本發(fā)明涉及計算機應用技術領域，具體而言，涉及一種廣告信息推送方法、裝置以及系統(tǒng)。

背景技術：

在電腦、手機等智能終端上進行廣告信息推送的時候，一般是采取固定廣告位，即在顯示界面固定的位置顯示預先設置好的廣告信息；或者采用彈出頁面的形式顯示廣告信息；有些還會在內(nèi)容信息流的內(nèi)部穿插廣告內(nèi)容。這幾種廣告信息推送方式生硬，在很多情況下，如果不是用戶所需，那么是無法引起用戶興趣的，導致廣告投放的有效性差。

因此，一種能夠根據(jù)用戶閱讀內(nèi)容與用戶興趣推送廣告信息的方法成為目前亟待解決的問題。

技術實現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實施例的目的在于提供一種廣告信息推送方法、裝置以及系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶閱讀內(nèi)容與用戶興趣向用戶推送廣告信息，提高廣告投放的有效性。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種廣告信息推送方法，包括：

獲取用戶的訪問請求；

對與所述訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析，得到用戶的興趣信息；

獲取與所述興趣信息匹配的廣告信息；

將所述廣告信息向客戶端推送。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中：

采用如下方式對與所述訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析：

使用自然語言處理方法對所述閱讀內(nèi)容進行語義分析，并將自然語言處理的結果作為所述興趣信息；

和/或，

使用機器學習的方法對所述閱讀內(nèi)容進行語義分析，并將機器學習的結果作為所述興趣信息；

和/或，

按照預設的關鍵詞在閱讀內(nèi)容中進行檢索，當檢索結果滿足第一預設條件時，將該關鍵詞所對應的分類標簽作為用戶的興趣信息；

和/或，

根據(jù)所述閱讀內(nèi)容獲取與預先為所述閱讀內(nèi)容所添加的分類標簽，將所述分類標簽作為用戶的興趣信息。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中：所述第一預設條件包括：

從所述閱讀內(nèi)容中檢索到關鍵詞的數(shù)量大于等于預設次數(shù)；

或者，

每一個關鍵詞還關聯(lián)有至少一個輔助關鍵詞；

當從所述閱讀內(nèi)容中檢索到關鍵詞的數(shù)量大于等于次數(shù)，且所述閱讀內(nèi)容中至少包括一個輔助關鍵詞。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中：還包括：

為每一個廣告信息添加至少一個標簽；

所述獲取與所述興趣信息匹配的廣告信息具體包括：

將所述興趣信息與所述廣告信息的標簽進行匹配；

如果匹配的結果滿足第二預設條件，則將所述標簽所對應的廣告信息作為與所述興趣信息匹配的廣告信息。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式，其中：所述第二預設條件包括：

興趣信息與廣告信息的標簽匹配成功，且相關性高于預設值；

和/或，

與興趣信息匹配的標簽成功，且標簽對應的廣告信息的推送等級高于預設等級。

結合第一方面，本發(fā)明實施例提供了第一方面的第五種可能的實施方式，其中：

所述將所述廣告信息向客戶端推送之前，還包括：

對與所述訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析，得到閱讀內(nèi)容的情感傾向，并判斷所述情感傾向是否滿足第三預設條件；

如果是，則將所述廣告信息向客戶端推送。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供一種廣告信息推送裝置，包括：

訪問請求獲取單元，用于獲取用戶的訪問請求；

興趣信息獲取單元，用于對與所述訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析，得到用戶的興趣信息；

廣告信息匹配單元，用于獲取與所述興趣信息匹配的廣告信息；

廣告信息推送單元，用于將所述廣告信息向客戶端推送。

結合第二方面，本發(fā)明實施例提供了第二方面的第一種可能的實施方式，其中：

所述興趣信息獲取單元具體包括：

自然語言分析模塊，用于使用自然語言處理方法對所述閱讀內(nèi)容進行語義分析，并將自然語言處理的結果作為所述興趣信息；

和/或，

機器學習分析模塊，用于使用機器學習的方法對所述閱讀內(nèi)容進行語義分析，并將機器學習的結果作為所述興趣信息；

和/或，

關鍵詞檢索模塊，用于按照預設的關鍵詞在閱讀內(nèi)容中進行檢索，當檢索結果滿足第一預設條件時，將該關鍵詞所對應的分類標簽作為用戶的興趣信息；

和/或，

分類標簽獲取模塊，用于根據(jù)所述閱讀內(nèi)容獲取與預先為所述閱讀內(nèi)容所添加的分類標簽，將所述分類標簽作為用戶的興趣信息。

結合第二方面，本發(fā)明實施例提供了第二方面的第二種可能的實施方式，其中：

還包括：

情感傾向獲取單元，用于對與所述訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析，得到閱讀內(nèi)容的情感傾向；

