一种信息推荐方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及大数据技术，具体涉及一种信息推荐方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.资产配置(asset allocation)是指根据投资需求将投资资金在不同资产类别之间进行分配，既包括将资金按照一定投资权重在股票、固定收益类证券、现金和另类资产等不同大类资产之间的分配，也包括资金在不同类别资产内部的分配。
3.在配置并实施投资之后，投资组合绩效的评估是以资产配置效率为基础的，其方法主要是用市场指数基准对相应类别的投资表现进行评价，以考核投资组合收益与相应市场指数之间的差异情况。因此选择哪些指数作为该类资产的代表，对于投资组合结果最优来说显得尤为重要。


技术实现要素：

4.本公开提供了一种信息推荐方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品。
5.根据本公开的一方面，提供了一种信息推荐方法，包括：
6.响应于用户设置的投资目标，基于预置指数池中各指数的属性信息、用户的画像属性信息以及与指数相关的评估数据，从预置指数池中选择至少一个指数作为目标指数；
7.将目标指数作为推荐信息输出。
8.根据本公开的一方面，提供了一种信息推荐装置，包括：
9.指数筛选模块，用于响应于用户设置的投资目标，基于预置指数池中各指数的属性信息、用户的画像属性信息以及与指数相关的评估数据，从预置指数池中选择至少一个指数作为目标指数；
10.推荐模块，用于将目标指数作为推荐信息输出。
11.根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
12.至少一个处理器；以及
13.与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
14.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能够执行本公开任意实施例的信息推荐方法。
15.根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行本公开任意实施例的信息推荐方法。
16.根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本公开任意实施例的信息推荐方法。
17.根据本公开的技术，实现了向用户推荐代表的资产指数，进而保证了用户进行大类资产配置的效率。
18.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特
征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
19.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
20.图1是根据本公开实施例提供的一种信息推荐方法的流程示意图；
21.图2是根据本公开实施例提供的又一种信息推荐方法的流程示意图；
22.图3是根据本公开实施例提供的又一种信息推荐方法的流程示意图；
23.图4是根据本公开实施例提供的一种信息推荐装置的结构示意图；
24.图5是用来实现本公开实施例的信息推荐方法的电子设备的框图。
具体实施方式
25.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
26.本公开实施例中，指数为与金融市场活动相关的指数，例如比如股票指数、期货指数等。在资产配置的理论和实践研究中，由于每类资产都有很多的指数可以代表，穷尽某类资产的所有代表是没有意义的，通常采用被普遍认可的和常用的指数来代表某类资产(如沪深300、中证50等)，而在投资管理人使用专业的投资组合管理系统做大类资产配置时，可以选择的指数也仅为系统提供的常见指数，或将市面上数千种指数按照a股指数、基金指数、债券指数、商品指数等指数大类及其细分种类进行罗列，用户可根据大类资产配置目标，在提供的指数列表中选择自己认为比较合适的指数。虽然此类专业系统在指数全面性上覆盖较好，但是在资产配置时，用户需要在大量的指数中选择自己需要的指数，导致用户查看及选择指数的成本较高，使得资产配置的效率较低。基于此，提出一种信息推荐方法，通过引入指数推荐机制，在用户(例如投资管理人)确定资产配置目标后，向用户推荐一定数量的目标指数(即是代表不同类型资产的指数)，使得用户从推荐的目标指数中选择需要的指数以完成资产配置。
