基于推荐算法的促销订单处理方法及装置与流程

1.本发明涉及物流技术领域，尤其涉及一种基于推荐算法的促销订单处理方法及装置。


背景技术：

2.随着国内电商行业的发展，商品订单量也随之增加，不同的客户在购买时会根据客户的需求生成订单，随着互联网的深入发展，供应链管理水平的的不断提升，以及电子商务的兴起，企业面对日益加剧的市场竞争，渴望通过实施电子商务项目，拓展业务范围，降低企业成本，提升服务水平，增强企业竞争力。而目前现有的信息系统设备和应用仍存在着一些问题和弊端，例如，目前企业在开展经销商渠道网络建设时没有有效的管控工具，现有业务中的促销订单通过人工的方式完成，在一定程度上制约了业务的处理效率，促销订单数据杂乱，统计数据量大，同时，因为人工效率不高，服务器对相关的业务数据无法精确管控，造成数据不能及时反馈业务现状影响服务器的处理效率。
3.鉴于此，有必要提出一种针对促销订单的处理方法，避免人工操作带来的弊端。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种基于推荐算法的促销订单处理方法及装置。
5.本发明所提供的一种基于推荐算法的促销订单处理方法，包括：
6.获取物料商品的购买请求并将请求推送至sap生成待购订单，同时根据所述待购订单采集所述物料商品关联的促销信息；
7.根据所述物料商品关联的促销信息，识别所述物料商品的促销状态，当所述物料商品处于促销状态，则进入促销订单请求微服务；当所述物料商品处于非促销状态，则进入普通订单请求微服务；
8.基于促销订单请求微服务判断所述促销信息是否有效，输出所述物料商品对应的有效信息并生成所述物料商品关联的促销编码，所述有效信息为包含优惠价格且处在优惠期限内的多种优惠方式信息；
9.根据所述促销编码对应的规则，利用贪心算法得到优惠方式选取的最优解，并根据所述最优解叠加所述优惠方式，计算得出所述物料商品对应的最优价格并输出一次最优促销订单；
10.将所述一次最优促销订单基于推荐算法推荐关联促销信息的物料商品，迭代更新所述物料商品对应的促销信息并计算得到二次最优促销订单，输出更新后的最优促销订单。
11.作为优选地，所述获取物料商品的购买请求并将请求推送至sap生成待购订单，同时根据所述待购订单采集所述物料商品关联的促销信息包括：
12.根据用户订购的历史数据对应的促销属性信息，并基于用户喜好的内容推荐关联促销信息的物料商品，每个所述物料商品对应多个所述促销信息；
13.收集多个所述促销信息并与每个所述物料商品对应并存储与促销数据库，所述促销信息包括促销活动名称、促销编码、促销时间、推广平台、促销渠道、促销用户范围、推广链接与优惠属性相关的内容；
14.采用定时器更新所述物料商品对应的所述促销数据库。
15.作为优选地，所述根据所述物料商品关联的促销信息，识别所述物料商品的促销状态，当所述物料商品处于促销状态，则进入促销订单请求微服务；当所述物料商品处于非促销状态，则进入普通订单请求微服务包括：
16.在入促销订单请求微服务和普通订单请求微服务中，设置前端服务，执行用户请求接入和数据校验，分别启用新的域名uri；
17.根据所述待购订单发起时是否有促销活动或优惠券或其他优惠方式，访问所述入促销订单请求微服务和所述普通订单请求微服务对应的不同uri地址，从源头上对促销流量和非促流量进行分流隔离。
18.作为优选地，所述基于促销订单请求微服务判断所述促销信息是否有效，输出所述物料商品对应的有效信息并生成所述物料商品关联的促销编码包括：
19.判断所述促销编码对应的所述物料商品是否有优惠价格，若优惠机制失效则按原价生成所述待购订单的促销结果，若优惠机制有效则按优惠价格生成所述待购订单的促销结果；
20.对已编码的商品种类进行促销信息维护，并重新上传至物料商品系统中。
21.作为优选地，所述基于促销订单请求微服务判断所述促销信息是否有效，输出所述物料商品对应的有效信息并生成所述物料商品关联的促销编码还包括：