情感傾向判斷單元，用于判斷所述情感傾向是否滿足第三預設條件；

所述廣告信息推送單元，還用于在所述情感傾向判斷單元的判斷結果為是時，向所述廣告信息向客戶端推送。

第三方面，本發(fā)明實施例還提供一種廣告信息推送系統(tǒng)，包括：客戶端與服務器；

所述服務器還設置有如上述第二方面所述的廣告信息推送裝置。

本發(fā)明實施例所提供的廣告信息推送方法、裝置以及系統(tǒng)，由于在獲取用戶的訪問請求之后，會對訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析，獲得用戶的興趣信息，并根據(jù)興趣信息獲得與興趣信息匹配的廣告信息，從而推送給客戶，在很大程度上保證了向用戶所推送的廣告均是出于用戶的興趣的，從而保證了廣告的有效性。

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，應當理解，以下附圖僅示出了本發(fā)明的某些實施例，因此不應被看作是對范圍的限定，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他相關的附圖。

圖1示出了本發(fā)明實施例所提供的一種廣告信息推送方法的流程圖；

圖2示出了本發(fā)明實施例所提供的另一種廣告信息推送方法的流程圖；

圖3示出了本發(fā)明實施例所提供的一種廣告信息推送裝置的結構示意圖；

圖4示出了本發(fā)明實施例所提供的廣告信息推送裝置中，興趣信息獲取單元的具體結構示意圖；

圖5示出了本發(fā)明實施例所提供的另一種廣告信息推送裝置的結構示意圖；

圖6示出了本發(fā)明實施例所提供的一種廣告信息推送系統(tǒng)的結構示意圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施例的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合本發(fā)明實施例中附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。通常在此處附圖中描述和示出的本發(fā)明實施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設計。因此，以下對在附圖中提供的本發(fā)明的實施例的詳細描述并非旨在限制要求保護的本發(fā)明的范圍，而是僅僅表示本發(fā)明的選定實施例?；诒景l(fā)明的實施例，本領域技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

目前在智能終端進行廣告信息推送的方法一般有如下幾種：

1、在顯示界面設置位置固定的廣告播放位置，例如顯示界面的旁側、下方，以浮動的方式進行顯示，或者直接將廣告播放位置嵌入在顯示界面的內(nèi)部，在廣告播放位置播放預先設定好的廣告。

2、采用彈出頁面的形式顯示廣告信息，即在用戶點擊顯示界面的時候，觸發(fā)彈出指令，顯示界面自動彈出另外一個顯示界面，該彈出界面用來顯示預先設定好的廣告。

3、在內(nèi)容信息流的內(nèi)部穿插廣告內(nèi)容，即在顯示界面中不定位置顯示廣告內(nèi)容。

而不論是上述哪一種廣告信息推送方法，都需要預先設定好要播放的廣告內(nèi)容，在被觸發(fā)的時候，直接將廣告信息連同用戶的閱讀內(nèi)容一起發(fā)送至客戶端進行顯示，這種廣告信息推送方法，在很多情況下，并非是用戶所需，因此也無法引起用戶的興趣，從而造成廣告的效果并不能夠達到預期，造成成本以及資源的浪費?；诖?，本申請?zhí)峁┑囊环N廣告信息推送方法、裝置以及系統(tǒng)，可以根據(jù)用戶的興趣推送廣告。

為便于對本實施例進行理解，首先對本發(fā)明實施例所公開的一種廣告信息推送方法進行詳細介紹，該方法可以應用于如電腦、智能手機、PAD、其他類型的具有數(shù)據(jù)處理、顯示功能的智能終端中。

參見圖1所示，本發(fā)明實施例所提供的廣告信息推送方法，包括：

S101：獲取用戶的訪問請求。

在具體實現(xiàn)的時候，用戶一般要使用客戶端工具訪問網(wǎng)絡，以獲取其想要閱讀的信息。例如瀏覽器，各種功能的手機、電腦應用。用戶在訪問其想要閱讀的內(nèi)容時，會先通過客戶端向服務器發(fā)送訪問請求，服務器根據(jù)客戶端所發(fā)送的請求向客戶端返回相應的閱讀內(nèi)容(文字、圖片、圖文、視頻等)。閱讀內(nèi)容通常有多種類型，文字、圖片、文字結合圖片等。

