养卡行为的识别方法、装置及计算机可读存储介质与流程

本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种养卡行为的识别方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术：

在通信运营商和代理商的合作过程中，一些代理商为了获得更高的报酬，往往通过批量开通虚拟账户的作弊手段提升销售业绩，这种行为被称为养卡行为。现有的养卡方式一般是将一批sim卡插入到一个养卡器中，并通过设置imei号，虚拟拨打电话，发送短信，上网等行为模拟正常用户日常通信活动。

现有技术中对养卡行为的识别方法，主要是针对每个用户获取多个通信属性信息，再分别将每个通信属性信息与对应的阈值进行对比，确定是否为养卡行为。所以现有技术中，将这些通信属性信息看作独立的信息，忽略了这些通信属性信息的内在联系，所以导致现有的养卡行为的识别方法识别的准确率较低，并且由于针对每个用户独立进行识别，所以需要耗费巨大的时间和资源，实用性也较差。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种养卡行为的识别方法、装置及计算机可读存储介质，该方法解决了现有技术中的养卡行为的识别方法识别的准确率较低，需要耗费巨大的时间和资源，实用性也较差的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种养卡行为的识别方法，包括：

确定预设时间段内基站中的通信活跃用户；

获取各所述通信活跃用户的多种通信属性信息；

将各所述通信活跃用户的多种通信属性信息作为样本采用聚类算法进行聚类，以获得聚类结果；

若某类别的聚类结果中通信活跃用户的数量大于预设数量阈值，则确定该类别的聚类结果中的活跃用户为养卡行为用户。

进一步地，如上所述的方法，确定预设时间段内基站中的通信活跃用户；

获取各所述通信活跃用户的多种通信属性信息；

将各所述通信活跃用户的多种通信属性信息作为样本采用聚类算法进行聚类，以获得聚类结果；

若某类别的聚类结果中通信活跃用户的数量大于预设数量阈值，则确定该类别的聚类结果中的活跃用户为养卡行为用户。

进一步地，如上所述的方法，所述确定预设时间段内基站中的通信活跃用户，具体包括：

对所述预设时间段内基站所服务用户的活跃时间进行统计；

根据各用户的活跃时间确定通信活跃用户。

进一步地，如上所述的方法，所述对所述预设时间段内基站所服务用户的活跃时间进行统计，具体包括：

对所述预设时间段内基站与每个用户设备进行信令交互的时间进行统计；

将所述基站与每个用户设备进行信令交互的时间确定为对应用户的活跃时间。

进一步地，如上所述的方法，所述根据各用户的活跃时间确定通信活跃用户，具体为：

若某用户的活跃时间大于预设活跃时间阈值，则确定该用户为通信活跃用户。

进一步地，如上所述的方法，所述通信属性信息至少包括：账单信息，通话信息，短信信息，上网信息。

进一步地，如上所述的方法，所述通信属性信息至少包括：账单信息，通话信息，短信信息，上网信息。

进一步地，如上所述的方法，所述将各所述通信活跃用户的多种通信属性信息作为样本采用聚类算法进行聚类，以获得聚类结果之前，还包括：

对各所述通信活跃用户的多种通信属性信息进行归一化处理。

第二方面，本发明实施例提供一种养卡行为的识别装置，包括：存储器，处理器以及计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如第一方面任一项所述的方法。

第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如第一方面中任一项所述的方法。

本发明实施例提供一种养卡行为的识别方法、装置及计算机可读存储介质，通过确定预设时间段内基站中的通信活跃用户；获取各通信活跃用户的多种通信属性信息；将各通信活跃用户的多种通信属性信息作为样本采用聚类算法进行聚类，以获得聚类结果；若某类别的聚类结果中通信活跃用户的数量大于预设数量阈值，则确定该类别的聚类结果中的活跃用户为养卡行为用户。由于以基站为单位一次性确定基站中的所有养卡行为用户，所以大大减少了识别时间和资源，提高了实用性，并且采用聚类算法分析通信活跃用户的多种通信属性的相似性，能够分析出各通信属性信息的内在联系，所以能够有效提高识别的准确率。