22.查询出所述物料商品对应的所述促销信息，遍历所述促销信息，比较所述促销信息的结束时间跟当前时间，改变所述物料商品对应的促销状态，显示优惠标签；
23.若所述物料商品关联所述促销编号且为活动中状态，则价格显示优惠价格，点下拉框显示原价，合计时显示商品总额的优惠价格；
24.执行结算操作，根据优惠价格生成结算订单或刷新购物车时，更新优惠价格和商品总额的优惠价格。
25.作为优选地，所述根据所述促销编码对应的规则，利用贪心算法得到优惠方式选取的最优解，并根据所述最优解叠加所述优惠方式，计算得出所述物料商品对应的最优价格并输出一次最优促销订单包括：
26.若所述物料商品关联所述促销编号且为活动中状态，根据网点加入购物车的数量和促销维护页面物料关联的促销规则，每次数量变动时优惠价跟随数量变动更新，叠加多种优惠方式到达最优惠价格总额；
27.若所述促销编号变为活动中状态和执行结算操作共同发生，则优先进行促销活动再结算即先更新购物车的优惠价格再根据优惠价进行结算；
28.若所述促销编号变为已结束状态和执行结算操作共同发生，则优先进行促销活动结束再结算，即先更新购物车的原价再根据原价进行结算。
29.作为优选地，所述计算得出所述物料商品对应的最优价格并输出一次最优促销订单包括：
30.判断所述待购订单中选中的物料商品是否参与促销活动；
31.判断所述物料商品是否满足促销条件，根据促销规则计算出订单金额；
32.判断是否可与多种优惠同时享用，若不支持多种优惠共用时，按照最优原则，自动选择最佳优惠方案计算。
33.本发明所提供的一种基于推荐算法的促销订单处理装置，包括：
34.请求模块，用于获取物料商品的购买请求并将请求推送至sap生成待购订单，同时根据所述待购订单采集所述物料商品关联的促销信息；
35.识别模块，用于根据所述物料商品关联的促销信息，识别所述物料商品的促销状态，当所述物料商品处于促销状态，则进入促销订单请求微服务；当所述物料商品处于非促销状态，则进入普通订单请求微服务；
36.判断模块，用于基于促销订单请求微服务判断所述促销信息是否有效，输出所述物料商品对应的有效信息并生成所述物料商品关联的促销编码，所述有效信息为包含优惠价格且处在优惠期限内的多种优惠方式信息；
37.计算模块，用于根据所述促销编码对应的规则，利用贪心算法得到优惠方式选取的最优解，并根据所述最优解叠加所述优惠方式，计算得出所述物料商品对应的最优价格并输出一次最优促销订单；
38.结果输出模块，用于将所述一次最优促销订单基于推荐算法推荐关联促销信息的物料商品，迭代更新所述物料商品对应的促销信息并计算得到二次最优促销订单，输出更新后的最优促销订单。
39.本发明所提供的一种基于推荐算法的促销订单处理设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行计算机可读指令时，实现如本发明实施例所述的基于推荐算法的促销订单处理方法。
40.本发明所提供的一种计算机可读介质，存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现如本发明实施例所述的基于推荐算法的促销订单处理方法。
41.针对现有技术，本发明具有如下的有益效果：
42.本发明所提供的基于推荐算法的促销订单处理方法，有效提升物料商品订单系统的处理效率，提高服务水平并实现企业内部业务的有效管控和高效协同，避免人工处理产生的弊端。采用的推荐算法可随用户偏好改变而发生变化，能处理非结构化复杂对象；可推荐促销新信息，避免促销信息分析的不完全和不精确，有效利用其他类似用户的反馈信息，加快个性化学习的步伐，即时响应用户的推荐需求，可跨平台进行信息融合,推荐效果较好，及时利用促销信息，减少不必要的成本。
43.利用贪心算法得到优惠方式选取的最优解，并根据所述最优解叠加所述优惠方式，减少不必要的成本，通过物料商品与促销信息的关联，提高订单与物料商品间高效管理及成本控制管理；
