一种基于大数据的游戏玩家操作偏好分析方法和系统与流程

1.本发明属于大数据应用技术领域，尤其涉及一种基于大数据的游戏玩家操作偏好分析方法和系统。


背景技术：

2.大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理的资讯。
3.随着大数据技术的发展，大数据逐渐应用于生活中的方方面面，其作为一种数据分析的手段，被大量应用于计算机相关的各种设备当中，如各种设备中的操作系统、应用程序。
4.在当前的游戏设备或者游戏系统中，为了便于玩家进行操作，一般各种操作指令都是可以自助调节的，如修改各个按键对应的指令，但是随着游戏进程的不同，不同场景下玩家对按键的需求也是不同的，因此，现有技术中固定的游戏操作按键无法根据不同场景进行变换。


技术实现要素：

5.本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据的游戏玩家操作偏好分析方法，旨在解决现有技术中固定的游戏操作按键无法根据不同场景进行变换的问题。
6.本发明实施例是这样实现的，一种基于大数据的游戏玩家操作偏好分析方法，所述方法包括：
7.获取玩家操作数据和游戏场景数据，所述游戏操作数据中记录有不同的场景参数；
8.对玩家进行分类，根据玩家分类情况对玩家操作数据进行划分得到独立玩家数据；
9.提取独立玩家数据中各个玩家的按键变化数据，对游戏场景数据中的各个场景进行划分，得到分类场景；
10.将分类场景与场景参数进行比较，对独立玩家数据进行划分，提取不同场景下的按键使用数据，生成玩家偏好操作按键设置。
11.优选的，所述对玩家进行分类，根据玩家分类情况对玩家操作数据进行划分得到独立玩家数据的步骤，具体包括：
12.统计各个玩家常用的游戏角色，计算各个游戏角色的使用时间，对游戏角色进行排名；
13.根据排名情况对将具有相同游戏角色排序的玩家划分为一类；
14.根据同一类玩家的信息从玩家操作数据提取各个玩家对应的玩家操作数据，得到独立玩家数据。
15.优选的，所述提取独立玩家数据中各个玩家的按键变化数据，对游戏场景数据中
的各个场景进行划分，得到分类场景的步骤，具体包括：
16.逐个确定各个玩家修改按键设置的时间以及实时游戏场景，并记录修改前后的按键设置情况；
17.统计实时游戏场景在修改时间前后的场景参数变化情况，统计变化率，变化率超过预设值时，则确定该修改按键设置的时间为场景划分节点；
18.根据场景划分节点对游戏场景数据中的各个场景进行划分，得到分类场景。
19.优选的，所述将分类场景与场景参数进行比较，对独立玩家数据进行划分，提取不同场景下的按键使用数据，生成玩家偏好操作按键设置的步骤，具体包括：
20.将分类场景与场景参数进行比较，确定独立玩家数据中各部分对应的应用场景；
21.根据应用场景提取独立玩家数据中对应的按键使用数据；
22.对按键使用数据进行统计和分析，对按键设置进行排序，生成玩家偏好操作按键设置。
23.优选的，所述玩家偏好操作按键设置至少包含两组推荐的按键设置方案。
24.优选的，所述场景参数至少包括游戏角色位置参数和场景角色位置参数。
25.本发明实施例的另一目的在于提供一种基于大数据的游戏玩家操作偏好分析系统，所述系统包括：
26.数据获取模块，用于获取玩家操作数据和游戏场景数据，所述游戏操作数据中记录有不同的场景参数；
27.数据分类模块，用于对玩家进行分类，根据玩家分类情况对玩家操作数据进行划分得到独立玩家数据；
28.场景分类模块，用于提取独立玩家数据中各个玩家的按键变化数据，对游戏场景数据中的各个场景进行划分，得到分类场景；
29.按键设置推荐模块，用于将分类场景与场景参数进行比较，对独立玩家数据进行划分，提取不同场景下的按键使用数据，生成玩家偏好操作按键设置。
30.优选的，所述数据分类模块包括：
31.玩家信息统计单元，用于统计各个玩家常用的游戏角色，计算各个游戏角色的使用时间，对游戏角色进行排名；
32.玩家分类单元，用于根据排名情况对将具有相同游戏角色排序的玩家划分为一类；
33.数据提取单元，用于根据同一类玩家的信息从玩家操作数据提取各个玩家对应的玩家操作数据，得到独立玩家数据。
34.优选的，所述场景分类模块包括：
35.按键设置记录单元，用于逐个确定各个玩家修改按键设置的时间以及实时游戏场景，并记录修改前后的按键设置情况；