应当理解，上述发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本发明的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的养卡行为的识别方法的流程图；

图2为本发明实施例二提供的养卡行为的识别方法的流程图；

图3为本发明实施例二提供的养卡行为的识别方法步骤201的流程图；

图4为本发明实施例三提供的养卡行为的识别装置的结构示意图；

图5为本发明实施例四提供的养卡行为的识别装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的实施例。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。

本发明实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明实施例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

以下将参照附图来具体描述本发明的实施例。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的养卡行为的识别方法的流程图，如图1所示，则本实施例的执行主体为养卡行为的识别装置，该养卡行为的识别装置可集成在电子设备中，电子设备可以为计算机，笔记本电脑，服务器或者其他具有独立处理能力的设备。则本实施例提供的养卡行为的识别方法包括以下几个步骤。

步骤101，确定预设时间段内基站中的通信活跃用户。

由于不法代理商为了模仿真实用户日常通信活动，会将虚拟sim卡长时间处于开机状态，模拟一种或多种通信行为。所以本实施例中，以基站为单位，确定某基站中所服务的用户，并对预设时间段内该基站中的用户某一种或多种通信行为进行统计，根据该一种或多种通信行为的持续时间的长短确定预设时间段内该基站中哪些用户为通信活跃用户，哪些用户为通信不活跃用户。

其中，预设时间段可以为1个月，2个月，或其他适宜的时间段，本实施例中对此不作限定。

步骤102，获取各通信活跃用户的多种通信属性信息。

可以理解的是，获取的每个通信活跃用户的多种通信属性信息为在该预设时间段内的通信属性信息。

其中，多种通信属性信息可以包括：账单信息，通话信息，短信信息及上网信息。账单信息为通信费用额度。通话信息可以包括：拨打电话的次数，接听电话的次数，每次通话的时长。短信信息可以包括：发送短息的数量，接收短信的数量。上网信息可以包括：上网的总时长，上网总流量。

若预设时间段为1个月，则账单信息为该月的通信费用额度。通话信息可以包括该月拨打电话的次数，该月接听电话的次数，该月每次通话的时长。短信信息可以包括：该月发送短息的数量，该月接收短信的数量。上网信息可以包括：该月上网的总时长，该月上网总流量。

步骤103，将各通信活跃用户的多种通信属性信息作为样本采用聚类算法进行聚类，以获得聚类结果。

具体地，本实施例中，将每个通信活跃用户的多种通信属性信息作为需要进行聚类的样本，将各样本输入到聚类算法的模型中，对各样本进行聚类，输出聚类的结果，由于养卡行为均由特定的一个人或几个人操作完成的，所以其养卡的通信行为具有相似性，所以本实施例中采用聚类算法分析出各通信活跃用户通信行为的相似性，以识别出养卡行为用户。

在聚类结果中，可以包括多个类别，每个类别中包括至少一个样本。

其中，聚类算法可以为原型聚类算法，层次聚类算法或密度聚类算法，本实施例中对聚类算法的类型不作限定。

步骤104，若某类别的聚类结果中通信活跃用户的数量大于预设数量阈值，则确定该类别的聚类结果中的活跃用户为养卡行为用户。

具体地，本实施例中，若某类别的聚类结果中通信活跃用户的数量大于预设数量阈值，则说明这些通信活跃用户的通信行为很大概率是由特定的一个人或几个人模仿用户的通信行为，则确定该类别的聚类结果中的所有活跃用户均为养卡行为用户。