27.图1为本公开实施例的一种信息推荐方法的流程示意图，本实施例可适用于在用户确定资产配置目标后主动向用户推荐资产代表指数的情况。该方法可由一种信息推荐装置来执行，该装置采用软件和/或硬件的方式实现，并集成在电子设备上，例如集成在服务器设备上。
28.具体的，参见图1，信息推荐方法如下：
29.s101、响应于用户设置的投资目标，基于预置指数池中各指数的属性信息、用户的画像属性信息以及与指数相关的评估数据，从预置指数池中选择至少一个指数作为目标指数。
30.本公开实施例中，用户在进行资产配置时需要设定投资目标，进而基于投资目标选择相应的指数，其中，投资目标包括用户进行资产配置时输入的资产类型(例如固定收益类、大宗商品类等)、收益和风险目标中的至少一项。在确定用户设定投资目标后，可基于不同维度的信息从预置指数池中选出满足用户全方位需求的至少一个目标指数，以便推荐给
用户，其中，目标指数可以为能够代表某类资产的资产代表指数。
31.在一种可选的实施方式中，基于预置指数池中各指数的属性信息、用户的画像属性信息以及与指数相关的评估数据，从预置指数池中选择至少一个指数作为目标指数，其中，指数的属性信息可根据指数的属性标签确定，包括资产分类、行业类别、规模、收益率、夏普比例、年化波动率、胜率表现、市场热度及跟踪该指数的产品数量中的至少一项；用户的画像属性信息包括用户偏好使用的指数的信息和用户关注的指数属性中的至少一项；与指数相关的评估数据可选的为专家评估数据，包括宏观专家观点数据、行业专家观点数据、上市公司业绩预测观点数据。而在具体实现时，可将投资目标与指数池中各指数的属性信息进行匹配，根据匹配结果选出至少一个指数；基于用户的画像属性信息，从指数池中选择用户在历史资产配置阶段偏好使用的至少一个指数；以及根据专家评估数据选出带有正向评价的指数，例如选出专家看好的指数；进而将基于三种维度信息选出的指数作为目标指数。
32.需要说明的是，预置指数池可选的是基于从指数数据源中筛选出的公信度和采用广泛度满足预设条件的指数构建的，其中，指数数据源中包括了市金融场上仍在继续使用的指数及其基本信息。在构建预置指数池时，由于删除了部分质量低的指数，达到降低指数池中指数数量的目的，使得用户要想通过预置指数池主动查看其中指数时，避免查看一些低质量的指数，降低了查看成本。
33.s102、将目标指数作为推荐信息输出。
34.本公开实施例中，在选出目标指数(即资产代表指数)后，既可以将全部资产代表指数作为推荐信息推荐给用户，也可以从资产代表指数中选择部分作为推荐信息推荐给用户，在此不做具体限定。在一种可选的实施方式，可根据用户设置的推荐展示参数，将资产代表指数作为推荐信息进行展示，以便用户根据展示结果从中选择需要的指数。其中，推荐展示参数用于限定每次展示的资产代表指数的数量以及展示的样式，且用户可根据自身需求动态调整推荐展示参数。示例性的，用户设定展示10个资产代表指数，则可以从确定的资产代表指数中选择10个推荐给用户；进一步的，用户又设置展示30个资产代表指数，则从确定的资产代表指数中选择30个推荐给用户。需要说明的是，在选择推荐给用户的资产代表指数时，既可以随机选择，也可以先通过预设的排序方式对资产代表指数进行排序，进而根据排序结果中选择。根据用户设置的推荐展示参数展示对应的资产代表指数，可极大提升用户的选择效果和效率。
35.本公开实施例中，基于三个维度的信息选择资产代表指数，并将其作为推荐信息推荐给用户，使得推荐给用户的资产代表指数能够满足用户全方位需求，而且通过向用户推荐资产代表指数，使得用户在资产配置时无需手动的在大量指数中查看与选择，由此保证了用户进行大类资产配置的效率。
36.图2是根据本公开实施例的又一信息推荐方法的流程示意图，本实施例是在上述实施例的基础上，对基于预置指数池中各指数的属性信息、用户的画像属性信息以及与指数相关的评估数据，从预置指数池中选择至少一个指数作为目标指数的过程进行优化，参见图2，信息推荐方法具体如下：
37.本公开实施例中，响应于用户设置的投资目标，基于三个维度的信息选择目标指数(即资产代表指数)，具体的选择过程参见s201-s204。需要说明的是，步骤s201、s202和
s203可以并行执行，也可以依次执行，在此不做具体限定。
38.s201、响应于用户设置的投资目标，将投资目标与预置指数池中各指数的属性信息进行匹配，并根据匹配结果对匹配到的指数赋予权重。