36.节点确定单元，用于统计实时游戏场景在修改时间前后的场景参数变化情况，统计变化率，变化率超过预设值时，则确定该修改按键设置的时间为场景划分节点；
37.场景划分单元，用于根据场景划分节点对游戏场景数据中的各个场景进行划分，得到分类场景。
38.优选的，所述按键设置推荐模块包括：
39.场景识别单元，用于将分类场景与场景参数进行比较，确定独立玩家数据中各部分对应的应用场景；
40.数据调取单元，用于根据应用场景提取独立玩家数据中对应的按键使用数据；
41.操作按键推荐单元，用于对按键使用数据进行统计和分析，对按键设置进行排序，生成玩家偏好操作按键设置。
42.本发明实施例提供的一种基于大数据的游戏玩家操作偏好分析方法，通过对玩家操作数据进行收集，并进行大数据分析，从而确定各个游戏场景下玩家常用的按键设置，从而将该按键设置与场景之间构建映射关系，在不同的游戏场景时，将其推荐给玩家，使得玩家能够快速获得适合自己的游戏操作方式降低了不必要的游戏难度，提升了游戏体验。
附图说明
43.图1为本发明实施例提供的一种基于大数据的游戏玩家操作偏好分析方法的流程图；
44.图2为本发明实施例提供的对玩家进行分类，根据玩家分类情况对玩家操作数据进行划分得到独立玩家数据的步骤的流程图；
45.图3为本发明实施例提供的提取独立玩家数据中各个玩家的按键变化数据，对游戏场景数据中的各个场景进行划分，得到分类场景的步骤的流程图；
46.图4为本发明实施例提供的将分类场景与场景参数进行比较，对独立玩家数据进行划分，提取不同场景下的按键使用数据，生成玩家偏好操作按键设置的步骤的流程图；
47.图5为本发明实施例提供的一种基于大数据的游戏玩家操作偏好分析系统的架构图；
48.图6为本发明实施例提供的一种数据分类模块的架构图；
49.图7为本发明实施例提供的一种场景分类模块的架构图；
50.图8为本发明实施例提供的一种按键设置推荐模块的架构图。
具体实施方式
51.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
52.可以理解，本技术所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本技术的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。
53.随着大数据技术的发展，大数据逐渐应用于生活中的方方面面，其作为一种数据分析的手段，被大量应用于计算机相关的各种设备当中，如各种设备中的操作系统、应用程序。在当前的游戏设备或者游戏系统中，为了便于玩家进行操作，一般各种操作指令都是可以自助调节的，如修改各个按键对应的指令，但是随着游戏进程的不同，不同场景下玩家对按键的需求也是不同的，因此，现有技术中固定的游戏操作按键无法根据不同场景进行变换。
54.本发明中，通过对玩家操作数据进行收集，并进行大数据分析，从而确定各个游戏场景下玩家常用的按键设置，从而将该按键设置与场景之间构建映射关系，在不同的游戏场景时，将其推荐给玩家，使得玩家能够快速获得适合自己的游戏操作方式降低了不必要的游戏难度，提升了游戏体验。
55.如图1所示，为本发明实施例提供的一种基于大数据的游戏玩家操作偏好分析方法的流程图，所述方法包括：
56.s100，获取玩家操作数据和游戏场景数据，所述游戏操作数据中记录有不同的场景参数。
57.在本步骤中，获取玩家操作数据和游戏场景数据，其中玩家操作数据是玩家在进行游戏操作时产生的数据，如游戏角色、游戏角色的位置、游戏角色所处的游戏场景以及各个时刻用户使用的按键设置等，游戏场景数据为游戏内置的地图场景，在每个游戏场景中，均设置有不同的游戏参数，如场景参数至少包括游戏角色位置参数和场景角色位置参数，其中，游戏角色是指玩家控制的游戏角色，场景角色则是游戏中设置的npc。
58.s200，对玩家进行分类，根据玩家分类情况对玩家操作数据进行划分得到独立玩家数据。
59.在本步骤中，对玩家进行分类，不同的游戏玩家具有不同的游戏习惯，即不同的玩家具有不同的操作偏好，特别是按键，不同玩家对按键的设置也是不同的，所以先对玩家进行分类，然后根据同一类玩家的按键设置情况来确定相应的按键推荐，此时得到的按键推荐是符合大部分玩家的操作习惯的，因此普适性更好，在进行分析之前，需要对玩家的数据进行归类，将同一类玩家的游戏数据放在一起分析，即得到独立玩家数据，具体的，独立玩家数据中为一个独立玩家对应的数据，同一分类下存在多个玩家，则对应了对个独立玩家数据。