44.为了应付高流量、高并发请求，通过访问入促销订单请求微服务和普通订单请求微服务对应的不同uri地址，从源头上对促销流量和非促流量进行分流隔离。
附图说明
45.图1为本发明实施例一中所述基于推荐算法的促销订单处理方法的步骤示意图；
46.图2为本发明实施例二中所述基于推荐算法的促销订单处理装置原理图。
具体实施方式
47.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
48.实施例一
49.如图1所示，本发明所提供的一种基于推荐算法的促销订单处理方法，包括：
50.步骤s1，获取物料商品的购买请求并将请求推送至sap生成待购订单，同时根据所述待购订单采集所述物料商品关联的促销信息；
51.步骤s2，根据所述物料商品关联的促销信息，识别所述物料商品的促销状态，当所述物料商品处于促销状态，则进入促销订单请求微服务；当所述物料商品处于非促销状态，则进入普通订单请求微服务；
52.步骤s3，基于促销订单请求微服务判断所述促销信息是否有效，输出所述物料商品对应的有效信息并生成所述物料商品关联的促销编码，所述有效信息为包含优惠价格且处在优惠期限内的多种优惠方式信息；本实施例中采用的优惠方式可以是单商品优惠，指对单商品价格优惠的促销，如：秒杀，立减，拼团等；也可以是集合优惠，指捆绑多商品进行优惠，如满减，满额打折，满赠，多件多折等。本实施例中如过优惠期限则判断促销信息无效，不能满足组合优惠条件则无法进入优惠机制。
53.步骤s4，根据所述促销编码对应的规则，利用贪心算法得到优惠方式选取的最优解，并根据所述最优解叠加所述优惠方式，计算得出所述物料商品对应的最优价格并输出一次最优促销订单；
54.步骤s5，将所述一次最优促销订单基于推荐算法推荐关联促销信息的物料商品，迭代更新所述物料商品对应的促销信息并计算得到二次最优促销订单，输出更新后的最优促销订单，自动化生成最优惠订单。
55.本实施例中采用的推荐算法可以基于内容、基于协同、基于关联规则或者其他组合推荐，可随用户偏好改变而发生变化，能处理非结构化复杂对象；可推荐新信息，避免内容分析的不完全和不精确，有效利用其他类似用户的反馈信息，加快个性化学习的步伐，即时响应用户的推荐需求，可跨平台进行信息融合,推荐效果较好。
56.本实施例中所述的物料用品是商业企业用于经营业务、维修、劳动保护、办公、生活等用途的材料物品的总称。不同网点配备如：维修固定资产、生产设备的配件和修理材料，办公、生活等方面备用的事务用品，废旧包装材料等。其特点是种类繁多、零星分散，应加强管理，防止损失浪费，本实施例通过物料商品与促销信息的关联，提高订单与物料商品间高效管理及成本控制管理，减少资源浪费。
57.具体地，所述获取物料商品的购买请求并将请求推送至sap生成待购订单，同时根据所述待购订单采集所述物料商品关联的促销信息包括：
58.根据用户订购的历史数据对应的促销属性信息，并基于用户喜好的内容推荐关联促销信息的物料商品，每个所述物料商品对应多个所述促销信息；
59.收集多个所述促销信息并与每个所述物料商品对应并存储与促销数据库，所述促销信息包括促销活动名称、促销编码、促销时间、推广平台、促销渠道、促销用户范围、推广链接与优惠属性相关的内容；
60.采用定时器更新所述物料商品对应的所述促销数据库。先查询出所有的优惠券，然后遍历优惠券，比较结束时间跟当前时间，改变其状态，通过标签等方式及时更新促销数据库，有利于及时监控物料商品的优惠信息。
61.为了应对高流量、高并发请求，在特定活动期间使稳定高效运行，，所述根据所述物料商品关联的促销信息，识别所述物料商品的促销状态，当所述物料商品处于促销状态，则进入促销订单请求微服务；当所述物料商品处于非促销状态，则进入普通订单请求微服务包括：
62.在入促销订单请求微服务和普通订单请求微服务中，设置前端服务，执行用户请求接入和数据校验，分别启用新的域名uri；