39.其中，各指数的属性信息可基于各指数的属性标签确定，指数的属性标签是在构建预置指数池时生成的，指数属性可选的包括资产分类、行业类别、规模、收益率、夏普比率、年化波动率、胜率表现、市场热度及跟踪该指数的产品数量等，其中，市场热度和跟踪该指数的产品数量可以衡量指数的风险程度，例如，某一指数比较热门，则该指数的风险较小。在具体筛选时，可选的，根据投资目标包括的大类资产的类型、收益及风险目标，结合预置指数池中各指数的指数属性，选择满足投资目标的指数，并对选出的指数赋予权重，所述权重可用于表征该指数作为资产代表指数的优先级，也可以表征选择该指数进行资产配置时，该指数在投资组合中的占比。示例性的，用户设置的收益率目标为10％，则从指数池中选择收收益率超过10％的指数，并按照选出的指数的收益率的大小，赋予不同的权重。
40.s202、基于用户的画像属性信息，对预置指数池中用户在历史资产配置阶段偏好使用的指数赋予权重。
41.由于用户的画像属性信息包括用户偏好使用的指数的信息，因此可基于用户的画像属性信息，从预置指数池中确定用户偏好使用的指数，并对预置指数池中用户在历史资产配置阶段偏好使用的指数赋予权重，该权重可以表征对应的指数作为资产代表指数推荐给用户的优先级。需要说明的是，通常用户(例如投资管理人)具备丰富的行业经验后，在擅长的领域往往有个人经验的沉淀及偏好体现，因此将用户偏好使用的指数推荐给用户，使得用户无需在指数池的众多指数中查找自己偏好的指数，也即降低了用户的查找操作，进而可提升用户体验以及保证后续的资产配置效率。
42.s203、根据评估数据，对预置指数池中的指数赋予不同权重。
43.其中，评估数据可选的是专家对指数的评估数据，包括专家根据政策或公司业绩预估的相关指数的升降走势数据，可选的，评估数据包括宏观专家观点数据、行业专家观点数据、上市公司业绩预测观点数据。进而基于专家评估数据，对预置指数池中的指数赋予不同权重。例如，专家根据国家政策分析未来一段时间重点发展某一行业，则根据该评估数据提升该行业的指数的权重；又如专家根据公司的业绩预测某些公司存在的风险加大，则降低这些公司的相关指数的权重。
44.s204、根据预置指数池中各指数的权重，选出至少一个指数作为目标指数。
45.本公开实施例中，预置指数池中各指数的权重可以表征各指数作为目标指数(即资产代表指数)推荐给用户的优先级，进而根据各指数的权重进行排列，并根据排列结果确定资产代表指数。例如将权重排在前100的作为目标指数。
46.s205、将目标指数作为推荐信息输出。
47.可选的，根据用户设置的推荐展示参数，将目标指数作为推荐信息进行展示，以便用户根据展示结果从中选择需要的指数。示例性的，用户设置的推荐展示参数为10，则将权重排序前10位的目标指数作为推荐信息展示给用户。
48.本公开实施例中，在对基于三种维度信息选出指数分别赋予权重后，可根据权重值大小快速且准确的选出目标指数，并推荐给用户，避免用户在众多指数中手动查看并选择自身需要的指数，由此保证了资产配置的效率。
49.图3是根据本公开实施例的又一信息推荐方法的流程示意图，本实施例是在上述实施例的基础上对构建预置指数池的过程进行细化，参见图3，信息推荐方法具体如下：
50.s301、获取各资产类型下的指数以及指数的基本信息，并根据指数的基本信息生成对应的属性标签。
51.可选的，从指数数据源中获取各资产类型下的指数以及指数的基本信息，其中，指数的基本信息包括代码、基期、基点、成份个数、交易币种、所属国家、指数分类、跟踪标的基金个数等。在得到的基本信息的基础上，若有信息缺失，则对基本信息进行补充完善，并将完善后的基本信息处理成指数的属性标签，以便后续可直接根据指数的属性标签确定指数的属性信息。
52.本公开实施例中，为了降低预置指数池中指数的数量，需要对从数据源获取的指数进行筛选，例如删除其中低质量的指数。可选的，既可以通过专家筛选也可以利用模型筛选，具体的过程参见步骤s302-s303。
53.s302、获取基于各指数的属性标签筛选出的满足预设条件的指数。
54.本公开实施例中，既可以通过机器基于指数的属性标签筛选相应指数，也可以通过人工选择，在此不做具体限定。为了保证选出的指数的质量，可选的由专家结合指数的属性标签进行筛选，例如选出公信度、采用广泛度满足预设条件的指数，其中预设条件示例性的为指数公信度和采用广泛度大于阈值；又如专家还可以根据跟踪标的基金个数筛选相应的指数。
55.s303、基于预设的评价指标模型，计算各指数的评价指标的取值，并筛选评价指标的取值满足条件的指数。
56.本公开实施例中，评价指标模型可选的为评价指标的运算模型，评价指标可选的包括年化收益率、夏普比例、年化波动率、最大回撤中的至少一个。将各指数作为投资组合，利用评价指标模型，计算各指数的评价指标的取值，进而筛选评价指标的取值满足条件的指数。例如，年化收益率模型中包括的年化收益率的运算公式为：年化收益率＝[(投资内收益/本金)/投资天数]*365
