
132.例如，当预定倍数为2时，设定脱敏等级为0级时的地理坐标比例尺的方格的边长为1，则脱敏等级为1时的地理坐标比例尺的方格的边长为2，依次类推，脱敏等级为2时的地理坐标比例尺的方格的边长为4。当然，该预定倍数可以根据运营商基站的布局情况进行设置。
133.算法3：在预定脱敏等级下，两个移动终端号码的驻留位置重合到同一个地理坐标比例尺的方格内。
134.在步骤8中，考虑到一个自然用户同时拥有多个运营商的多个移动终端号码的情况，可以从运营商a中取任意一个移动终端号码x，以该移动终端号码x的轨迹数据作为参考基准，对运营商b中的多个移动终端号码y、z、
…
、n进行分析，如果该移动终端号码x的轨迹与运营商b中的多个移动终端号码y、z、
…
、n的轨迹相同，则确认移动终端号码x是与运营商b中的多个移动终端号码y、z、
…
、n属于同一个自然人用户，排重计算时将这些移动终端号码统计为该同一个自然人用户。
135.步骤9，排重计算节点向统计部门节点反馈统计结果。其中，该统计结果已经做了跨运营商的用户排重。
136.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述用户排重方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等。
137.需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
138.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上述实施例方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
139.上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。