服务设施可达性的评估方法、装置、电子设备和存储介质

1.本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及服务设施可达性的评估方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.城市服务设施的空间分布通常与到达设施的难易程度相关，一般采用可达性来衡量城市服务设施的空间分布情况。评估可达性可以衡量到达服务设施的机会、成本以及难易程度。因此，研究城市服务设施的空间可达性对城市的经济发展和公共健康有着重要意义。
3.空间可达性是指交通网络中各节点的相互作用机会的大小。可达性的高低决定了出发地与目的地之间社会交通和经济联系的密切程度，也反映着该地区居民出行的便利程度。目前针对服务设施空间可达性的方法未充分考虑服务设施之间的竞争关系，影响了对于可达性评估的准确性。


技术实现要素：

4.本发明实施例的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。
5.本发明实施例提供了服务设施可达性的评估方法、装置、电子设备和存储介质，其可以提高对于服务设施的可达性评估的准确性。
6.第一方面，提供了一种服务设施可达性的评估方法，包括：确定目标区域中每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及确定所述目标区域中每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施；获取所述目标区域中每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务需求区域的需求规模数据，其中，所述竞争权重用于表示所述服务设施的受欢迎程度；根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施的供需比；根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性。
7.可选地，所述竞争权重为基于预设的服务体验评价规则由人为评定的。
8.可选地，所述方法包括：基于预设的通行距离阈值设置搜索半径；所述确定目标区域中每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及确定所述目标区域中每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施，包括：将所述目标区域中位于每个服务设施的搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及将所述目标区域中位于每个服务需求区域的所述搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务需求区域
所对应的至少一个服务设施。
9.可选地，所述根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施的供需比，包括：根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重、每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据以及所述至少一个服务需求区域中每个服务需求区域的距离权重，确定每个服务设施的供需比，其中，所述至少一个服务需求区域的距离权重随着所述至少一个服务需求区域与相应服务设施之间的通行距离的增加而减小；所述根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，包括：根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比以及所述至少一个服务设施中每个服务设施的距离权重，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，其中，所述至少一个服务设施的距离权重随着所述至少一个服务设施与相应服务需求区域之间的通行距离的增加而减小。
10.可选地，所述方法包括：基于预设的通行时间阈值设置搜索半径；所述确定目标区域中每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及确定所述目标区域中每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施，包括：将所述目标区域中位于每个服务设施的搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及将所述目标区域中位于每个服务需求区域的所述搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施。
11.可选地，所述根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施的供需比，包括：根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重、每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据以及所述至少一个服务需求区域中每个服务需求区域的时间权重，确定每个服务设施的供需比，其中，所述至少一个服务需求区域的时间权重随着所述至少一个服务需求区域与相应服务设施之间的通行时间的增加而减小；所述根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，包括：根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比以及所述至少一个服务设施中每个服务设施的时间权重，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，其中，所述至少一个服务设施的时间权重随着所述至少一个服务设施与相应服务需求区域之间的通行时间的增加而减小。
12.可选地，所述基于预设的通行时间阈值设置搜索半径，包括：在多个出行方式下，基于预设的通行时间阈值确定与所述多个出行方式相匹配的多个搜索半径；所述确定目标区域中每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及确定所述目标区域中每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施，包括：针对每个出行方式，将所述目标区域中位于每个服务设施的每个搜索半径范围内
