汽车后市场产品匹配方法、介质及装置与流程

1.本技术涉及电子信息技术领域，特别涉及一种汽车后市场产品匹配方法、介质及装置。


背景技术：

2.相关技术中，在对汽车后市场产品(例如：汽车零配件、保险、保养、新型数字化产品：流量包、付费软件包和软件升级服务等)进行销售时，大多还只是通过传统的经销商线下推广的方式进行。通过这种方式，需要销售人员对产品知识进行大量的学习，成本较高；并且，由于销售方式单一、无法精准地定位消费者需求，使得汽车后市场产品的最终成交率低；进而导致投入转化率低下。


技术实现要素：

3.本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种汽车后市场产品匹配方法，能够对用户的需求进行精准定位，提高汽车后市场产品销售成交率；进而提高销售投入转化率。
4.根据本发明实施例的汽车后市场产品匹配方法，包括：采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据；提取所述消费者数据中的关键词，并对所述关键词和所述商品数据进行模糊匹配，以根据模糊匹配结果生成所述消费者数据对应的商品匹配列表；根据所述商品匹配列表和所述推广分销数据确定推荐分销渠道，并将所述推荐分销渠道推荐给相应的消费者。
5.根据本发明实施例的汽车后市场产品匹配方法，首先采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据；接着，提取所述消费者数据中的关键词，并对所述关键词和所述商品数据进行模糊匹配，以根据模糊匹配结果生成所述消费者数据对应的商品匹配列表；以通过数据的匹配来精准确定消费者的商品需求；然后，根据所述商品匹配列表和所述推广分销数据确定推荐分销渠道，并将所述推荐分销渠道推荐给相应的消费者；从而实现对用户的需求进行精准定位，提高汽车后市场产品销售成交率；进而提高销售投入转化率。
6.在一些实施例中，在采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据之后，所述方法还包括：对所述商品数据、所述消费者数据和所述推广分销数据进行数据预处理，以对所述商品数据、所述消费者数据和所述推广分销数据进行数据结构化；其中，所述数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
7.在一些实施例中，所述消费者数据包括消费者每一次执行消费者行为所产生的消费者行为数据，其中，在采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据之后，所述方法还包括：获取预设时段内的消费者行为数据，并根据预设行为属性权重计算每一个所述消费者行为数据对应的行为得分；根据所
述行为得分绘制相应的行为得分曲线，并根据所述行为得分曲线计算消费者的购买意愿得分。
8.在一些实施例中，在根据所述行为得分曲线计算消费者的购买意愿得分之后，还包括：在所述购买意愿得分处于第一预设得分区间时，将消费者对应的消费数据发送给相应的销售人员，以便所述销售人员对所述消费者进行针对性的销售；在所述购买意愿得分处于第二预设得分区间时，通过自动语音服务对消费者进行消费指引。
9.在一些实施例中，对所述关键词和所述商品数据进行模糊匹配，以根据模糊匹配结果生成所述消费者数据对应的商品匹配列表，包括：对所述关键词和所述商品数据进行模糊匹配，以得到对应的相似度值；在所述相似度值大于预设相似阈值时，确定相应的待销售产品为用户需求产品，并根据所述相似度值的大小对所述用户需求产品进行排序，以生成所述商品匹配列表。
10.在一些实施例中，所述推广分销数据包括分销渠道对应的在售商品名称，其中，根据所述商品匹配列表和所述推广分销数据确定推荐分销渠道，包括：根据所述商品匹配列表生成分销渠道优先级列表，所述分销渠道优先级列表包括多个渠道优先级和每个渠道优先级对应的用户需求产品；基于所述分销渠道优先级列表根据所述分销渠道对应的在售商品名称确定每个分销渠道对应的优先级，以根据所述分销渠道对应的优先级确定推荐分销渠道。
11.在一些实施例中，根据所述分销渠道对应的优先级确定推荐分销渠道，包括：获取所有分销渠道对应的优先级中的最高优先级；在所述最高优先级中存在多个分销渠道时，比对所述多个分销渠道的商品销售价格，以确定最低商品销售价格；在所述最低商品销售价格对应的分销渠道唯一时，将该分销渠道作为推荐分销渠道；在所述最低商品销售价格对应的分销渠道为多个时，比对多个分销渠道的商品历史成交量，并将商品历史成交量最高的分销渠道作为推荐分销渠道。
12.第二方面，本发明实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有汽车后市场产品匹配程序，该汽车后市场产品匹配程序被处理器执行时实现如上述的汽车后市场产品匹配方法。
