一种对公客户流失预警方法及装置与流程

1.本文涉及银行风险控制技术领域，尤其涉及一种对公客户流失预警方法及装置。


背景技术：

2.在银行业整个业务体系中，对公业务是非常重要的组成部分，如何防止对公客户流失一直是银行业遇到的难题。
3.目前，大部分银行都开发了众多的统计报表，来分析对公客户的存款情况，但是这些统计往往都是单维度的，很难看清楚客户的全貌，而且当管理人员看到报表中客户的存款大幅度减少时，其实客户已经流失。因此，亟需一种高效提前预测对公客户流失的方法，进而防止对公客户流失。


技术实现要素：

4.本文用于解决现有技术中，通过人工分析统计报表的方式分析客户流失的方式存在浪费人力问题，且只能分析出已经产生流失的情况，而无法提前预测出流失情况。
5.为了解决上述技术问题，本文的第一方面提供一种对公客户流失预警方法，包括：
6.采集对公客户的全量信息；
7.从所述对公客户的全量信息中抽取出实体、实体间关联关系及实体属性；
8.对抽取出的实体、实体间关联关系及实体属性进行整合处理，建立对公客户的知识图谱；
9.根据所述对公客户的知识图谱，提取对公客户的资金流向信息；
10.根据对公客户的资金流向信息，预测客户是否流失，预测结果为对公客户正在流失时，发出报警信息并执行挽留操作。
11.作为本文的进一步实施例中，采集对公客户的全量信息包括：
12.从银行业务系统中获取对公客户的客户信息，根据所述对公客户的客户信息从外部系统获取对公客户的工商注册信息；
13.由所述对公客户的客户信息及对公客户的工商注册信息构成所述对公客户的全量信息。
14.作为本文的进一步实施例中，对抽取出的实体、实体间关联关系及实体属性进行整合处理，建立对公客户的知识图谱包括：
15.根据实体、实体间关联关系及实体属性，构建对公客户的三元组数据结构，其中，所述三元组数据结构包括：{实体、关系、实体}，{实体、属性、属性值}；
16.对所述对公客户的三元组数据结构中相关知识进行合并处理，得到对公客户的知识图谱。
17.作为本文的进一步实施例中，所述对公客户的资金流向信息包括：流出账号、流入账号、流出账号属性、流入账号属性、流转金额；
18.根据对公客户的资金流向信息，预测客户是否流失包括：
19.将所述对公客户的资金流向信息输入至对公客户流失风控模型中，以由所述对公客户流失风控模型根据流出账号和流入账号判断对公客户的资金是否流入外机构账号，以及根据流出账号属性和流入账号属性判断流出账号和流入账号是否属于同一对公客户，若判断结果为是，则确定对公客户正在流失，若判断结果为否，则确定对公客户未流失。
20.作为本文的进一步实施例中，所述对公客户流失风控模型还用于：根据对公客户的资金流向信息统计对公客户的剩余金额，判断对公客户的剩余金额是否减少，若判断结果均为是，则确定对公客户正在流失。
21.作为本文的进一步实施例中，所述对公客户流失风控模型还用于：统计预定时间段内判断结果均为是的次数及统计总次数；利用预定时间段内判断结果均为是的次数除以统计总次数，得到统计占比；判断所述统计占比是否大于第一阈值，若是，则确定对公客户正在流失。
22.作为本文的进一步实施例中，对公客户流失预警方法还包括：
23.对于资金流流入外机构且流出账号和流入账号不属于同一对公客户的未流失对公客户信息，确定该未流失对公客户流入账号的行业属性；获取所述行业属性中所述对公客户的客户信息及所述行业属性中企业对应的网点信息；
24.根据所述行业属性中所述对公客户的客户信息，计算所述行业属性中对公客户量占所有对公客户量的比例；
25.根据所述行业属性中对公客户的已办业务信息，筛选出所述行业属性中业务量超过第二阈值的业务信息；
26.对于所述比例小于第三阈值的行业属性，根据该行业属性中企业对应的网点信息，发送该行业属性筛选出的业务信息进行展示。
27.作为本文的进一步实施例中，发出报警信息并执行挽留操作包括：
28.获取客户经理的画像信息；
29.匹配客户经理的画像信息及正在流失的对公客户的资金流向信息，若匹配成功，则将正在流失的对公客户的资金流向信息发送至匹配出的客户经理，以由所述客户经理执行挽留操作。
30.本文的第二方面提供一种对公客户流失预警装置，包括：
31.信息采集单元，用于采集对公客户的全量信息；
32.信息抽取单元，用于从所述对公客户的全量信息中抽取出实体、实体间关联关系及实体属性；
33.知识图谱建立单元，用于对抽取出的实体、实体间关联关系及实体属性进行整合处理，建立对公客户的知识图谱；
34.信息提取单元，用于根据所述对公客户的知识图谱，提取对公客户的资金流向信息；
35.预测单元，用于根据对公客户的资金流向信息，预测客户是否流失，预测结果为对公客户正在流失时，发出报警信息并执行挽留操作。
36.本文的第三方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时，执行根据前述任一实施例所述方法的指令。