的至少一个服务需求区域确定为在每个出行方式下每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及将所述目标区域中位于每个服务需求区域的每个搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施；所述根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施的供需比，包括：针对每个出行方式，根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及在每个出行方式下所确定的每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施在每个出行方式下的供需比；所述根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，包括：针对每个出行方式，根据在每个出行方式下每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域在每个出行方式下的服务设施可达性。
13.可选地，在针对每个出行方式，根据在每个出行方式下每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域在每个出行方式下的服务设施可达性之后，所述根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，还包括：根据每个服务需求区域在多个出行方式下的服务设施可达性，确定每个服务需求区域在所述多个出行方式下的服务设施可达性。
14.可选地，所述方法还包括：根据所述目标区域中所述多个出行方式的使用频率，确定在多个出行方式下的服务设施可达性的可达性权重；所述根据每个服务需求区域在多个出行方式下的服务设施可达性，确定每个服务需求区域在所述多个出行方式下的服务设施可达性，包括：根据每个服务需求区域在多个出行方式下的服务设施可达性和可达性权重，得到每个服务需求区域在所述多个出行方式下的服务设施可达性。
15.第二方面，提供了一种服务设施可达性的评估装置，包括：服务设施和服务需求区域确定模块，用于确定目标区域中每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及确定所述目标区域中每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施；数据获取模块，用于获取所述目标区域中每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务需求区域的需求规模数据，其中，所述竞争权重用于表示所述服务设施的受欢迎程度；供需比确定模块，用于根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施的供需比；可达性确定模块，用于根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性。
16.第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所
述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行所述的方法。
17.第四方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时，实现所述的方法。
18.本发明实施例至少包括以下有益效果：本发明实施例提供的服务设施可达性的评估方法、装置、电子设备和存储介质。该方法首先确定目标区域中每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及确定所述目标区域中每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施，然后获取所述目标区域中每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务需求区域的需求规模数据，其中，所述竞争权重用于表示所述服务设施的受欢迎程度，再根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施的供需比，最后根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性。基于该方法和装置，其在确定服务设施的供需比时引入竞争权重，竞争权重可以表示服务设施的受欢迎程度，相较于从客观角度表征服务设施的服务能力的供给规模数据，竞争权重可以从人的主观角度对服务设施的服务能力进行表征，可以反映出不同服务设施之间的竞争关系，因此，可以更加准确地反映服务设施的服务能力，进而提高对于服务设施可达性评估的准确性。
19.本发明实施例的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明实施例的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
20.图1为本发明一个实施例提供的服务设施可达性的评估方法的流程图。
21.图2为本发明另一个实施例提供的四种出行方式下搜索半径的示意图。
22.图3为本发明一个实施例提供的服务设施可达性的评估装置的结构示意图。
23.图4为本发明一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
24.下面结合附图对本发明实施例做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
25.目前，针对服务设施可达性的评估方法在确定服务设施的供需比时，仅从客观角度对服务设施的服务能力进行评估，未充分考虑不同服务设施之间的竞争关系，导致不能准确反映服务设施的服务能力，进而导致对于服务设施可达性的评估不够准确。基于此，本发明实施例在确定服务设施的供需比时引入竞争权重，竞争权重可以表示服务设施的受欢迎程度，可以从人的主观角度对服务设施的服务能力进行表征，以充分反映出不同服务设施之间的竞争关系，进而提高对于服务设施可达性评估的准确性。
26.图1为本发明实施例提供的服务设施可达性的评估方法的流程图，由具有处理能力的系统、服务端设备或服务设施的可达性评估装置执行。如图1所示，该方法包括步骤110至步骤140。
27.步骤110，确定目标区域中每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及确定所述目标区域中每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施。
28.这里，服务设施可以是城市公园、医院等公共服务设施，也可以是快递站，药店等其他类型的服务设施。服务需求区域可以是对服务具有需求的区域，其类型视服务内容而定。例如，当服务设施为快递站时，服务需求区域可以是居民区或者发送快递的商家等等。