60.s300，提取独立玩家数据中各个玩家的按键变化数据，对游戏场景数据中的各个场景进行划分，得到分类场景。
61.在本步骤中，提取独立玩家数据中各个玩家的按键变化数据，在玩家的游戏过程中，当出现场景变化时，会根据不同的游戏场景设置不同的按键，从而根据不同的按键来适应不同的游戏场景，那么在游戏数据中则对各个玩家玩游戏时的按键设置情况进行实时记录，然后根据按键设置的变化来对游戏场景数据中的各个场景进行划分，得到分类场景。
62.s400，将分类场景与场景参数进行比较，对独立玩家数据进行划分，提取不同场景下的按键使用数据，生成玩家偏好操作按键设置。
63.在本步骤中，将分类场景与场景参数进行比较，在游戏场景数据中，记录了所有游戏场景，每个游戏场景中均有对应的场景角色等信息，通过对分类场景与场景参数的比较，从而分类场景与各个游戏场景之间的对应关系，对每一个游戏场景下的按键使用数据进行综合分析，生成玩家偏好操作按键设置，以确定各个游戏场景中玩家使用的按键设置情况，为每一个游戏场景生成相应的按键设置推荐，以供玩家进行选择。
64.如图2所示，作为本发明的一个优选实施例，所述对玩家进行分类，根据玩家分类情况对玩家操作数据进行划分得到独立玩家数据的步骤，具体包括：
65.s201，统计各个玩家常用的游戏角色，计算各个游戏角色的使用时间，对游戏角色进行排名。
66.在本步骤中，统计各个玩家常用的游戏角色，在一个游戏中存在有多个游戏角色供用户进行选择，统计玩家使用各个游戏角色的时间，具体的，可以以一定周期为限，如一个月内，统计玩家使用各个游戏角色的时间，进而根据游戏时间进行排序，若包含a、b、c和d四个角色，各自的使用时长分别为6、20、18和12，按照时间进行排序的顺序为b、c、d和a。
67.s202，根据排名情况对将具有相同游戏角色排序的玩家划分为一类。
68.在本步骤中，根据排名情况对将具有相同游戏角色排序的玩家划分为一类，即将排序情况同为b、c、d和a的玩家划分为一类，具体的，也可以统计各个玩家使用时间的比例来确定，如包含a、b、c和d四个角色，各自的使用时长分别为6、20、18和12，则a、b、c和d的比例为3:10:9:6，在进行划分时，将游戏角色使用时间比例相同的玩家划分为一类。
69.s203，根据同一类玩家的信息从玩家操作数据提取各个玩家对应的玩家操作数据，得到独立玩家数据。
70.在本步骤中，根据同一类玩家的信息从玩家操作数据提取各个玩家对应的玩家操作数据，玩家分类结束之后，确定各个玩家的信息，逐个提取各个玩家的信息，得到独立玩家数据。
71.如图3所示，作为本发明的一个优选实施例，所述提取独立玩家数据中各个玩家的按键变化数据，对游戏场景数据中的各个场景进行划分，得到分类场景的步骤，具体包括：
72.s301，逐个确定各个玩家修改按键设置的时间以及实时游戏场景，并记录修改前后的按键设置情况。
73.在本步骤中，逐个确定各个玩家修改按键设置的时间以及实时游戏场景，即记录每个玩家案件设置的变化情况，如在a-b时间段内使用的是a按键设置，在b-c时间段内使用的是b按键设置，那么在b时刻即存在对案件的修改。
74.s302，统计实时游戏场景在修改时间前后的场景参数变化情况，统计变化率，变化率超过预设值时，则确定该修改按键设置的时间为场景划分节点。
75.在本步骤中，统计实时游戏场景在修改时间前后的场景参数变化情况，通过对场景参数的分析，确定场景是否发生大幅变化，若场景未发生大幅度变化，则说明该修改并非是场景变化所导致，随后进行回溯，回溯至变化率超过预设值的时刻得到b 时刻，将其作为场景划分节点，若场景未发生大幅度变化，则b时刻即为场景划分节点。
76.s303，根据场景划分节点对游戏场景数据中的各个场景进行划分，得到分类场景。
77.在本步骤中，根据场景划分节点对游戏场景数据中的各个场景进行划分，在统计所有的场景划分节点之后，将会将场景划分为多个部分，每一个部分即为一个分类场景，如游戏存在十个分类场景，在每个分类场景下，玩家会采用不同的按键设置。
78.如图4所示，作为本发明的一个优选实施例，所述将分类场景与场景参数进行比较，对独立玩家数据进行划分，提取不同场景下的按键使用数据，生成玩家偏好操作按键设置的步骤，具体包括：
79.s401，将分类场景与场景参数进行比较，确定独立玩家数据中各部分对应的应用场景。