37.本文的第四方面提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备的处理器运行时，执行根据前述任一实施例所述方法的指令。
38.本文提供的对公客户流失预警方法及装置通过采集对公客户的全量信息；从对公客户的全量信息中抽取出实体、实体间关联关系及实体属性；对抽取出的实体、实体间关联关系及实体属性进行整合处理，建立对公客户的知识图谱；根据对公客户的知识图谱，提取对公客户的资金流向信息，能够多维度、多层级展现对公客户的资金流向。通过根据对公客户的资金流向信息，预测客户是否流失，预测结果为对公客户正在流失时，发出报警信息并执行挽留操作，能够及时预测客户正在流失情况，提高预警效率，进而采取相应补救措施。
39.为让本文的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
40.为了更清楚地说明本文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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本文的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
41.图1示出了本文实施例对公客户流失预警系统的结构图；
42.图2示出了本文实施例对公客户流失预警方法的第一流程图；
43.图3示出了本文实施例第一三元组数据结构的结构图；
44.图4示出了本文实施例第二三元组数据结构的结构图；
45.图5a示出了本文实施例对公客户知识图谱的结构图；
46.图5b示出了本文实施例对公客户指示图谱的另一结构图；
47.图6示出了本文实施例对公客户流失预警方法的第二流程图；
48.图7示出了本文实施例对公客户流失预警方法的第三流程图；
49.图8示出了本文实施例挽留任务生成及分配过程的流程图；
50.图9示出了本文实施例对公客户流失预警装置的结构图；
51.图10示出了本文实施例计算机设备的结构图。
52.附图符号说明：
53.110、交互设备；
54.120、数据库；
55.130、计算设备；
56.910、信息采集单元；
57.920、信息抽取单元；
58.930、知识图谱建立单元；
59.940、知识存储单元；
60.950、信息提取单元；
61.960、预测单元；
62.1002、计算机设备；
63.1004、处理器；
64.1006、存储器；
65.1008、驱动机构；
66.1010、输入/输出模块；
67.1012、输入设备；
68.1014、输出设备；
69.1016、呈现设备；
70.1018、图形用户接口；
71.1020、网络接口；
72.1022、通信链路；
73.1024、通信总线。
具体实施方式
74.下面将结合本文实施例中的附图，对本文实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本文一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本文中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本文保护的范围。
75.需要说明的是，本文的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本文的实施例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、装置、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。
76.本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或装置产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。
77.需要说明的是，本文的对公客户流失预警方法及装置可用于金融领域，也可用于除金融领域之外的任意领域，本文的对公客户流失预警方法及装置的应用领域不做限定。
78.需要说明的是，本技术所涉及的对公客户的全量信息和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
79.本文一实施例中，提供一种对公客户流失预警系统，适用于银行系统的对公客户流失预测，用于解决现有技术中通过人工分析统计报表的方式分析客户流失的方式存在浪费人力问题，且只能分析出已经产生流失的情况，而无法提前预测出流失情况。具体的，如图1所示，对公客户流失预警系统包括：交互设备110、数据库120及计算设备130。