29.在一些实施例中，所述方法包括：基于预设的通行距离阈值设置搜索半径；所述确定目标区域中每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及确定所述目标区域中每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施，包括：将所述目标区域中位于每个服务设施的搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及将所述目标区域中位于每个服务需求区域的所述搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施。
30.在本实施例中，在任一个服务设施的搜索半径范围内的服务需求区域，可以认为该服务需求区域能够得到该服务设施的服务，超出搜索半径的范围，则可以认为该服务需求区域难以得到该服务设施的服务。以此，可以为每个服务设施确定出至少一个服务需求区域，也可以为每个服务需求区域确定出至少一个服务设施。
31.搜索半径为基于预设的通行距离阈值而设置的。这里，通行距离阈值可以根据经验或者试验加以选择，例如将通行距离阈值设置为10公里，则搜索半径为10公里。
32.在另一些实施例中，所述方法包括：基于预设的通行时间阈值设置搜索半径；所述确定目标区域中每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及确定所述目标区域中每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施，包括：将所述目标区域中位于每个服务设施的搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及将所述目标区域中位于每个服务需求区域的所述搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施。
33.在实际应用中，基于通行距离阈值确定搜索半径存在一定的局限性。基于通行距离阈值所确定的搜索半径不能准确地反映真实的可达性。例如，在当一个服务设施可以通过高速公路到达一个服务需求区域时，随着二者之间的距离很远，但由该服务需求区域到该服务设施的可达性并不差。基于此，本发明实施例基于预设的通行时间阈值设置搜索半径。当一个服务设施和一个服务需求区域之间的通行时间较小，可以认为该服务需求区域能够得到该服务设施的服务，可达性较好；反之，可以认为该服务需求区域难以得到该服务设施的服务，可达性较差。换言之，服务设施和服务需求区域之间的通行时间能够更加准确地反映真实的可达性。
34.进一步地，基于预设的通行时间阈值设置搜索半径，包括：将在所述预设的通行时间阈值所能够到达的距离设定为搜索半径，也就是，根据预设通行时间阈值与通行速度的乘积计算搜索半径。通行时间阈值可以根据实际情况或者经验进行设置。通行速度可以是目标区域中交通的平均通行速度。例如将通行时间阈值设置为30分钟，则搜索半径可以是30分钟能够到达的距离；假设通行速度为30公里/小时，则搜索半径为15公里。
35.在一些示例中，所述基于预设的通行时间阈值设置搜索半径，包括：在多个出行方式下，基于预设的通行时间阈值确定与所述多个出行方式相匹配的多个搜索半径。
36.出行方式可以是驾车出行、公共交通出行、骑行或步行等。“多个出行方式”则可以包括驾车出行、公共交通出行、骑行、步行中的一种或几种。不同的出行方式会导致服务需求区域的服务设施可达性产生不同。例如，在给定的通行时间阈值的情况下，在驾车模式下
服务设施的服务范围会相对扩大，而步行模式下服务设施的服务范围会相对缩小。如果一个服务需求区域在驾车模式下其服务设施可达性较好，而在步行模式下服务设施可达性较差，可能说明该服务需求区域对于出行方式具有一定的要求。因此，分析多种出行方式下服务需求区域的服务设施可达性有助于提高对于可达性评估的准确性和全面性。
37.具体地，不同出行方式主要会导致通行速度不同。可以根据预设通行时间阈值与某一个出行方式下通行速度的乘积计算相应出行方式下的搜索半径。每个出行方式下的通行速度可以根据每个出行方式下平均通行速度确定。例如，将成年人的步行平均速度作为步行模式下的通行速度，或者将驾车的平均车速作为驾车模式下的通行速度。由此，可以为多个出行方式计算出搜索半径。
38.进一步地，所述确定目标区域中每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及确定所述目标区域中每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施，包括：针对每个出行方式，将所述目标区域中位于每个服务设施的每个搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为在每个出行方式下每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及将所述目标区域中位于每个服务需求区域的每个搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施。
39.由于不同出行方式下所确定的搜索半径不同，导致在不同出行方式下服务设施所服务的服务需求区域会发生改变，服务需求区域所对应的服务设施同样也会发生改变。因此，针对每个出行方式，须单独确定每个服务设施在相应的搜索半径下的服务需求区域以及每个服务需求区域所对应的服务设施。
40.步骤120，获取所述目标区域中每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务需求区域的需求规模数据，其中，所述竞争权重用于表示所述服务设施的受欢迎程度。
41.本步骤中，基于服务设施的供给规模数据和竞争权重，可以确定服务设施的服务能力。在确定服务设施的供需比时引入竞争权重，竞争权重可以表示服务设施的受欢迎程度，相较于从客观角度表征服务设施的服务能力的供给规模数据，竞争权重可以从人的主观角度对服务设施的服务能力进行表征，可以反映出不同服务设施之间的竞争关系，因此，可以更加准确地反映服务设施的服务能力，进而提高对于服务设施可达性评估的准确性。
42.在一些实施例中，所述竞争权重为基于预设的服务体验评价规则由人为评定的。预设的服务体验评价规则可以包括针对服务设施的多方面的评分标准，例如，针对服务设施的面积、服务态度、服务及时性、停车位置等多方面的评分标准，居民可以针对上述多方面进行逐一评分，之后再根据评价规则中的规定，将细项的评分进行求和得到针对服务设施的综合性评分，该综合性评分可以反映服务设施的受欢迎程度，可以从人的主观角度对服务设施的服务能力进行表征，可以作为竞争权重。
43.在一些示例中，可以采用目前市场上普遍使用的评分app中的评分作为服务设施的竞争权重。