13.根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储汽车后市场产品匹配程序，以使得处理器在执行该汽车后市场产品匹配程序时，实现如上述的汽车后市场产品匹配方法，从而实现对用户的需求进行精准定位，提高汽车后市场产品销售成交率；进而提高销售投入转化率。
14.第三方面，本发明实施例提出了一种汽车后市场产品匹配装置，包括：采集模块，所述采集模块用于采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据；匹配模块，所述匹配模块用于提取所述消费者数据中的关键词，并对所述关键词和所述商品数据进行模糊匹配，以根据模糊匹配结果生成所述消费者数据对应的商品匹配列表；推荐模块，所述推荐模块用于根据所述商品匹配列表和所述推广分销数据确定推荐分销渠道，并将所述推荐分销渠道推荐给相应的消费者。
15.根据本发明实施例的汽车后市场产品匹配装置，通过设置采集模块用于采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据；匹配模块，所述匹配模块用于提取所述消费者数据中的关键词，并对所述关键词和所述
商品数据进行模糊匹配，以根据模糊匹配结果生成所述消费者数据对应的商品匹配列表；推荐模块，所述推荐模块用于根据所述商品匹配列表和所述推广分销数据确定推荐分销渠道，并将所述推荐分销渠道推荐给相应的消费者；从而实现对用户的需求进行精准定位，提高汽车后市场产品销售成交率；进而提高销售投入转化率。
16.在一些实施例中，该装置还包括预处理模块，所述预处理模块用于对所述商品数据、所述消费者数据和所述推广分销数据进行数据预处理，以对所述商品数据、所述消费者数据和所述推广分销数据进行数据结构化；其中，所述数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
17.本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
18.图1是根据本发明实施例的汽车后市场产品匹配方法的流程示意图；
19.图2是根据本发明实施例的商品数据结构示意图；
20.图3是根据本发明实施例的消费者属性数据结构示意图；
21.图4是根据本发明实施例的消费者行为数据结构示意图；
22.图5是根据本发明实施例的推广分销数据结构示意图；
23.图6是根据本发明实施例的消费者属性数据数据处理过程示意图；
24.图7是根据本发明实施例的购买意愿得分计算方式示意图；
25.图8是根据本发明另一实施例的汽车后市场产品匹配方法的流程示意图；
26.图9是根据本发明实施例的汽车后市场产品匹配装置的方框示意图。
具体实施方式
27.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
28.下面参考附图描述本发明实施例的汽车后市场产品匹配方法。
29.请参阅图1，图1为根据本发明实施例的汽车后市场产品匹配方法的流程示意图；如图1所示，该汽车后市场产品匹配方法包括以下步骤：
30.s101，采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据。
31.其中，商品数据、消费者数据和推广分销数据的定义方式可以有多种。
32.作为一种示例，如图2所示，商品数据可以包括：商品名称字段、适用车辆信息字段、商品类型字段、商品价格字段和商品状态字段。
33.作为一种示例，消费者数据包括消费者属性数据和消费者行为数据；如图3所示，消费者属性数据包括：消费者编号字段(即消费者对应的唯一可识别id)、联系方式字段、性别字段、年龄字段、地理位置字段、收货地址字段和车辆信息字段。如图4所示，消费者行为数据包括：消费者编号字段、触发地址字段、行为类型字段、行为详情字段和时间字段。
34.作为一种示例，如图5所示，推广分销数据包括：分销渠道字段、商品名称字段、分
销价字段、历史成交量字段和分销范围字段。
35.在一些实施例中，为了便于后续系统对于数据的处理，在采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据之后，方法还包括：对商品数据、消费者数据和推广分销数据进行数据预处理，以对商品数据、消费者数据和推广分销数据进行数据结构化；其中，数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