本实施例提供的养卡行为的识别方法，通过确定预设时间段内基站中的通信活跃用户；获取各通信活跃用户的多种通信属性信息；将各通信活跃用户的多种通信属性信息作为样本采用聚类算法进行聚类，以获得聚类结果；若某类别的聚类结果中通信活跃用户的数量大于预设数量阈值，则确定该类别的聚类结果中的活跃用户为养卡行为用户。由于以基站为单位一次性确定基站中的所有养卡行为用户，所以大大减少了识别时间和资源，提高了实用性，并且采用聚类算法分析通信活跃用户的多种通信属性的相似性，能够分析出各通信属性信息的内在联系，所以能够有效提高识别的准确率。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的养卡行为的识别方法的流程图，如图2所示，本实施例提供的养卡行为的识别方法，是在本发明实施例一提供的养卡行为的识别方法的基础上，对步骤101-步骤104的进一步细化，则本实施例提供的养卡行为的识别方法包括以下步骤。

步骤201，确定预设时间段内基站中的通信活跃用户。

图3为本发明实施例二提供的养卡行为的识别方法步骤201的流程图，如图3所示，进一步地，本实施例中，步骤201包括以下几个步骤。

步骤2011，对预设时间段内基站所服务用户的活跃时间进行统计。

进一步地，本实施例中，步骤2011对预设时间段内基站所服务用户的活跃时间进行统计，具体包括：

步骤2011a，对预设时间段内基站与每个用户设备进行信令交互的时间进行统计。

步骤2011b，将基站与每个用户设备进行信令交互的时间确定为对应用户的活跃时间。

具体地，考虑到虚假sim卡会批量插入到养卡器中，而且不法代理商为了模仿真实用户的日常通信活动，会让虚假sim卡长时间处于开机状态。在sim卡开机状态时，会定期与基站进行信令交互。所以本实施例中，对预设时间段内基站与每个用户设备进行信令交互的时间进行统计，将基站与每个用户设备进行信令交互的时间确定为对应用户的活跃时间。

其中，该用户设备可能为真实的用户设备，也可能为插入sim卡的养卡器。

步骤2012，根据各用户的活跃时间确定通信活跃用户。

进一步地，本实施例中，步骤2012，根据各用户的活跃时间确定通信活跃用户，具体为：

若某用户的活跃时间大于预设活跃时间阈值，则确定该用户为通信活跃用户。

其中，预设活跃时间阈值可根据预设时间段进行设定，该预设活跃时间阈值为接近于预设时间段的阈值。例如，预设时间段为1个月，则预设活跃时间阈值可以为25天，或27天，或其他适宜的数值，本实施例中对此不作限定。

具体地，本实施例中，将各用户的活跃时间与预设活跃时间阈值进行对比，若某用户的活跃时间大于预设时间阈值，则确定该用户为通信活跃用户，若某用户的活跃时间小于或等于预设时间阈值，则确定该用户为通信不活跃用户。若某用户为通信活跃用户，则说明该用户长时间处于开机状态，则说明该用户为养卡行为用户的概率较大。

步骤202，获取各通信活跃用户的多种通信属性信息。

进一步地，本实施例中，通信属性信息至少包括：账单信息，通话信息，短信信息，上网信息。

其中，账单信息为实际通信费用额度，通话信息包括：拨打电话次数，接听电话次数。短信信息包括：发送短信数量和接收短信数量，上网信息包括：上网总时长和上网总流量。

所以各通信活跃用户包括的多种通信属性信息分别为：实际通信费用额度，拨打电话次数，接听电话次数，发送短信数量，接收短信数量，上网总时长，上网总流量。

步骤203，对各通信活跃用户的多种通信属性信息进行归一化处理。

进一步地，本实施例中，为了避免不同通信属性信息量纲以及数量级的不同对聚类结果造成影响，需要使用归一化方法将有量纲的数量，经过变换化为无量纲的标量，即对以上七种数据进行式(1)的归一化处理：

其中，fl,i是第l个通信活跃用户第i个通信属性信息的值，min(fk,i,k＝1,2,..,s)是求s个通信活跃用户第i个属性的最小值，max(fk,i,k＝1,2,..,s)是求s个通信活跃用户第i个属性的最大值。如此，就得到了第l个通信活跃用户归一化后的通信属性信息为：xl,i,i＝1,2,…,7。