44.供给规模数据可以从客观角度对服务设施的服务能力进行表征，例如，服务设施的面积、服务人员的数量、停车位置的面积等等，根据服务设施的种类不同，供给规模数据的内容也可以进行调整。需求规模数据用于对服务需求设施所需要的服务的多少进行表征，例如，居民区的人口数量或者某一类需要服务的人口的数量，例如居民区中老人的数量。
45.步骤130，根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施的供需比。
46.具体地，可以以服务设施的供给规模数据和竞争权重的乘积计算服务设施的服务能力，计算该服务设施所服务的全部服务需求区域的需求规模数据之和作为该服务设施的总需求规模，再计算服务设施的服务能力与总需求规模之间的比值，作为服务设施的供需比。
47.在一些实施例中，所述根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施的供需比，包括：根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重、每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据以及所述至少一个服务需求区域中每个服务需求区域的距离权重，确定每个服务设施的供需比，其中，所述至少一个服务需求区域的距离权重随着所述至少一个服务需求区域与相应服务设施之间的通行距离的增加而减小。
48.实际应用中，对于一个服务设施，其服务范围（即搜索半径范围）内的服务需求区域与该服务设施之间的通行距离的大小，将影响服务设施的总需求规模的计算。换言之，当服务范围（即搜索半径范围）内的服务需求区域与该服务设施之间的通行距离越小，该服务需求区域对于服务设施的总需求规模的贡献越大；反之，该服务需求区域对于服务设施的总需求规模的贡献越小。因此，本发明实施例在计算服务设施的供需比时，引入服务需求区域的距离权重。对于一个服务设施，其服务范围内的服务需求区域的距离权重将随着服务需求区域与该服务设施之间的通行距离的增加而减小。
49.服务需求区域的距离权重可以根据距离衰减函数计算。距离衰减函数可以是高斯函数、幂函数或指数函数。
50.在另一些实施例中，所述根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施的供需比，包括：根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重、每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据以及所述至少一个服务需求区域中每个服务需求区域的时间权重，确定每个服务设施的供需比，其中，所述至少一个服务需求区域的时间权重随着所述至少一个服务需求区域与相应服务设施之间的通行时间的增加而减小。
51.在实际应用中，对于一个服务设施，其服务范围（即搜索半径范围）内的服务需求区域与该服务设施之间的通行时间的大小，将影响服务设施的总需求规模的计算。换言之，当服务范围（即搜索半径范围）内的服务需求区域与该服务设施之间的通行时间越小，该服务需求区域对于服务设施的总需求规模的贡献越大；反之，该服务需求区域对于服务设施的总需求规模的贡献越小。因此，本发明实施例在计算服务设施的供需比时，引入服务需求区域的时间权重。对于一个服务设施，其服务范围内的服务需求区域的时间权重将随着服务需求区域与该服务设施之间的通行时间的增加而减小。
52.服务需求区域的时间权重可以根据距离衰减函数计算。距离衰减函数可以是高斯函数、幂函数或指数函数。
53.应该理解的是，当搜索半径为基于预设的通行距离阈值而设置的情况下，在计算供需比时使用服务需求区域的距离权重；当搜索半径为基于预设的通行时间阈值而设置的情况下，在计算供需比时则使用服务需求区域的时间权重。
54.在一些实施例中，当考虑多个出行方式对于可达性的影响时，所述根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施的供需比，包括：针对每个出行方式，根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及在每个出行方式下所确定的每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施在每个出行方式下的供需比。
55.应该理解的是，每个出行方式下每个服务设施的供需比与不考虑出行方式的情况每个服务设施的供需比的计算方法是相同的。
56.步骤140，根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性。
57.对于一个服务需求区域，可以对其所对应的全部服务设施的供需比进行求和，计算出该服务需求区域的服务设施可达性。
58.在一些示例中，可以将目标区域中的全部服务需求区域的服务设施可达性进行平均，计算目标区域的服务设施可达性。也可以从目标区域中选取局部区域，对局部区域中的全部服务需求区域的服务设施可达性进行平均，计算局部区域的服务设施可达性。还可以采用插值算法计算目标区域中的服务设施可达性的空间分布情况。
59.在一些实施例中，所述根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，包括：根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比以及所述至少一个服务设施中每个服务设施的距离权重，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，其中，所述至少一个服务设施的距离权重随着所述至少一个服务设施与相应服务需求区域之间的通行距离的增加而减小。
60.在实际应用中，对于一个服务需求区域，其所对应的服务设施（即位于其搜索半径范围内的服务设施）与该服务需求区域之间的通行距离的大小，将影响服务需求区域的服务设施可达性的计算。换言之，当服务设施与服务需求区域之间的通行距离越小，该服务设施对于该服务需求区域的服务设施可达性的贡献越大；反之，该服务设施对于该服务需求区域的服务设施可达性的贡献越小。因此，本发明实施例在计算服务需求区域的服务设施可达性时，引入服务设施的距离权重。对于一个服务需求区域，其所对应的服务设施的距离权重将随着服务设施与该服务需求区域之间的通行距离的增加而减小。
61.服务设施的距离权重可以根据距离衰减函数计算。距离衰减函数可以是高斯函数、幂函数或指数函数。
62.在另一些实施例中，所述根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，包括：根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比以及所述至少一个服务设施中每个服务设施的时间权重，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，其中，所述至少一个服务设施的时间权重随着所述至少一个服务设施与相应服务需求区域之间的通行时间的增加而减小。