S102：對與所述訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析，得到用戶的興趣信息。

在具體實現(xiàn)的時候，用戶根據(jù)訪問請求所獲取的閱讀內(nèi)容通常都是與某種話題相關，例如新聞信息，購物信息，娛樂信息，招聘信息等等。通常情況下，用戶訪問哪一類的閱讀內(nèi)容，就象征著其對相應的話題比較關注，因此，在獲取用戶的閱讀內(nèi)容之后，就可以根據(jù)用戶的閱讀內(nèi)容獲取到用戶感興趣的話題，即用戶的興趣信息。

例如，用戶如果訪問的是體育新聞，那么可能會對體育用品的廣告比較感興趣；如果是鞋類的購物信息，那么可能會對其他的鞋類售賣信息的廣告比較感興趣；如果是招聘信息，那么可能會對同職位的一些職位推薦廣告比較感興趣。

在對與訪問請求對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析的時候，通常有如下幾種方式：

1、使用自然語言處理方法對所述閱讀內(nèi)容進行語義分析。自然語言處理(natural language processing，NLP)能夠使得服務器獲得一段自然文本的意義，例如可以通過自然語言處理技術獲得某段閱讀內(nèi)容的文摘等，該文摘即為用戶的興趣信息。

2、使用機器學習的方法對所述閱讀內(nèi)容進行語義分析。機器學習(Machine Learning,ML)能夠從閱讀內(nèi)容中自動分析獲得規(guī)律，進行自然語言處理。

3、按照預設的關鍵詞在閱讀內(nèi)容中進行檢索，當檢索結果滿足第一預設條件時，將該關鍵詞所對應的分類標簽作為用戶的興趣信息。在實現(xiàn)的時候，預設好的關鍵詞對應有特定的分類標簽，進行語義分析的時候，在閱讀內(nèi)容中檢索預設的關鍵詞，如果檢索到該預設的關鍵詞，并且達到了第一預設條件那么就將該關鍵詞所對應的特定的分類標簽作為語義分析的結果。

第一預設條件可以根據(jù)實際的需要進行具體的設定，例如將檢索到某關鍵詞的次數(shù)作為第一預設條件，當某關鍵詞在閱讀內(nèi)容中出現(xiàn)的次數(shù)大于等于該預設的次數(shù)的時候，則將該關鍵詞對應的分類標簽作為興趣信息；或者該關鍵詞還關聯(lián)有其他的輔助關鍵詞，當從閱讀內(nèi)容中檢索出關鍵詞之后，再以其所關聯(lián)的其他輔助關鍵詞在閱讀內(nèi)容中進行檢索，當相關聯(lián)的其他輔助關鍵詞也檢索出至少一個的時候，則將該關鍵詞對應的分類標簽作為興趣信息。

例如，將足球作為關鍵詞，與足球關聯(lián)起來的關鍵詞可以有足球運動員的名字、足球俱樂部的名稱、球場的名稱、足球賽事的名稱，足球所對應的分類標簽有體育用品、足球、球鞋、運動鞋、護腿等，以足球為關鍵詞在閱讀內(nèi)容中進行檢索，如果在閱讀內(nèi)容中檢索出來有足球一詞，并且出現(xiàn)了預設的次數(shù)，那么就將其分類標簽作為用戶的興趣信息；或者，以足球為關鍵詞在閱讀內(nèi)容中進行檢索，如果在閱讀內(nèi)容中出現(xiàn)了足球一詞，那么再以與足球相關聯(lián)的其他關鍵詞在閱讀內(nèi)容中進行檢索，如果其他相關聯(lián)的關鍵詞也出現(xiàn)了至少一個，那么可以將足球?qū)姆诸悩撕炞鳛橛脩舻呐d趣信息。

4、預先為閱讀內(nèi)容進行分類標簽的添加，即由人工對閱讀內(nèi)容進行理解，或者通過上述三種方式對閱讀內(nèi)容進行理解或者語義分析，根據(jù)理解或者語義分析的結果預先為每一個閱讀內(nèi)容添加分類標簽，在獲取到閱讀內(nèi)容的時候，可以直接通過閱讀內(nèi)容獲得與閱讀內(nèi)容所對應的分類標簽，并將分類標簽作為用戶的興趣信息。

5、其他。服務器在提供具體的訪問服務的時候，通常都會對其提供的訪問服務有自己的定義，例如某門戶網(wǎng)站，提供信息的服務器通常都會根據(jù)其發(fā)布的消息的類型對消息進行具體的分類，并且在分類的時候，還會進行更加具體，更加多層次的劃分，例如將其提供的消息劃分為：新聞、財經(jīng)、科技、體育、娛樂、汽車、博客、房產(chǎn)、時尚、教育、旅游、游戲等。而又會將新聞劃分為軍事、社會、國際等，將體育劃分為NBA，中超、英超等，甚至在不同的時期，所劃分的類別也是不同的。而服務器在獲取到用戶的訪問請求，并根據(jù)訪問請求獲取閱讀內(nèi)容的時候，也會獲得該閱讀內(nèi)容的相關分類，對應于每一個分類，可以將這個分類作為用戶的興趣信息。