80.交互设备110用于获取对公客户的全量信息，其中，对公客户的全量信息包括对公客户的客户信息及对公客户的工商注册信息。具体的，对公客户的客户信息包括客户名称、账号、客户转账汇款记录信息(记录信息包括流入账户、流出账户及金额)。对公客户的工商
注册信息包括对公客户的注册名称、注册地址、行业属性、所属机构、经营产品等。实施时，从业务系统中获取对公客户的客户信息，根据对公客户的客户信息从外部系统获取对公客户的工商注册信息。
81.数据库120用于存储交互设备110获取的对公客户的全量信息，便于分析时调用。
82.计算设备130用于从对公客户的全量信息中抽取出实体、实体间关联关系及实体属性；对抽取出的实体、实体间关联关系及实体属性进行整合处理，建立对公客户的知识图谱；根据对公客户的知识图谱，提取对公客户的资金流向信息；根据对公客户的资金流向信息，预测客户是否流失，预测结果为对公客户正在流失时，发出报警信息并执行挽留操作。
83.一些实施方式中，计算设备130可按每隔固定时间间隔执行一次知识图谱构建及对公客户流失预测，本文对固定时间间隔的具体取值不做限定。构建知识图谱时所用对公客户的全量信息为对公客户固定时间间隔内产生的数据。其它实施方式中，计算设备130还可根据对公客户产生资金流转交易预定笔后触发流失预警分析。
84.本文所述的实体用于表示对公客户，例如为对公客户的账号，在知识图谱中用圆圈表示。本文所述的实体间关联关系指的是账号间资金流向，例如实体a汇款给实体b 100万，在知识图谱中实体间的线条表示，线条的箭头表示资金流向。本文所述的实体属性用于描述实体，例如为工商注册信息，其中，工商注册信息包括但不限于对公客户注册地址、注册资本、行业属性、所属机构、产品等。本文所述的机构为提供对公客户账号服务的机构，例如为银行。
85.计算设备130计算得到的对公客户的知识图谱存储于数据库120中。具体实施时，为了提高知识图谱的精度，每个固定时间间隔更新知识图谱。
86.本实施例能够多维度、多层级展现对公客户的资金流向，根据对公客户的资金流向信息，预测客户是否流失，预测结果为对公客户正在流失时，发出报警信息并执行挽留操作能够及时预测客户正在流失情况，提高预警效率。
87.本文一实施例中，还提供一种对公客户流失预警方法，该方法可以运行于独立数据来源的第三方系统、智能终端，包括智能手机、平板电脑、台式计算机等，还可以为单独的应用程序、内嵌于其他程序中的小程序等，或者也可以为网页形式等，本文对具体实现方式不做限定。具体的，如图2所示，包括：
88.步骤210，采集对公客户的全量信息；
89.步骤220，从对公客户的全量信息中抽取出实体、实体间关联关系及实体属性；
90.步骤230，对抽取出的实体、实体间关联关系及实体属性进行整合处理，建立对公客户的知识图谱；
91.步骤240，根据对公客户的知识图谱，提取对公客户的资金流向信息；
92.步骤250，根据对公客户的资金流向信息，预测客户是否流失，预测结果为对公客户正在流失时，发出报警信息并执行挽留操作。
93.本实施例提供的对公客户流失预警方法实施时，可应用于对公客户流失预警系统，该系统还用于存储正在流失客户的相关信息，提供查询服务，以便相关人员查看正在流失客户的情况(例如动态展示资金流向信息、知识图谱信息)，从而能够直观、精确地展现客户情况，帮助相关人员更好地了解客户，为营销提供支撑。
94.步骤210实施例时，从待分析机构的业务系统中获取对公客户的客户信息，根据对
公客户的客户信息从外部系统(例如工商注册系统或第三方系统)获取对公客户的工商注册信息。由对公客户的客户信息及对公客户的工商注册信息构成所述对公客户的全量信息。采用爬虫或实时入库技术，将采集到的数据存储在数据仓库中。
95.步骤220实施例时，首先，进行图模式定义—明确实体、关系、属性的数据种类。具体如下：
96.实体：对公客户—通过唯一编号标识。属性：客户编号、客户姓名、客户注册地址、注册资本、行业属性、所属机构、产品、存款余额等。实体间关联关系：转账关系。
97.其次，明确实体、关系的索引。具体的，一般查询方式为从客户编号出发，所以可以在客户编号(vertex_id)上建立索引并生成图模式定义文件。
98.然后，进行知识抽取，抽取过程包括：(1)实体文件生成——通过编写hql，从各个原始表中抽取加工生成对公客户实体表；(2)关系文件生成——通过编写hql，得到转账关系表。
99.接着，按照模板生成映射文件。将对公客户实体相关信息写入列表中，将转账关系信息写入列表中。
100.最后，进行数据清洗转换。
101.(1)数据清洗。例如，对于data_date字段，在对公客户实体文件中为string类型，与图模式定义文件中的数据类型不符，因此需进行类型转换；
102.(2)数据转换。数据转换：对对公实体文件中的实体名称，调用公司名称标准化知识库的联机api，将得分最高，将得分最高，且score》0.9(自定义阈值)的作为法人实体的标准化名称。如下例，将“简称a”进行标准化查询，结果显示"*******"与其匹配度的score值为1，"*******"即为“简称a”的标准化名称。