63.在实际应用中，对于一个服务需求区域，其所对应的服务设施（即位于其搜索半径范围内的服务设施）与该服务需求区域之间的通行时间的大小，将影响服务需求区域的服务设施可达性的计算。换言之，当服务设施与服务需求区域之间的通行时间越小，该服务设施对于该服务需求区域的服务设施可达性的贡献越大；反之，该服务设施对于该服务需求区域的服务设施可达性的贡献越小。因此，本发明实施例在计算服务需求区域的服务设施
可达性时，引入服务设施的时间权重。对于一个服务需求区域，其所对应的服务设施的时间权重将随着服务设施与该服务需求区域之间的通行时间的增加而减小。
64.服务设施的时间权重可以根据距离衰减函数计算。距离衰减函数可以是高斯函数、幂函数或指数函数。
65.应该理解的是，当搜索半径为基于预设的通行距离阈值而设置的情况下，在计算服务设施可达性时使用服务设施的距离权重；当搜索半径为基于预设的通行时间阈值而设置的情况下，在计算服务设施可达性时则使用服务设施的时间权重。
66.在一些实施例中，当考虑多个出行方式对于可达性的影响时，所述根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，包括：针对每个出行方式，根据在每个出行方式下每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域在每个出行方式下的服务设施可达性。
67.基于本发明实施例，可以评估不同出行方式下服务需求区域的服务设施可达性，从而更加准确和全面的掌握可达性的情况。例如，以公共服务设施公园为例，某一个居民区在驾车方式下可达性较好，而在步行方式下可达性较差，则可以认为该居民区驾车出游公园较为方便，但是去公园散步则便利性较差。
68.应该理解的是，每个出行方式下每个服务需求区域的服务设施可达性与不考虑出行方式的情况每个服务需求区域的服务设施可达性的计算方法是相同的。
69.进一步地，所述根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，还包括：根据每个服务需求区域在多个出行方式下的服务设施可达性，确定每个服务需求区域在所述多个出行方式下的服务设施可达性。
70.每个服务需求区域在多个出行方式下的服务设施可达性，即综合可达性。综合可达性综合反映多种出行方式对于可达性的影响，使可达性的评估更加全面和准确。在一些示例中，可以对多个出行方式所计算的服务设施可达性求和，得到每个服务需求区域在多个出行方式下的服务设施可达性。
71.此外，在另一些示例中，所述方法还包括：根据所述目标区域中所述多个出行方式的使用频率，确定在多个出行方式下的服务设施可达性的可达性权重；所述根据每个服务需求区域在多个出行方式下的服务设施可达性，确定每个服务需求区域在所述多个出行方式下的服务设施可达性，包括：根据每个服务需求区域在多个出行方式下的服务设施可达性和可达性权重，得到每个服务需求区域在所述多个出行方式下的服务设施可达性。
72.可达性权重可以反映出行方式对于综合可达性的贡献大小。某一个出行方式的可达性权重越大，意味着该出行方式对于综合可达性的贡献越大。在计算综合可达性时，引入出行方式的可达性权重，可以使可达性的评估更加全面和准确。
73.在一些实施例中，本发明实施例可以提供一个基于供给竞争的g2sfca方法实现对于服务需求区域的服务设施可达性的计算。该基于供给竞争的g2sfca方法中通过通行距离阈值确定搜索半径。其中，g2sfca方法是以2sfca方法为基础，引入高斯函数作为距离衰减函数，以获得更真实的空间可达性结果。
74.使用供给点代表目标区域中的服务设施，需求点代表目标区域中的服务需求区域。2sfca方法的计算过程如下：(1)对于每个供给点，搜索所有在供给点搜索半径范围
内的需求点，计算供需比；(2)对每个需求点，搜索所有在搜索半径范围内的供给点，将所有的供需比加总得到需求点的可达性。2sfca方法表达式如式（1）和（2）：
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（1）
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（2）式中：表示需求点的序号；表示供给点的序号；表示根据2sfca方法计算得到的需求点的可达性；搜寻半径为基于通行距离阈值而设置的；表示需求点和供给点之间的通行距离；是供给点的供给规模与搜寻半径内所服务的需求点的总需求规模之间的比例，即供需比；表示供给点的供给规模；表示需求点的需求规模；是供给点的搜寻半径内所服务的需求点的总个数，是需求点的搜寻半径内所对应的供给点的总个数。
75.g2sfca方法是在2sfca方法的搜索半径内再加入一个额外的高斯函数作为距离衰减函数。g2sfca方法的表达式如式（3）至式（5）：
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（3）
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（4）
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（5）式中，为需求点到供给点的高斯距离衰减函数，用于计算需求点的距离权重。在计算供给点的供需比时，其搜索半径范围内所服务的个需求点的距离权重随着需求点与供给点之间的通行距离的增加而减小。在计算需求点的服务设施可达性时，其搜寻半径内所对应的个供给点的距离权重随着供给点与需求点之间的通行距离的增加而减小。
76.进一步地，本发明实施例在g2sfca方法之上引入竞争权重，以反映服务设施之间的竞争关系，从而建立出基于供给竞争的g2sfca方法。基于供给竞争的g2sfca方法表达式如式（6）-式（8）：
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（6）
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（7）
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（8）
式中，为供给点的竞争权重；是供给点的供给规模与搜寻半径内所服务的需求点的总需求规模之间的比例，即供需比；表示根据基于供给竞争的g2sfca方法计算得到的需求点的可达性。
77.在另一些实施例中，本发明实施例可以提供另一个基于供给竞争的g2sfca方法实现对于服务需求区域的服务设施可达性的计算。该基于供给竞争的g2sfca方法中通过通行时间阈值确定搜索半径。其中，g2sfca方法以2sfca方法为基础，引入反映不同服务设施之间的竞争关系的竞争权重，并引入高斯函数作为时间衰减函数，以获得更真实的空间可达性结果。