×
100％，根据运算模型需要的参数，计算指数的年化收益率。进而选出年化收益率大于阈值的指数。需要说明的是，计算出的评价指标的取值可以作为指数的属性标签，以便后续推荐时可根据属性标签确定指数属性。
[0057]
s304、基于筛选出的指数构建预置指数池。
[0058]
本公开实施例中，构建的预置指数池可选的通过a股指数、基金指数、债券指数、商品指数等指数大类及其细分种类进行罗列，以满足用户常规体验。
[0059]
s305、响应于用户设置的投资目标，基于预置指数池中各指数的属性信息、用户的画像属性信息以及与指数相关的专家评估数据，从预置指数池中选择至少一个指数作为目标指数。
[0060]
s306、将目标指数作为推荐信息输出。
[0061]
本公开实施例中，对获取的指数进行专家与模型筛选，可以删除低质量的指数，进而保证构建的预置指数池的质量，且降低预置指数池中指数的数量。为后续基于预置指数池推荐资产代表指数提供了保证。
[0062]
进一步的，预置指数池还可配置为根据用户输入的指数属性检索词展示对应的指数，和/或，根据用户配置的需要展示的指数属性展示对应的指数。也即用户查看指数池时，
用户可通过自定义配置以确定展示指数的哪些属性列，和/或，根据用户输入的指数属性检索词，展示指数的对应属性列。除此用户还可以通过设置排序条件对指数池中的指数进行排列展示。如此，相比于只按照大类资产类型进行多级分类，并在相应分类下提供常见指数而言，支持用户自定义配置和检索，保证了用户可自身需求了解指数最新信息。
[0063]
进一步的，根据用户在历史资产配置阶段输入的指数属性检索词和用户配置的要展示的指数属性，确定用户关注的指数属性，例如将用户检索频次最高的指数属性作为用户关注的指数属性。需要说明的是，用户关注的指数属性表明了用户在进行资产配置时的使用习惯，进而可根据用户的使用习惯推荐目标指数。例如，基于用户关注的指数属性筛选出预设数量的指数并赋予权重，进而结合基于其他维度信息筛选的指数的权重，确定目标指数。结合用户的使用习惯确定目标指数，使得推荐给用户的目标指数更符合用户需求，可以保证用户的体验。
[0064]
图4是根据本公开实施例的信息推荐装置的结构示意图，本实施例可适用于在用户确定资产配置目标后主动向用户推荐资产代表指数的情况。如图4所示，该装置具体包括：
[0065]
指数筛选模块401，用于响应于用户设置的投资目标，基于预置指数池中各指数的属性信息、用户的画像属性信息以及与指数相关的评估数据，从预置指数池中选择至少一个指数作为目标指数；
[0066]
推荐模块402，用于将目标指数作为推荐信息输出。
[0067]
在上述实施例的基础上，可选的，筛选模块包括：
[0068]
第一筛选单元，用于将投资目标与预置指数池中各指数的属性信息进行匹配，并根据匹配结果对匹配到的指数赋予权重；和/或
[0069]
第二筛选单元，用于基于用户的画像属性信息，对预置指数池中用户在历史资产配置阶段偏好使用的指数赋予权重；和/或
[0070]
第三筛选单元，用于根据评估数据，对预置指数池中的指数赋予不同权重；以及，
[0071]
第四筛选单元，用于根据预置指数池中各指数的权重，选出至少一个指数作为目标指数。
[0072]
在上述实施例的基础上，可选的，该装置还包括：
[0073]
数据获取与处理模块，用于获取各资产类型下的指数以及指数的基本信息，并根据指数的基本信息生成对应的属性标签；
[0074]
第一筛选模块，用于获取基于各指数的属性标签筛选出的满足预设条件的指数；
[0075]
第二筛选模块，用于基于预设的评价指标模型，计算各指数的评价指标的取值，并筛选评价指标的取值满足条件的指数；
[0076]
预置指数池生成模块，用于基于筛选出的指数构建预置指数池。
[0077]
在上述实施例的基础上，可选的，预置指数池配置为根据用户输入的指数属性检索词展示对应的指数，和/或，根据用户配置的需要展示的指数属性展示对应的指数。
[0078]
在上述实施例的基础上，可选的，装置还包括：
[0079]
用户关注点确定模块，用于根据用户在历史资产配置阶段输入的指数属性检索词和用户配置的需要展示的指数属性，确定用户关注的指数属性；
[0080]
推荐筛选模块，用于基用户关注的指数属性筛选出预设数量的指数并赋予权重。
[0081]
在上述实施例的基础上，可选的，推荐模块还用于：
[0082]
根据用户设置的推荐展示参数，将目标指数作为推荐给用户。
[0083]