103.步骤230实施时，对抽取出的实体、实体间关联关系及实体属性进行整合处理，建立对公客户的知识图谱包括：
104.根据实体、实体间关联关系及实体属性，构建对公客户的三元组数据结构，其中，三元组数据结构包括：{实体、关系、实体}(如图3所示)，{实体、属性、属性值}(如图4所示)。各三元组结构为孤立存在，未形成一个有机的整体，因此，在建立三元组数据结构之后，还需执行如下处理过程：对对公客户的三元组数据结构中相关知识进行合并处理，得到对公客户的知识图谱，如图5a所示。
105.数据合并包括相同实体间多个关联关系的合并，例如实体a转账100万给实体b，实体b转账10万给实体a，则合并后为实体a转账90万给实体b。数据合并还包括实体多账户的合并，例如实体a包含账户1及账户2，则将账户1及账户2均合并为实体a。
106.通过步骤230实施，能够去除冗余数据，避免不必要的冗余，降低实体间关系的冲突问题。
107.具体实施时，为了保证知识谱图的质量，步骤230建立完知识图谱之后，还会显示知识图谱以便人工核查知识图谱的正确性。
108.进一步的，为了全面获得知识图谱，对对公客户的三元组数据结构中相关知识进行合并处理之后还包括利用业务框架中的约束来做相关的推理，以对所述对公客户知识图谱中实体间关联关系进行补全处理，进而得到对公客户的知识图谱，如图5b所示。具体的，业务框架指的是业务人员制定的关联规则，通常为一些经验值，例如客户a的资金转入客户
4，而客户4的资金又转入了客户e，客户a和客户e之间也有转账关系，在构建知识图谱时，将客户a、客户4、客户e进行整体展示。
109.步骤240中，对公客户的资金流向信息包括：流出账号、流入账号、流出账号属性、流入账号属性、流转金额。
110.步骤250中，报警信息包括但不限于对公客户的权利信息、资金流向信息等。实施时，可将报警信息通过邮件、短信等方式发送至客户经理或相关管理人员，以便客户经理或相关管理人员执行挽留操作。还可将通知信息通过邮件、短信等方式发送至客户经理或相关管理人员，以便客户经理或相关管理人员登录系统查看报警信息并执行挽留操作。挽留操作包括但不限于上门拜访、分析正在流失对公客户的需求，为对公客户提供相关业务等。
111.进一步的，步骤250根据对公客户的资金流向信息，预测客户是否流失包括：
112.将对公客户的资金流向信息输入至对公客户流失风控模型中，以由所述对公客户流失风控模型根据流出账号和流入账号判断对公客户的资金是否流入外机构账号，以及根据流出账号属性和流入账号属性判断流出账号和流入账号是否属于同一对公客户，若判断结果为是，则确定对公客户正在向其它机构转移资产，即对公客户正在流失，若其中一判断结果为否，则说明为非同名划转，确定对公客户稳定，未流失。
113.详细的说，对公客户流失风控模型中封装有流失判断逻辑，本文对判断逻辑的具体实现方式不做限定。是否属于同一对公客户即是否隶属于同一总公司，例如总公司a具有子公司a1及子公司a2，若子公司a1将资金转移至子公司a2，则确定属于同一总公司。
114.进一步实施例中，为了排除总公司正常向子公司拨款的情况，对公客户流失风控模型还用于：根据对公客户的资金流向信息统计对公客户的剩余金额，判断对公客户的剩余金额是否减少，若判断结果均为是，则确定对公客户正在流失，若判断结果为否，则可对对公客户进行打待确认的标识处理，以便后续增加监控频率，时刻关注具有待确认标签的对公客户是否产生流失。
115.进一步实施例中，为了避免一次判断出现误判的情况，对公客户流失风控模型还用于：统计预定时间段内判断结果均为是的次数及统计总次数；利用预定时间段内判断结果均为是的次数除以统计总次数，得到统计占比；判断统计占比是否大于第一阈值，若是，则确定对公客户正在流失。
116.其中，预定时间段例如为一周等，判断指的是上述判断对公客户的资金是否流入外机构账号、判断流出账号和流入账号是否属于同一对公客户及判断对公客户的剩余金额是否减少。统计总次数指的是预定时间段内判断的次数。第一阈值例如为70％，具体可根据实际识别精度进行确定，本文对此不作具体限定。
117.本文一实施例中，为了能够有的放矢的为客户提供更好的服务，使得客户定位感兴趣业务，提高客户满意度及机构服务水平，如图6所示，对公客户流失预警方法确定出未流失对公客户之后，还包括：
118.步骤610，对于资金流流入外机构且流出账号和流入账号不属于同一对公客户的未流失对公客户信息，确定该未流失对公客户流入账号的行业属性；
119.步骤620，根据行业属性中对公客户的客户信息，计算行业属性中对公客户量占所有对公客户量的比例；
120.步骤630，设置比例小于第三阈值的行业属性所包含的企业为服务对象，根据该行
业属性所包含的企业的地理位置，发送推荐业务。