78.使用供给点代表目标区域中的服务设施，需求点代表目标区域中的服务需求区域。基于供给竞争的g2sfca方法的计算过程如下：(1)对于每个供给点，搜索所有在供给点搜索半径范围内的需求点，计算供需比；(2)对每个需求点，搜索所有在搜索半径范围内的供给点，将所有的供需比加总得到需求点的可达性。基于供给竞争的g2sfca方法表达式如式（9）-式（11）：
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（9）
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（10）
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（11）式中：表示需求点的序号；表示供给点的序号；为供给点的竞争权重；表示需求点的可达性；搜寻半径为基于通行时间阈值而设置的；表示需求点和供给点之间的通行时间；是供给点的供给规模与搜寻半径内所服务的需求点的总需求规模之间的比例，即供需比；表示供给点的供给规模；表示需求点的需求规模；是供给点的搜寻半径内所服务的需求点的总个数，是需求点的搜寻半径内所对应的供给点的总个数；为高斯时间衰减函数，用于计算时间权重。在计算供给点的供需比时，其搜索半径范围内所服务的个需求点的时间权重随着需求点与供给点之间的通行时间的增加而减小。在计算需求点的服务设施可达性时，其搜寻半径内所对应的个供给点的时间权重随着供给点与需求点之间的通行时间的增加而减小。
79.进一步地，在基于供给竞争的g2sfca方法基础上，综合考虑出行方式对于可达性的影响，提供一种基于供给竞争和多出行方式的g2sfca模型 （scm-g2sfca模型），其表达式如式（12）-式（15）：
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（12）
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（13）
（14）
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（15）式中，为出行方式需求点和供给点之间的通行时间；为出行方式下的高斯时间衰减函数；为出行方式下供给点的供需比，为出行方式下需求点的可达性；为n种出行方式下需求点的综合可达性；为出行方式下的可达性权重，采用出行方式的使用频率作为可达性权重。
80.综上所述，本发明实施例提供了服务设施可达性的评估方法，首先确定目标区域中每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及确定所述目标区域中每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施，然后获取所述目标区域中每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务需求区域的需求规模数据，其中，所述竞争权重用于表示所述服务设施的受欢迎程度，再根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施的供需比，最后根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性。基于该方法，其在确定服务设施的供需比时引入竞争权重，竞争权重可以表示服务设施的受欢迎程度，相较于从客观角度表征服务设施的服务能力的供给规模数据，竞争权重可以从人的主观角度对服务设施的服务能力进行表征，可以反映出不同服务设施之间的竞争关系，因此，可以更加准确地反映服务设施的服务能力，进而提高对于服务设施可达性评估的准确性。
81.以下提供一个具体的实施场景，以进一步说明本发明实施例提供的服务设施可达性的评估方法。
82.本实施例针对某城市某城区902个小区和31个公园开展试验。以公园作为服务设施，以住宅小区作为服务需求区域。获取地图导航数据、公园数据、人口数据、住宅小区数据和公园评分数据。其中，公园数据主要是公园面积，作为公园的供给规模数据。人口数据来自人口普查数据。住宅小区数据包括住宅小区的面积，按照902个小区面积划分每个小区的常住人口，每个小区的常住人口数量作为每个小区的需求规模数据。采用公园评分数据表示不同公园之间的竞争关系，作为竞争权重，公园评分数据是居民对公园面积、绿化、服务设施和停车位置等多方面体验综合得分，反映了各公园的受欢迎程度。采用地图导航数据中的通行时间用于可达性计算。在获取一个小区和一个公园之间的通行时间时，使用地图的规划路径功能进行路径规划，以小区/公园质心为起终点，路径规划过程中须经过路网、小区/公园出入口，以获得更为真实的通行时间。
83.出行方式是衡量公园可达性的一个重要因素，居民对不同出行方式的选择决定了从小区到公园的出行时间成本。获取了某城市主城区的通勤方式占比和频率。其中，在通勤方式选择上，驾车模式占总样本的25.7%，公交和地铁占43.2%，电动车和自行车占8.6%，步行模式占22.5%。可知，公共交通的出行方式所占比例最高，为主要的通勤方式。以上述四个出行方式各自的使用频率作为各自的可达性权重。
84.根据统计，某城市单程平均通勤时间为39分钟，平均通勤里程为9.1公里。因此，本实施例将预设的通行时间阈值设置为39分钟。以研究区中心的某公园为起点，上述四种出行方式在39分钟下的搜索半径如图2所示。图2示出了本发明实施例提供的四种出行方式下搜索半径的范围，其中黑色三角形表示研究区的中心。四种出行方式所确定的搜索范围的边界从内向外依次分布，边界a所圈出的区域表示步行方式下所确定的搜索半径所形成的搜索范围，边界b所圈出的区域表示骑行方式下所确定的搜索半径所形成的搜索范围，边界c所圈出的区域表示公共交通出行方式下所确定的搜索半径所形成的搜索范围，边界d所圈出的区域表示驾车出行方式下所确定的搜索半径所形成的搜索范围。由于驾车出行速度最快，从研究区中心点出发，39分钟内可以到达研究区范围内所有小区；步行速度最慢，39分钟内仅能到达中心点周围约2.7千米左右范围内的小区；骑行速度适中，39分钟内可以到达中心点周围约7千米范围内的小区；公共交通受到地铁和公交线路影响较大，沿地铁和公交线路可以到达更远的小区。
85.本实施例采用基于供给竞争和多出行方式的g2sfca模型（scm-g2sfca模型，即公式（12）至公式（15）所表示的模型）对公园可达性进行评估。根据所获取的每个公园的供给规模数据、竞争权重、每个小区的需求规模数据，计算在每种出行方式下每个公园的供需比，进而计算每个小区在每个出行方式下的公园可达性。针对公园可达性的计算结果，对公园可达性划分评级标准。具体为：公园可达性在2.0以上，服务充足；公园可达性在1.5-2.0，可达性良好；公园可达性在1.0-1.5，可达性好；公园可达性在0.5-1.0，可达性弱或一般；公园可达性在0-0.5，可达性很弱或服务匮乏；公园可达性为0，无服务。