80.在本步骤中，将分类场景与场景参数进行比较，分类场景中对应有多个参数，将其与场景参数进行比较，场景参数与分类场景对应的参数重合率超过预设值时，则说明当前游戏玩家所处的场景与分类场景相同。
81.s402，根据应用场景提取独立玩家数据中对应的按键使用数据。
82.在本步骤中，根据应用场景提取独立玩家数据中对应的按键使用数据，即确定该场景中，每个玩家各自使用的按键设置情况，从而对所有按键设置情况进行汇总，得到多个按键设置方案。
83.s403，对按键使用数据进行统计和分析，对按键设置进行排序，生成玩家偏好操作按键设置。
84.在本步骤中，对按键使用数据进行统计和分析，即确定各个按键设置方案被使用的占比，通过排序，提取前三个按键设置方案作为推荐方案，以生成玩家偏好操作按键设置，将其提供给玩家选择，如供存在5个按键设置方案，5个按键设置方案各自的使用人数为10万，20万，30万，40万和50万，那么将使用人数为30万，40万和50万对应的按键设置方案推荐给玩家选择。
85.如图5所示，为本发明实施例提供的一种基于大数据的游戏玩家操作偏好分析系统，所述系统包括：
86.数据获取模块100，用于获取玩家操作数据和游戏场景数据，所述游戏操作数据中记录有不同的场景参数。
87.在本系统中，数据获取模块100获取玩家操作数据和游戏场景数据，其中玩家操作数据是玩家在进行游戏操作时产生的数据，如游戏角色、游戏角色的位置、游戏角色所处的游戏场景以及各个时刻用户使用的按键设置等，游戏场景数据为游戏内置的地图场景，在每个游戏场景中，均设置有不同的游戏参数，如场景参数至少包括游戏角色位置参数和场景角色位置参数，其中，游戏角色是指玩家控制的游戏角色，场景角色则是游戏中设置的npc。
88.数据分类模块200，用于对玩家进行分类，根据玩家分类情况对玩家操作数据进行划分得到独立玩家数据。
89.在本系统中，数据分类模块200对玩家进行分类，不同的游戏玩家具有不同的游戏习惯，即不同的玩家具有不同的操作偏好，特别是按键，不同玩家对按键的设置也是不同的，所以先对玩家进行分类，然后根据同一类玩家的按键设置情况来确定相应的按键推荐，此时得到的按键推荐是符合大部分玩家的操作习惯的，因此普适性更好，在进行分析之前，需要对玩家的数据进行归类，将同一类玩家的游戏数据放在一起分析，即得到独立玩家数据，具体的，独立玩家数据中为一个独立玩家对应的数据，同一分类下存在多个玩家，则对应了对个独立玩家数据。
90.场景分类模块300，用于提取独立玩家数据中各个玩家的按键变化数据，对游戏场景数据中的各个场景进行划分，得到分类场景。
91.在本系统中，场景分类模块300提取独立玩家数据中各个玩家的按键变化数据，在玩家的游戏过程中，当出现场景变化时，会根据不同的游戏场景设置不同的按键，从而根据不同的按键来适应不同的游戏场景，那么在游戏数据中则对各个玩家玩游戏时的按键设置情况进行实时记录，然后根据按键设置的变化来对游戏场景数据中的各个场景进行划分，得到分类场景。
92.按键设置推荐模块400，用于将分类场景与场景参数进行比较，对独立玩家数据进行划分，提取不同场景下的按键使用数据，生成玩家偏好操作按键设置。
93.在本系统中，按键设置推荐模块400将分类场景与场景参数进行比较，在游戏场景数据中，记录了所有游戏场景，每个游戏场景中均有对应的场景角色等信息，通过对分类场景与场景参数的比较，从而分类场景与各个游戏场景之间的对应关系，对每一个游戏场景下的按键使用数据进行综合分析，生成玩家偏好操作按键设置，以确定各个游戏场景中玩家使用的按键设置情况，为每一个游戏场景生成相应的按键设置推荐，以供玩家进行选择。
94.如图6所示，作为本发明的一个优选实施例，所述数据分类模块200包括：
95.玩家信息统计单元201，用于统计各个玩家常用的游戏角色，计算各个游戏角色的使用时间，对游戏角色进行排名。
96.在本模块中，玩家信息统计单元201统计各个玩家常用的游戏角色，在一个游戏中存在有多个游戏角色供用户进行选择，统计玩家使用各个游戏角色的时间，具体的，可以以一定周期为限，如一个月内，统计玩家使用各个游戏角色的时间，进而根据游戏时间进行排序，若包含a、b、c和d四个角色，各自的使用时长分别为6、20、18和12，按照时间进行排序的顺序为b、c、d和a。
97.玩家分类单元202，用于根据排名情况对将具有相同游戏角色排序的玩家划分为一类。