121.步骤610中，行业属性可按现有行业分类确定，本文对其具体划分方式不做限定。
122.步骤620中行业属性中的对公客户及所有对公客户量指的是待分析机构中的信息。
123.步骤630中的企业地理位置可以为企业的工商注册地址，推荐业务可由客户经理或相关管理人员分析确定。
124.本文一实施例中，为了提高客户的办业务效率，使客户快速定位感兴趣业务，如图7所示，对公客户流失预警方法确定出未流失对公客户之后，还包括：
125.步骤710，根据未流失对公客户信息，确定未流失对公客户流入账号的行业属性；
126.步骤720，获取行业属性中对公客户的客户信息及行业属性中企业对应的网点信息；
127.步骤730，根据行业属性中对公客户的客户信息，计算行业属性中对公客户量占所有对公客户量的比例；
128.步骤740，根据行业属性中对公客户的已办业务信息，筛选出所述行业属性中业务量超过第二阈值的业务信息；
129.步骤750，对于比例小于第三阈值的行业属性，根据该行业属性中企业对应的网点信息，发送该行业属性筛选出的业务信息进行展示。
130.步骤720中的行业属性为步骤710中确定出的行业属性，网点是为客户办理业务的机构。
131.步骤730及步骤740中行业属性中对公客户为待分析机构中的对公客户。第二阈值及第三阈值可根据实际需求进行设定，本文对其具体取值不做限定。
132.本实施例通过对未流失客户关联的客户以及关联客户已办理业务进行分析，能够便于对公客户快速定位感兴趣业务，提升为对公客户服务的效率及精度。
133.本文一实施例中，为了精准分配挽留任务，并提高挽留效率，如图8所示，上述步骤250发出报警信息并执行挽留操作包括：
134.步骤810，根据正在流失的对公客户信息，生成挽留任务；
135.步骤820，获取客户经理的画像信息；
136.步骤830，匹配客户经理的画像信息及挽留任务，若匹配成功，则将挽留任务发送至匹配出的客户经理，以由客户经理执行挽留操作。
137.详细的说，步骤810中，挽留任务包括：正在流失的对公客户名称、行业属性、业务信息、资金流向信息。
138.步骤820中客户经理的画像信息包括但不限于服务对公客户信息、行业属性、挽留成功率、擅长业务类型等。
139.步骤830中匹配客户经理的画像信息及挽留任务时，可逐一比较客户经理画像信息中元素与挽留任务中元素的相似度，若匹配出相似度大于预定值的元素个数大于一定值(例如2个)，则确定客户经理与挽留任务相匹配，发送挽留任务至客户经理。
140.具体实施时，为了保证挽留任务的处理效率，避免挽留任务长时间积压，若步骤830确定出多个客户经理与挽留任务相匹配，则计算客户经理待处理挽留任务的数量，将挽留任务分配至待处理挽留任务最少的客户经理处理。
141.本文一实施例中，还可运用大数据分析技术，根据待分析机构中对公客户的历史购买情况等各项指标，对对公客户设置标签，进而便于客户经理对对公客户进行针对性业务推荐。
142.基于同一发明构思，本文还提供一种对公客户流失预警装置，如下面的实施例所述。由于对公客户流失预警装置解决问题的原理与对公客户流失预警方法相似，因此对公客户流失预警装置的实施可以参见对公客户流失预警方法，重复之处不再赘述。具体的，如图9所示，对公客户流失预警装置包括：
143.信息采集单元910，用于采集对公客户的全量信息；
144.信息抽取单元920，用于从所述对公客户的全量信息中抽取出实体、实体间关联关系及实体属性；
145.知识图谱建立单元930，用于对抽取出的实体、实体间关联关系及实体属性进行整合处理，建立对公客户的知识图谱；
146.知识存储单元940，用于将知识图谱建立单元930建立的知识图谱存储在图数据库中。
147.信息提取单元950，用于根据对公客户的知识图谱，提取对公客户的资金流向信息；
148.预测单元960，用于根据对公客户的资金流向信息，预测客户是否流失，预测结果为对公客户正在流失时，发出报警信息并执行挽留操作。
149.本实施例通过采集对公客户的全量信息；从对公客户的全量信息中抽取出实体、实体间关联关系及实体属性；对抽取出的实体、实体间关联关系及实体属性进行整合处理，建立对公客户的知识图谱；根据对公客户的知识图谱，提取对公客户的资金流向信息，能够多维度、多层级展现对公客户的资金流向，通过根据对公客户的资金流向信息，预测客户是否流失，预测结果为对公客户正在流失时，发出报警信息并执行挽留操。