其中，第l个通信活跃用户实际通信费用额度表示为fl,1，第l个通信活跃用户拨打电话次数表示为fl,2，第l个通信活跃用户接听电话次数表示为fl,3，第l个通信活跃用户发送短信数量表示为fl,4，第l个通信活跃用户接收短信数量表示为fl,5，第l个通信活跃用户上网总时长表示为fl,6，第l个通信活跃用户上网总流量表示为fl,7。

步骤204，将各通信活跃用户的多种通信属性信息作为样本采用聚类算法进行聚类，以获得聚类结果。

进一步地，本实施例中，步骤204，将各通信活跃用户的多种通信属性信息作为样本采用聚类算法进行聚类，以获得聚类结果，具体为：

将各通信活跃用户的多种通信属性信息作为样本采用密度聚类算法进行聚类，以获得聚类结果。

本实施例中，由于密度聚类算法相比于原型聚类和层次聚类算法不用预先设定聚类所形成簇的数量，只需设定聚类的领域半径r以及领域包含最小样本数就可以刻画样本分布的紧密程度，实现对属性类似样本的聚类，所以本实施例中采用密度聚类算法对样本进行聚类。

具体地，本实施例中，采用密度聚类算法对样本进行聚类时，包括以下步骤。

步骤2041，对密度聚类模型的参数进行初始化。

其中，假设通信活跃用户的数量为m，则通信活跃用户的集合表示为p＝{x1,x2,…,xm}，xj为第j个通信活跃用户七个通信属性信息对应的数据组成的向量。即xj＝(xj,1,xj,2,…,xj,7)。

本实施例中，初始化聚类的领域半径r，领域包含最小样本数minpts，i＝1,集合q(x)和集合t。其中，集合t为空集，集合q(x)为集合p中所有的样本中任意两个样本的距离小于r的样本集合。

其中，任意两个样本的距离可表示为式(2)所示：

步骤2042，判断集合p是否为空集合。若否，从集合p中任取一个样本x，并将该样本从p中去除，执行步骤2043；若是，则执行步骤2046。

步骤2043，判断集合q(x)中包含的样本数量是否大于minpts。若否，则将x视为噪声，并返回步骤2042；若是，则将集合q(x)中所有的样本放入簇ci以及集合t中，并将这些样本从p中去除。

步骤2044，判断集合t是否为空集合。若否，则从集合t中任取一个样本x^*，并将该样本从t中去除，执行步骤2045；若是，i＝i+1，返回步骤2042。

步骤2045，判断集合q(x^*)中包含的样本数量是否大于minpts。若否，返回步骤2044；若是，则将集合q(x^*)中所有的样本放入簇ci以及集合t中，并将这些样本从p中去除，返回步骤2044。

步骤2046，输出cl,l＝1,2,…,i。

其中，簇ci的个数即为聚类的类别数。

步骤205，判断某类别的聚类结果中通信活跃用户的数量是否大于预设数量阈值，若是，则执行步骤206，否则执行步骤208。

步骤206，判断该类别的聚类结果中通信活跃用户在预设时间段的通信费用额度是否均小于预设费用额度阈值，若是，则执行步骤207。

步骤207，确定该类别的聚类结果中的活跃用户为养卡行为用户。

步骤208，确定该类别的聚类结果中的活跃用户不为养卡行为用户。

其中，预设费用额度可以为30元，或其他数值，本实施例中对此不作限定。

结合步骤205-步骤208进行说明，本实施例中，为了进一步提高养卡行为用户的识别准确率，同时考虑不法代理商模拟正常用户进行通行行为的多个通信活跃用户的通信属性信息具有很高的相似性，并且为了减少成本，每张虚拟sim卡的通信费用额度应该都不大的特点，所以在确定某类别的聚类结果中通信活跃用户的数量大于预设数量阈值，并且该类别的聚类结果中通信活跃用户在预设时间段的通信费用额度均小于预设费用额度阈值，才确定该类别的聚类结果中的活跃用户为养卡行为用户，而若某类别的聚类结果中通信活跃用户的数量小于或等于预设数量阈值，则确定该类别的聚类结果中的活跃用户不为养卡行为用户，或者虽然某类别的聚类结果中通信活跃用户的数量大于预设数量阈值，但该类别的聚类结果中通信活跃用户在预设时间段的通信费用额度不是均小于预设费用额度阈值，则确定该类别的聚类结果中的活跃用户不为养卡行为用户。