63.根据所述待购订单发起时是否有促销活动或优惠券或其他优惠方式，访问所述入促销订单请求微服务和所述普通订单请求微服务对应的不同uri地址，从源头上对促销流量和非促流量进行分流隔离。
64.本实施例采用的下单服务分为二层结构，基础层主要处理数据相关，不做业务逻辑。通过这一层严格控制与数据库的连接，sql的执行。在基础的上层，作为下单逻辑处理层，部署了物理隔离的两套系统，分别作为普通订单请求和促销订单，可以是节日大促等不稳定流量的请求服务。通过从原系统不断切流量，进入促销订单请求微服务和普通订单请求微服务，分别为正常下单和促销下单开发了front层服务，完成基本的请求接入和数据校验，为这两个新服务启用新的域名uri。在这个过程中，我们推动客户端升级开发，根据订单发起时是否有促销活动或优惠券，访问不同的uri地址，从源头上对促销和非促流量进行了隔离。采用促销与非促购买隔离，如上述下单部署方法，对于促销和非促流量，从源头上区别访问地址，达到物理隔离，做到互不影响。
65.具体地，所述基于促销订单请求微服务判断所述促销信息是否有效，输出所述物料商品对应的有效信息并生成所述物料商品关联的促销编码包括：
66.判断所述促销编码对应的所述物料商品是否有优惠价格，若优惠机制失效则按原价生成所述待购订单的促销结果，若优惠机制有效则按优惠价格生成所述待购订单的促销结果；
67.对已编码的商品种类进行促销信息维护，并重新上传至物料商品系统中。
68.本领域技术人员可以理解，重新推送sap生成订单时，重新获取物料关联的促销编码，并判断是否有优惠价格，原来有优惠价格现在没有优惠价格，则用原价生成订单；如果原来没有优惠价格现在有优惠价格，则用优惠价格生成订单。对已编号的商品种类进行促销信息维护，并重新上传至物料商品系统中。根据扣款订单号自动带出促销价和促销金额。
69.具体地，所述基于促销订单请求微服务判断所述促销信息是否有效，输出所述物料商品对应的有效信息并生成所述物料商品关联的促销编码还包括：
70.查询出所述物料商品对应的所述促销信息，遍历所述促销信息，比较所述促销信息的结束时间跟当前时间，改变所述物料商品对应的促销状态，显示优惠标签；
71.若所述物料商品关联所述促销编号且为活动中状态，则价格显示优惠价格，点下
拉框显示原价，合计时显示商品总额的优惠价格；
72.执行结算操作，根据优惠价格生成结算订单或刷新购物车时，更新优惠价格和商品总额的优惠价格。
73.如果物料关联了促销编号且为活动中状态，则价格显示优惠价格，点下拉框显示原价，合计时显示共优惠x元。点结算后根据优惠价格生成订单。点结算时，或刷新购物车时，更新优惠价格和共优惠x元。如果促销编号变为活动中状态和点结算共同发生，则优先进行促销活动再结算即先更新购物车的优惠价格再结算。如果促销编号变为已结束状态和点结算共同发生，则优先进行促销活动结束再结算，即先更新购物车的原价再结算，不能再优惠。
74.物料详情页显示促销名称，只显示10个字其他缩略和优惠价。优惠价根据网点加入购物车的数量和促销维护页面物料关联的促销规则，每次数量变动时，优惠价都更新。鼠标移动到促销名称时显示促销名称和优惠说明。点详情，跳转到促销列表页，显示优惠说明，和物料编码关联的促销活动名称和活动截止时间，并在物料名称前显示优惠标签。
75.促销价在生成订单时，用物料关联的促销编号的规则计算的价格结算，则记录在此字段；促销金额，即数量*促销价；优惠金额即金额-促销金额；促销单编号，即结算时物料使用的促销单编号增加字段：促销价、促销金额、优惠金额、促销单编号。
76.具体地，所述根据所述促销编码对应的规则，利用贪心算法得到优惠方式选取的最优解，并根据所述最优解叠加所述优惠方式，计算得出所述物料商品对应的最优价格并输出一次最优促销订单包括：
77.若所述物料商品关联所述促销编号且为活动中状态，根据网点加入购物车的数量和促销维护页面物料关联的促销规则，每次数量变动时优惠价跟随数量变动更新，叠加多种优惠方式到达最优惠价格总额；
78.若所述促销编号变为活动中状态和执行结算操作共同发生，则优先进行促销活动再结算即先更新购物车的优惠价格再根据优惠价进行结算；