150.本文一实施例中，还提供一种应用对公客户流失预警方法的计算机设备，如图10所示，计算机设备1002可以包括一个或多个处理器1004，诸如一个或多个中央处理单元(cpu)，每个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。计算机设备1002还可以包括任何存储器1006，其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息。非限制性的，比如，存储器1006可以包括以下任一项或多种组合：任何类型的ram，任何类型的rom，闪存设备，硬盘，光盘等。更一般地，任何存储器都可以使用任何技术来存储信息。进一步地，任何存储器可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地，任何存储器可以表示计算机设备1002的固定或可移除部件。在一种情况下，当处理器1004执行被存储在任何存储器或存储器的组合中的相关联的指令时，计算机设备1002可以执行相关联指令的任一操作。计算机设备1002还包括用于与任何存储器交互的一个或多个驱动机构1008，诸如硬盘驱动机构、光盘驱动机构等。
151.计算机设备1002还可以包括输入/输出模块1010(i/o)，其用于接收各种输入(经由输入设备1012)和用于提供各种输出(经由输出设备1014))。一个具体输出机构可以包括呈现设备1016和相关联的图形用户接口1018(gui)。在其他实施例中，还可以不包括输入/输出模块1010(i/o)、输入设备1012以及输出设备1014，仅作为网络中的一台计算机设备。计算机设备1002还可以包括一个或多个网络接口1020，其用于经由一个或多个通信链路
1022与其他设备交换数据。一个或多个通信总线1024将上文所描述的部件耦合在一起。
152.通信链路1022可以以任何方式实现，例如，通过局域网、广域网(例如，因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信链路1022可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线链路、无线链路、路由器、网关功能、名称服务器等的任何组合。
153.对应于图2、图6-图8中的方法，本文实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法的步骤。
154.本文实施例还提供一种计算机可读指令，其中当处理器执行所述指令时，其中的程序使得处理器执行如图2、图6-图8所示的方法。
155.应理解，在本文的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本文实施例的实施过程构成任何限定。
156.还应理解，在本文实施例中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
157.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本文的范围。
158.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
159.在本文所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、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，所述单元的划分，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，例如多个单元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。另外，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、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
160.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本文实施例方案的目的。
161.另外，在本文各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
162.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本文的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体
现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本文各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
163.本文中应用了具体实施例对本文的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本文的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本文的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本文的限制。