S103：獲取與所述興趣信息匹配的廣告信息。

在具體實現(xiàn)的時候，需要預先為預備要推送的廣告信息添加至少一個標簽，例如鞋子廣告的標簽可能有：針對性別的標簽(男鞋、女鞋、童鞋)，針對用途的標簽(跑步、足球、籃球)，針對款式的標簽(長靴、短靴、涼鞋)、針對材質(zhì)的標簽(皮質(zhì)、PU、橡膠、布)等等。

在獲取了用戶的興趣信息之后，要將興趣信息與這些標簽進行匹配，當匹配的結果滿足第二預設條件時，則認為該標簽對應的廣告信息與所獲取的興趣信息是匹配的。

一般地，第二預設條件也可以根據(jù)實際的情況進行具體的設定，例如，可以預先建立某些設定好的興趣信息與廣告信息的標簽之間的關聯(lián)關系(該關聯(lián)關系也可以不預先設定，而是直接進行語義的匹配)，且這個關聯(lián)關系并非是一一對應的，而是交叉的，例如某廣告的標簽可能對應有多個興趣信息，而某個興趣信息也會對應有多個標簽，在具體進行匹配的時候，由于所獲得的用戶的興趣信息可能有多個，因此需要針對這多個興趣信息進行一一匹配，最終可能會獲得多個廣告信息。然后將匹配度(標簽和興趣信息語義越相近，則匹配度越高，和/或，標簽與興趣信息匹配成功的數(shù)量越多，匹配度越高)最高的廣告信息作為要推送的廣告信息，即按照相關性對廣告信息排序，向用戶推送相關性較高的廣告信息?；蛘甙凑疹A先為廣告信息所設定好的推送等級，將其中推送等級較高的廣告信息向用戶推送?；蛘哌€可以按照推送等級和相關性相結合的方式向用戶推送廣告信息。

當需要按照廣告信息的推送等級向用戶推送廣告信息的時候，需要先對廣告信息進行推送等級的劃分。推送等級的劃分可以根據(jù)實際的情況進行具體的設定，例如按照廣告競價進行排序等。

S104：將所述廣告信息向客戶端推送。

在將所述廣告信息向客戶端推送的時候，客戶端可以針對廣告信息有不同的處理方式：

1、以彈出界面的形式，向用戶顯示或者播放廣告；

2、將廣告信息插入到用戶在發(fā)起訪問請求時，向用戶顯示的信息流界面中，當用戶再次返回到此信息流界面的時候，在特定的位置向用戶顯示或者播放廣告；例如，用戶使用手機瀏覽器閱讀新聞的時候，當用戶點擊“返回”按鈕時，在所返回的界面的特定位置，例如其所訪問的信息流下方顯示或者播放廣告；

3、當用戶再次向服務器發(fā)起某閱讀信息的訪問請求時，服務器根據(jù)新的訪問請求向客戶端返回新的閱讀內(nèi)容，客戶端根據(jù)新的閱讀內(nèi)容進行顯示，同時在新的閱讀內(nèi)容的顯示界面顯示或者播放廣告。

本發(fā)明實施例所提供的廣告信息推送方法，由于在獲取用戶的訪問請求之后，會對訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析，獲得用戶的興趣信息，并根據(jù)興趣信息獲得與興趣信息匹配的廣告信息，從而推送給客戶，在很大程度上保證了向用戶所推送的廣告均是出于用戶的興趣的，從而保證了廣告的有效性。

另外，在上述實施例的基礎上，參見圖2所示，本發(fā)明實施例還提供另外一種廣告信息推送方法，在將所述廣告信息向客戶端推送之前，還包括：

S201：對與所述訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行情感分析，得到閱讀內(nèi)容的情感傾向；

在具體對閱讀內(nèi)容進行情感分析的時候，可以采用下述多種方式：

1、對預設的詞匯進行情感標簽的標注，尤其是可以設定某一類情感尤為明顯的詞匯，例如災難類詞匯、事故類詞匯等。在進行情感分析的時候，可以以預設的詞匯為關鍵詞在閱讀內(nèi)容中進行檢索，如果檢索到的次數(shù)大于預設的次數(shù)，那么就認為閱讀內(nèi)容的情感傾向?qū)跒樵~匯所標注的情感標簽。