79.若所述促销编号变为已结束状态和执行结算操作共同发生，则优先进行促销活动结束再结算，即先更新购物车的原价再根据原价进行结算。
80.如果物料关联的促销活动的状态是活动中时，在物料详情页显示促销名称仅显示10个字和优惠价。优惠价根据网点加入购物车的数量和促销维护页面物料关联的促销规则，每次数量变动时，优惠价都更新。点详情跳转到促销详情页，显示优惠说明，和物料编码关联的促销活动名称和活动截止时间。点促销活动名称跳转到属于当前促销活动的促销列表页，显示促销活动名称和活动截止时间，并在物料名称前显示优惠标签。
81.如果物料关联了促销编号且为活动中状态，则价格显示优惠价格，点下拉框显示原价，合计时显示共优惠x元。点结算后根据优惠价格生成订单。点结算时，或刷新购物车时，更新优惠价格和共优惠x元。如果促销编号变为活动中状态和点结算共同发生，则优先进行促销活动再结算即先更新购物车的优惠价格再结算。如果促销编号变为已结束状态和点结算共同发生，则优先进行促销活动结束再结算，即先更新购物车的原价再结算，不能再优惠。
82.重新推送sap生成订单时，重新获取物料关联的促销编码，并判断是否有优惠价格，原来有优惠价格现在没有优惠价格，则用原价生成订单；如果原来没有优惠价格现在有
优惠价格，则用优惠价格生成订单。利用上述方法能有效提升物料商品订单系统的管理效率和订单量，提高服务水平并实现企业内部业务的有效管控和高效协同。
83.具体地，所述计算得出所述物料商品对应的最优价格并输出一次最优促销订单包括：
84.判断所述待购订单中选中的物料商品是否参与促销活动；
85.判断所述物料商品是否满足促销条件，根据促销规则计算出订单金额；
86.判断是否可与多种优惠同时享用，若不支持多种优惠共用时，按照最优原则，自动选择最佳优惠方案计算。
87.本实施例中采用的促销编号对应的促销活动的基础设置主要包括活动名称、促销编码、促销时间、推广平台、促销渠道、促销用户范围、推广链接等内容。促销规则针对不同类型的促销活动，都有不同的活动规则，在进行产品设计和订单计算时也会有所区别。下面针对不同的促销活动类型进行分析。参与商品在设置促销活动商品范围时，可选择全部商品或部分商品。有赠品的促销活动还要选择赠品商品。筛选商品时，可根据品类、名称、商品编码等条件来选择商品。在单品促销、套装促销、定金促销这几种促销形式时，还需要对商品单独设置优惠金额。涉及促销商品计算的主要有两个地方：购物车和订单计算。首先判断选中商品是否参与促销活动；其次再判断是否满足促销条件，根据促销规则计算出订单金额；最后还要判断是否可与其他优惠同时享用，比如大部分优惠是不支持与优惠券共用的。在商品参与多种促销活动时，如果发生冲突，一般是按照最优原则，自动选择最佳优惠方案计算。
88.实施例二
89.如图2所示，本发明所提供的一种基于推荐算法的促销订单处理装置，包括：
90.请求模块，用于获取物料商品的购买请求并将请求推送至sap生成待购订单，同时根据所述待购订单采集所述物料商品关联的促销信息；
91.识别模块，用于根据所述物料商品关联的促销信息，识别所述物料商品的促销状态，当所述物料商品处于促销状态，则进入促销订单请求微服务；当所述物料商品处于非促销状态，则进入普通订单请求微服务；
92.判断模块，用于基于促销订单请求微服务判断所述促销信息是否有效，输出所述物料商品对应的有效信息并生成所述物料商品关联的促销编码，所述有效信息为包含优惠价格且处在优惠期限内的多种优惠方式信息；
93.计算模块，用于根据所述促销编码对应的规则，利用贪心算法得到优惠方式选取的最优解，并根据所述最优解叠加所述优惠方式，计算得出所述物料商品对应的最优价格并输出一次最优促销订单；
94.结果输出模块，用于将所述一次最优促销订单基于推荐算法推荐关联促销信息的物料商品，迭代更新所述物料商品对应的促销信息并计算得到二次最优促销订单，输出更新后的最优促销订单。