本实施例提供的养卡行为的识别方法，通过确定预设时间段内基站中的通信活跃用户，获取各通信活跃用户的多种通信属性信息，对各通信活跃用户的多种通信属性信息进行归一化处理，将各通信活跃用户的多种通信属性信息作为样本采用密度聚类算法进行聚类，以获得聚类结果，判断某类别的聚类结果中通信活跃用户的数量是否大于预设数量阈值，若是，则判断该类别的聚类结果中通信活跃用户在预设时间段的通信费用额度是否均小于预设费用额度阈值，若是，则确定该类别的聚类结果中的活跃用户为养卡行为用户，通过聚类结果中活跃用户的数量和通信费用额度的特点来确定通信活跃用户是否为养卡行为用户，进一步提高了识别的准确性，有效防止对正常通信用户的错误识别。

实施例三

图4为本发明实施例三提供的养卡行为的识别装置的结构示意图，如图4所示，本实施例提供的装置包括：存储器41，处理器42以及计算机程序。

其中，计算机程序存储在存储器41中，并被配置为由处理器42执行以实现本发明实施例一提供的养卡行为的识别方法或本发明实施例二提供的养卡行为的识别方法。

其中，存储器41和处理器42通过总线43连接。

其中，相关说明可以对应参见图1至图2的步骤所对应的相关描述和效果进行理解，此处不做过多赘述。

本实施例提供的养卡行为的识别装置，包括：存储器，处理器以及计算机程序；其中，计算机程序存储在存储器中，并被配置为由处理器执行以实现本发明实施例一提供的养卡行为的识别方法或本发明实施例二提供的养卡行为的识别方法。由于以基站为单位一次性确定基站中的所有养卡行为用户，所以大大减少了识别时间和资源，提高了实用性，并且采用聚类算法分析通信活跃用户的多种通信属性的相似性，能够分析出各通信属性信息的内在联系，所以能够有效提高识别的准确率。

实施例四

图5为本发明实施例四提供的养卡行为的识别装置的结构示意图，如图5所示，本实施例提供的装置包括：处理组件502，存储器504，还可以包括以下一个或多个组件：电源组件506，多媒体组件508，音频组件510，输入/输出(i/o)接口512，以及通信组件516。

处理组件502通常控制养卡行为的识别装置的整体操作，诸如与显示，数据通信和记录操作相关联的操作。处理组件502可以包括一个或多个处理器520来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理组件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件505和处理组件502之间的交互。

存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在养卡行为的识别装置的操作。这些数据的示例包括用于在养卡行为的识别装置上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器504可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件506为养卡行为的识别装置的各种组件提供电力。电源组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为养卡行为的识别装置生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件508包括在养卡行为的识别装置和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。

音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(mic)，当养卡行为的识别装置处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在本发明实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

i/o接口512为处理组件502和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

通信组件516被配置为便于养卡行为的识别装置和其他设备之间有线或无线方式的通信。养卡行为的识别装置可以接入基于通信标准的无线网络，如蓝牙，wifi，2g或3g，或它们的组合。

实施例五

本发明实施例五提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行以实现实现本发明实施例一提供的养卡行为的识别方法或本发明实施例二提供的养卡行为的识别方法。

本实施例提供的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行以实现实现本发明实施例一提供的养卡行为的识别方法或本发明实施例二提供的养卡行为的识别方法，由于以基站为单位一次性确定基站中的所有养卡行为用户，所以大大减少了识别时间和资源，提高了实用性，并且采用聚类算法分析通信活跃用户的多种通信属性的相似性，能够分析出各通信属性信息的内在联系，所以能够有效提高识别的准确率。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

用于实施本发明的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。