86.采用克里金插值方法计算得到整个研究区中小区在每个出行方式下的公园可达性的分布情况。在驾车出行方式下，研究区中全部小区的公园可达性最大值为2.62，最小值为1.26，即全部小区的公园可达性均在1.26以上。其原因在于，驾车行车速度快，通行耗时少，居民可以更快地到达公园，所有小区都可以获得较好的公园服务。在公共交通出行方式下，研究区东南部的小区公园可达性最大值可以达到16.20，公园可达性较高，可以获得充足的公园服务；而北部城区的公园可达性最低，存在可达性为0的小区，公园服务相对匮乏。相比于驾车出行，公共交通出行方式受到地铁公交线路影响较大，导致地铁和公交线路周边小区交通条件更好，公园可达性较高，可以获得充足的公园服务。在骑行和步行出行方式下，研究区北部的公园可达性较低，存在可达性为0的小区，可达性为0的小区在39分钟内无法获得公园服务；东南部的郊区公园可达性最大值可以分别达到8.83和25.12，公园可达性较高。研究结果表明，研究区公园可达性分布有着明显的空间差异。其中，研究区北部是某城市的中心城区，交通发达但公园面积小且数量稀少，公园可达性较低。研究区南部的公园可达性最高，可以获得充足的公园服务。
87.居民日常通勤中一般不会只固定使用一种出行方式，因此，本实施例还通过scm-g2sfca模型计算小区在多种出行方式下的综合可达性，进一步探究日常通勤中的公园可达性，得到研究区公园可达性分布情况。研究可知，研究区全部小区中公园综合可达性最小值为0.62，主要分布在北部和西北部的城区，公园服务相对匮乏；研究区公园综合可达性最大值为8.99，主要分布在研究区东南部的几个大型公园聚集处，该区域可以获得充足的公园服务；研究区内公园综合可达性都大于0，因此，研究区内居民在日常通勤中能够在39分钟内获得公园服务。
88.由于街道是最小的行政单位，为定量研究不同街道的公园可达性差异，对每个出行方式下街道内小区公园可达性进行平均，得到了每种出行方式下街道公园可达性分布情况。
89.驾车出行方式下，有6个街道可以获得充足的公园服务，其可达性可以达到2.0以上；其他街道的公园可达性均在1.5-2.0之间，公园可达性良好。在公共交通出行方式下，南部城区的4个街道的公园可达性可以达到2.0以上，公园可达性高，可以获得充足的公园服务；位于研究区东北和西北部的8个街道的公园可达性在0.5-1.0，公园可达性一般；北部的4个街道的公园可达性在0-0.5，其原因在于，这4个街道相距公园较远，导致该区域公园服务较为匮乏。在骑行出行方式下，只有南部的2个街道的公园可达性能够达到2.0以上，可以获得充足的公园服务；北部大部分街道公园的公园可达性仅有0-0.5，可达性较低，公园服务相对匮乏。在步行模式下，南部的2个街道的公园可达性能够达到2.0以上，可以获得充足的公园服务；北部大部分街道公园的公园可达性仅有0-0.5，可达性较低，公园服务相对匮乏。步行模式与骑行模式类似，但公园可达性分布更加不均衡，研究区南部郊区公园服务供应充足，北部城区公园服务严重匮乏。研究结果表明，研究区街道公园可达性分布有着明显的空间差异，呈现明显的南高北低。其中，北部是某城市的中心城区，公园可达性较低；南部2个街道为某城市郊区，公园可达性较高。
90.进一步地，将四种出行方式下街道公园综合可达性进行平均，还可以考察日常通勤中的各个街道公园综合可达性。在日常通勤中，有2个街道的公园综合可达性最高，公园综合可达性数值在2.0以上；4个街道的公园综合可达性较高，公园综合可达性可以达到1.5-2.0；2个街道的公园综合可达性较低，公园综合可达性仅为0.5-1.0；其余街道的公园综合可达性一般，公园综合可达性在1.0-1.5。研究结果表明，研究区内街道的公园综合可达性存在着明显的分布差异，呈现明显的南高北低的特征，南部郊区的2个街道的公园综合可达性最高，可以获得更充足的公园服务；北部城区的2个街道的公园综合可达性最低，公园服务相对匮乏。
91.综上所述，本发明实施例在确定服务设施的供需比时引入竞争权重，竞争权重可以表示服务设施的受欢迎程度，相较于从客观角度表征服务设施的服务能力的供给规模数据，竞争权重可以从人的主观角度对服务设施的服务能力进行表征，可以反映出不同服务设施之间的竞争关系，因此，可以更加准确地反映服务设施的服务能力，进而提高对于服务设施可达性评估的准确性。同时，本发明实施例基于通行时间阈值对搜索半径进行设置，通过通行时间实现对于服务需求区域的服务设施可达性的评估，进而从多种出行方式的角度对服务需求区域的服务设施可达性进行分析，提高了对于服务设施可达性评估的准确性和全面性。
92.图3示出了本发明实施例提供的服务设施可达性的评估装置的结构示意图。如图3所示，该服务设施可达性的评估装置300，包括：服务设施和服务需求区域确定模块310，用于确定目标区域中每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及确定所述目标区域中每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施；数据获取模块320，用于获取所述目标区域中每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务需求区域的需求规模数据，其中，所述竞争权重用于表示所述服务设施的受欢迎程度；供需比确定模块330，用于根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求
区域的需求规模数据，确定每个服务设施的供需比；可达性确定模块340，用于根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域的服务设施可达性。
93.在一些实施例中，所述竞争权重为基于预设的服务体验评价规则由人为评定的。
94.在一些实施例中，所述装置包括：搜索半径设置模块，用于基于预设的通行距离阈值设置搜索半径；所述服务设施和服务需求区域确定模块，具体用于：将所述目标区域中位于每个服务设施的搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及将所述目标区域中位于每个服务需求区域的所述搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施。