95.本发明所提供的基于推荐算法的促销订单处理方法，本发明所提供的基于推荐算法的促销订单处理方法，有效提升物料商品订单系统的管理效率和订单量，提高服务水平并实现企业内部业务的有效管控和高效协同。采用的推荐算法可随用户偏好改变而发生变化，能处理非结构化复杂对象；可推荐促销新信息，避免促销信息分析的不完全和不精确，
有效利用其他类似用户的反馈信息，加快个性化学习的步伐，即时响应用户的推荐需求，可跨平台进行信息融合,推荐效果较好，及时利用促销信息，减少不必要的成本。
96.利用贪心算法得到优惠方式选取的最优解，并根据所述最优解叠加所述优惠方式，减少不必要的成本，通过商品与促销信息的关联，提高订单与物料商品间高效管理及成本控制管理；
97.为了应付高流量、高并发请求，通过访问入促销订单请求微服务和普通订单请求微服务对应的不同uri地址，从源头上对促销流量和非促流量进行分流隔离。
98.上述请求模块、识别模块、判断模块、计算模块、结果输出模块的具体内容及实现方法，均如实施例一中所述，在此不再赘述。
99.实施例三
100.本发明还提供了一种基于推荐算法的促销订单处理设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行计算机可读指令时，实现如本发明一实施例中的基于推荐算法的促销订单处理方法。
101.该基于推荐算法的促销订单处理设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，cpu)和存储器，一个或一个以上存储应用程序或数据的存储介质(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器和存储介质可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质的程序可以包括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对基于推荐算法的促销订单处理设备中的一系列指令操作。
102.进一步地，处理器可以设置为与存储介质通信，在基于推荐算法的促销订单处理的设备上执行存储介质中的一系列指令操作。
103.基于推荐算法的促销订单处理设备还可以包括一个或一个以上电源，一个或一个以上有线或无线网络接口，一个或一个以上输入输出接口，和/或，一个或一个以上操作系统，例如windows serve、vista等等。
104.本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现如本发明一实施例中的基于推荐算法的促销订单处理方法。实施例二中的模块如果以软件功能模块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，本发明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的形式体现出来，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质中存储有指令，当该指令在计算机上运行时，使得计算机执行实施例一中基于推荐算法的促销订单处理的步骤。
105.本领域技术人员可以理解，本发明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的形式体现出来，该计算机软件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)执行本发明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、随机存取存储器ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
106.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。