在上述实施例的基础上，可选的，投资目标包括用户进行资产配置前输入的资产类型、收益和风险目标中的至少一项；和/或
[0084]
指数的属性信息包括资产分类、行业类别、规模、收益率、夏普比例、年化波动率、胜率表现、市场热度及跟踪该指数的产品数量中的至少一项；和/或
[0085]
用户的画像属性信息包括用户偏好使用的指数的信息和用户关注的指数属性中的至少一项。
[0086]
本公开实施例提供的信息推荐装置可执行本公开任意实施例提供的信息推荐方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。本实施例中未详尽描述的内容可以参考本公开任意方法实施例中的描述。
[0087]
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
[0088]
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
[0089]
图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备500的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
[0090]
如图5所示，设备500包括计算单元501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(ram)503中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 503中，还可存储设备500操作所需的各种程序和数据。计算单元501、rom 502以及ram 503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。
[0091]
设备500中的多个部件连接至i/o接口505，包括：输入单元506，例如键盘、鼠标等；输出单元507，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元508，例如磁盘、光盘等；以及通信单元509，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元509允许设备500通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0092]
计算单元501可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元501的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元501执行上文所描述的各个方法，例如信息推荐方法。例如，在一些实施例中，信息推荐方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元508。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程序加载到ram 503并由计算单元501执行时，可以执行上文描述的信息推荐方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元501可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固
件)而被配置为执行信息推荐方法。
[0093]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0094]
用于实施本公开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。
[0095]
在本公开的上下文中，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。
[0096]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0097]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
[0098]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0099]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0100]
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。