95.在一些实施例中，所述供需比确定模块，具体用于：根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重、每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据以及所述至少一个服务需求区域中每个服务需求区域的距离权重，确定每个服务设施的供需比，其中，所述至少一个服务需求区域的距离权重随着所述至少一个服务需求区域与相应服务设施之间的通行距离的增加而减小；所述可达性确定模块，包括：可达性确定单元，用于根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比以及所述至少一个服务设施中每个服务设施的距离权重，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，其中，所述至少一个服务设施的距离权重随着所述至少一个服务设施与相应服务需求区域之间的通行距离的增加而减小。
96.在一些实施例中，所述装置包括：搜索半径设置模块，用于基于预设的通行时间阈值设置搜索半径；所述服务设施和服务需求区域确定模块，具体用于：将所述目标区域中位于每个服务设施的搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及将所述目标区域中位于每个服务需求区域的所述搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施。
97.在一些实施例中，所述供需比确定模块，具体用于：根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重、每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据以及所述至少一个服务需求区域中每个服务需求区域的时间权重，确定每个服务设施的供需比，其中，所述至少一个服务需求区域的时间权重随着所述至少一个服务需求区域与相应服务设施之间的通行时间的增加而减小；所述可达性确定模块，包括：可达性确定单元，用于根据每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比以及所述至少一个服务设施中每个服务设施的时间权重，确定每个服务需求区域的服务设施可达性，其中，所述至少一个服务设施的时间权重随着所述至少一个服务设施与相应服务需求区域之间的通行时间的增加而减小。
98.在一些实施例中，所述搜索半径设置模块，具体用于：
在多个出行方式下，基于预设的通行时间阈值确定与所述多个出行方式相匹配的多个搜索半径；所述服务设施和服务需求区域确定模块，具体用于：针对每个出行方式，将所述目标区域中位于每个服务设施的每个搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为在每个出行方式下每个服务设施所服务的至少一个服务需求区域，以及将所述目标区域中位于每个服务需求区域的每个搜索半径范围内的至少一个服务需求区域确定为每个服务需求区域所对应的至少一个服务设施；所述供需比确定模块，具体用于：针对每个出行方式，根据每个服务设施的供给规模数据、竞争权重以及在每个出行方式下所确定的每个服务设施所服务的所述至少一个服务需求区域的需求规模数据，确定每个服务设施在每个出行方式下的供需比；所述可达性确定模块，包括：可达性确定单元，用于针对每个出行方式，根据在每个出行方式下每个服务需求区域所对应的所述至少一个服务设施的供需比，确定每个服务需求区域在每个出行方式下的服务设施可达性。
99.在一些实施例中，所述可达性确定模块，还包括：综合可达性确定单元，用于根据每个服务需求区域在多个出行方式下的服务设施可达性，确定每个服务需求区域在所述多个出行方式下的服务设施可达性。
100.在一些实施例中，所述装置还包括：可达性权重确定模块，用于根据所述目标区域中所述多个出行方式的使用频率，确定在多个出行方式下的服务设施可达性的可达性权重；所述综合可达性确定单元，具体用于：根据每个服务需求区域在多个出行方式下的服务设施可达性和可达性权重，得到每个服务需求区域在所述多个出行方式下的服务设施可达性。
101.图4示出了本发明实施例的电子设备。如图4所示，电子设备400包括：至少一个处理器410，以及与至少一个处理器410通信连接的存储器420，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行的方法。
102.具体地，上述存储器420和处理器410经由总线430连接在一起，能够为通用的存储器和处理器，这里不做具体限定，当处理器410运行存储器420存储的计算机程序时，能够执行本发明实施例中结合图1至图3所描述的各项操作和功能。
103.在本发明实施例中，电子设备400可以包括但不限于：个人计算机、服务器计算机、工作站、桌面型计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、移动计算设备、智能电话、平板计算机、个人数字助理（pda）、手持装置、消息收发设备、可佩带计算设备等等。
104.本发明实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现的方法。具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。具体地，可以提供配有存储介质的系统或者装置，在该存储介质上存着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机或处理器读出并执行存储在该存储介质中的指令。从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此机器可读代码和存储机器可读代码的存储介质构成了本发明的一部分。
105.存储介质包括但不限于软盘、硬盘、磁光盘、光盘、磁带、非易失性存储卡和rom。还可以通过通信网络从服务器计算机上或者云上下载程序代码。
106.需要说明的是，上述各流程和各系统结构中，不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际需要忽略某些步骤和单元。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行确定。上述各实施例中的描述的装置结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构。某个模块或单元可能由同一物理实体实现，某个模块或单元可能由多个物理实体分别实现，某个模块或单元还可以由多个独立设备中的多个部件共同实现。
107.尽管本发明实施例的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用。它完全可以被适用于各种适合本发明实施例的领域。对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改。因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明实施例并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。