98.在本模块中，玩家分类单元202根据排名情况对将具有相同游戏角色排序的玩家划分为一类，即将排序情况同为b、c、d和a的玩家划分为一类，具体的，也可以统计各个玩家使用时间的比例来确定，如包含a、b、c和d四个角色，各自的使用时长分别为6、20、18和12，则a、b、c和d的比例为3:10:9:6，在进行划分时，将游戏角色使用时间比例相同的玩家划分为一类。
99.数据提取单元203，用于根据同一类玩家的信息从玩家操作数据提取各个玩家对应的玩家操作数据，得到独立玩家数据。
100.在本模块中，数据提取单元203根据同一类玩家的信息从玩家操作数据提取各个玩家对应的玩家操作数据，玩家分类结束之后，确定各个玩家的信息，逐个提取各个玩家的信息，得到独立玩家数据。
101.如图7所示，作为本发明的一个优选实施例，所述场景分类模块300包括：
102.按键设置记录单元301，用于逐个确定各个玩家修改按键设置的时间以及实时游戏场景，并记录修改前后的按键设置情况。
103.在本模块中，按键设置记录单元301逐个确定各个玩家修改按键设置的时间以及实时游戏场景，即记录每个玩家案件设置的变化情况，如在a-b时间段内使用的是a按键设置，在b-c时间段内使用的是b按键设置，那么在b时刻即存在对案件的修改。
104.节点确定单元302，用于统计实时游戏场景在修改时间前后的场景参数变化情况，统计变化率，变化率超过预设值时，则确定该修改按键设置的时间为场景划分节点。
105.在本模块中，节点确定单元302统计实时游戏场景在修改时间前后的场景参数变化情况，通过对场景参数的分析，确定场景是否发生大幅变化，若场景未发生大幅度变化，则说明该修改并非是场景变化所导致，随后进行回溯，回溯至变化率超过预设值的时刻得到b 时刻，将其作为场景划分节点，若场景未发生大幅度变化，则b时刻即为场景划分节点。
106.场景划分单元303，用于根据场景划分节点对游戏场景数据中的各个场景进行划分，得到分类场景。
107.在本模块中，场景划分单元303根据场景划分节点对游戏场景数据中的各个场景进行划分，在统计所有的场景划分节点之后，将会将场景划分为多个部分，每一个部分即为一个分类场景，如游戏存在十个分类场景，在每个分类场景下，玩家会采用不同的按键设置。
108.如图8所示，作为本发明的一个优选实施例，所述按键设置推荐模块400包括：
109.场景识别单元401，用于将分类场景与场景参数进行比较，确定独立玩家数据中各部分对应的应用场景。
110.在本模块中，场景识别单元401将分类场景与场景参数进行比较，分类场景中对应有多个参数，将其与场景参数进行比较，场景参数与分类场景对应的参数重合率超过预设值时，则说明当前游戏玩家所处的场景与分类场景相同。
111.数据调取单元402，用于根据应用场景提取独立玩家数据中对应的按键使用数据。
112.在本模块中，数据调取单元402根据应用场景提取独立玩家数据中对应的按键使用数据，即确定该场景中，每个玩家各自使用的按键设置情况，从而对所有按键设置情况进行汇总，得到多个按键设置方案。
113.操作按键推荐单元403，用于对按键使用数据进行统计和分析，对按键设置进行排序，生成玩家偏好操作按键设置。
114.在本模块中，操作按键推荐单元403对按键使用数据进行统计和分析，即确定各个按键设置方案被使用的占比，通过排序，提取前三个按键设置方案作为推荐方案，以生成玩家偏好操作按键设置，将其提供给玩家选择，如供存在5个按键设置方案，5个按键设置方案各自的使用人数为10万，20万，30万，40万和50万，那么将使用人数为30万，40万和50万对应的按键设置方案推荐给玩家选择。
115.应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
116.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
117.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实
施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
118.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
119.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。