2、使用自然語言理解模型對閱讀內(nèi)容進行情感分析，最終的分析結果即為閱讀內(nèi)容的情感傾向。

S202：判斷所述情感傾向是否滿足第三預設條件；

S203：如果是，則將所述廣告信息向客戶端推送。

在具體實現(xiàn)的時候，第三預設條件可以根據(jù)實際情況進行具體的設定，例如，如果閱讀內(nèi)容的情感傾向是負面的，例如某些閱讀內(nèi)容是與災難相關的，那么再播放廣告就會不合適，此時，廣告將不再播放；只有當情感傾向是非負面的時候，才會向客戶端推送廣告信息。另外，還可以根據(jù)情感傾向的不同程度來判斷廣告信息是否推送。

另外，也可以在對與所述訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析，得到用戶的興趣信息之前，就對閱讀內(nèi)容進行情感分析，這樣，當情感傾向不滿足第三預設條件的時候，就可以不執(zhí)行后續(xù)的過程，節(jié)省服務器的資源，減輕服務器的壓力。

本發(fā)明又一實施例還提供一種廣告信息推送裝置，參見圖3所示，本發(fā)明實施例所提供的廣告信息推送裝置包括：

訪問請求獲取單元，用于獲取用戶的訪問請求；

興趣信息獲取單元，用于對與所述訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析，得到用戶的興趣信息；

廣告信息匹配單元，用于獲取與所述興趣信息匹配的廣告信息；

廣告信息推送單元，用于將所述廣告信息向客戶端推送。

本實施例中，訪問請求獲取單元、興趣信息獲取單元、廣告信息匹配單元和廣告信息推送單元的具體功能和交互方式，可參見圖1對應的實施例的記載，在此不再贅述。

本發(fā)明實施例所提供的廣告信息推送裝置，由于在獲取用戶的訪問請求之后，會對訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析，獲得用戶的興趣信息，并根據(jù)興趣信息獲得與興趣信息匹配的廣告信息，從而推送給客戶，在很大程度上保證了向用戶所推送的廣告均是出于用戶的興趣的，從而保證了廣告的有效性。

參見圖4所示，本發(fā)明實施例所提供的廣告信息推送裝置中，所述興趣信息獲取單元具體包括：

自然語言分析模塊，用于使用自然語言處理方法對所述閱讀內(nèi)容進行語義分析，并將自然語言處理的結果作為所述興趣信息；

和/或，

機器學習分析模塊，用于使用機器學習的方法對所述閱讀內(nèi)容進行語義分析，并將機器學習的結果作為所述興趣信息；

和/或，

關鍵詞檢索模塊，用于按照預設的關鍵詞在閱讀內(nèi)容中進行檢索，當檢索結果滿足第一預設條件時，將該關鍵詞所對應的分類標簽作為用戶的興趣信息；

和/或，

分類標簽獲取模塊，用于根據(jù)所述閱讀內(nèi)容獲取與預先為所述閱讀內(nèi)容所添加的分類標簽，將所述分類標簽作為用戶的興趣信息。

參見圖5所示，本發(fā)明實施例還提供另一種廣告信息推送裝置，還包括：

情感傾向獲取單元，用于對與所述訪問請求相對應的閱讀內(nèi)容進行語義分析，得到閱讀內(nèi)容的情感傾向，

情感傾向判斷單元，用于判斷所述情感傾向是否滿足第三預設條件；

所述廣告信息推送單元，還用于在所述情感傾向判斷單元的判斷結果為是時，向所述廣告信息向客戶端推送。

本實施例中，訪問請求獲取單元、興趣信息獲取單元、廣告信息匹配單元、廣告信息推送單元和情感傾向判斷單元的具體功能和交互方式，可參見圖2對應的實施例的記載，在此不再贅述。

本發(fā)明又一實施例還提供了一種廣告信息推送系統(tǒng)，參見圖6所示，包括：客戶端以及服務器；

所述服務器上還設置有如上述實施例中的廣告信息推送裝置。

本發(fā)明實施例所提供的廣告信息推送方法、裝置以及系統(tǒng)的計算機程序產(chǎn)品，包括存儲了程序代碼的計算機可讀存儲介質(zhì)，所述程序代碼包括的指令可用于執(zhí)行前面方法實施例中所述的方法，具體實現(xiàn)可參見方法實施例，在此不再贅述。

所屬領域的技術人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統(tǒng)和裝置的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應過程，在此不再贅述。

所述功能如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。基于這樣的理解，本發(fā)明的技術方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網(wǎng)絡設備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明揭露的技術范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應所述以權利要求的保護范圍為準。