36.可以理解，由于用于计算最优匹配的数据来源多元化，除了数据库存储的结构化数据外，还存在地址和行为类文本类数据。因此，需要对数据进行预处理。具体地，数据清洗主要是删除采集的原始数据中无关数据、重复数据，处理缺失值、异常值。具体常用的方法有删除法，替换法，插补法等；数据集成主要用于将收集的原始数据集成到一起，使用户能够以透明的方式访问这些数据源。具体集成方法有模式集成法、数据复制法和综合性集成法；数据变换用于将收集到的各类数据从一种表现形式变为另一种表现形式的过程。常用的变换方法有对数转换、平方根转换和倒数转换等；数据规约用于将收集的各类数据，在尽可能保持数据集完整性的基础上，对数据进行规约处理，保证数据集挖掘更有效。主要采用特征规约，样本规约和特征值规约等方式。
37.作为一种示例，如图6所示，以消费者数据为例，当消费者数据中出现收货地址为null时，使用定位所在地址作为收货地址进行补充，将所有地址数据结构化为省-市结构，以方便后续数据处理和权重计算。
38.在一些实施例中，消费者数据包括消费者每一次执行消费者行为所产生的消费者行为数据，其中，在采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据之后，方法还包括：获取预设时段内的消费者行为数据，并根据预设行为属性权重计算每一个消费者行为数据对应的行为得分；根据行为得分绘制相应的行为得分曲线，并根据行为得分曲线计算消费者的购买意愿得分。
39.作为一种示例，如图7所示，首先，在深入分析实际问题的基础上；需要先对核心变量的影响能力做一个权重分配。接着，我们选取符合条件的商品近六个月以来的订单进行深度学习。订单包含已成交订单、未成交订单和成交后取消订单。然后，核心变量定义为：性别、行为触发地址、行为类型和行为详情；对每个字段中的属性值进行权重分配。具体地，当行为类型为浏览时，其权重值为0.05、当行为类型为点击时，其权重值为0.1、当行为详情为浏览首页时，其权重值为0.001、当行为详情为加入购物车时，其权重值为0.6。接着，获取近30分钟内消费者执行消费者行为所产生的消费者行为数据，并计算每一个消费者行为数据对应的行为得分：
40.point a＝a1(性别)+a2(行为触发地址)+a3(行为类型)+a4(行为详情)
41.point b＝a1(性别)+a2(行为触发地址)+a3(行为类型)+a4(行为详情)
42.……
43.point n＝a1(性别)+a2(行为触发地址)+a3(行为类型)+a4(行为详情)
44.通过上述计算，得到多个行为得分；进而根据“时间-行为得分”线性分布绘制对应的行为得分曲线；如此，根据行为得分曲线进行区分，能够得到消费者的购买意愿得分。
45.在一些实施例中，在根据行为得分曲线计算消费者的购买意愿得分之后，还包括：在购买意愿得分处于第一预设得分区间时，将消费者对应的消费数据发送给相应的销售人
员，以便销售人员对消费者进行针对性的销售；在购买意愿得分处于第二预设得分区间时，通过自动语音服务对消费者进行消费指引。
46.作为一种示例，当购买意愿得分处于第一预设得分区间时，代表当前消费者的购买意愿强烈；进而，生成相应的提示信息发送给相应的销售人员，以通过专业的销售人员对该消费者进行专业的消费指引，以提高销售转化率；当购买意愿得分处于第二预设得分区间时，代表当前消费者有一定的购买意愿，通过自动语音服务(例如，语音机器人)对消费者进行消费指引，能够降低人工成本，同时，提高用户体验；进一步地，可以设置第三预设得分区间，当购买意愿得分处于第三预设得分区间时，代表当前消费者购买意愿较低，不对消费者进行消费指引，从而根据不同情况进行相应的处置，能够有效提高销售转化率；同时，提高用户体验。
47.s102，提取消费者数据中的关键词，并对关键词和商品数据进行模糊匹配，以根据模糊匹配结果生成消费者数据对应的商品匹配列表。
48.作为一种示例，采用fuzzywuzzy模糊匹配算法进行关键词和商品数据的模糊匹配。
49.在一些实施例中，对关键词和商品数据进行模糊匹配，以根据模糊匹配结果生成消费者数据对应的商品匹配列表，包括：对关键词和商品数据进行模糊匹配，以得到对应的相似度值；在相似度值大于预设相似阈值时，确定相应的待销售产品为用户需求产品，并根据相似度值的大小对用户需求产品进行排序，以生成商品匹配列表。
50.s103，根据商品匹配列表和推广分销数据确定推荐分销渠道，并将推荐分销渠道推荐给相应的消费者。
51.在一些实施例中，推广分销数据包括分销渠道对应的在售商品名称，其中，根据商品匹配列表和推广分销数据确定推荐分销渠道，包括：根据商品匹配列表生成分销渠道优先级列表，分销渠道优先级列表包括多个渠道优先级和每个渠道优先级对应的用户需求产品；基于分销渠道优先级列表根据分销渠道对应的在售商品名称确定每个分销渠道对应的优先级，以根据分销渠道对应的优先级确定推荐分销渠道。
52.在一些实施例中，根据分销渠道对应的优先级确定推荐分销渠道，包括：获取所有分销渠道对应的优先级中的最高优先级；在最高优先级中存在多个分销渠道时，比对多个分销渠道的商品销售价格，以确定最低商品销售价格；在最低商品销售价格对应的分销渠道唯一时，将该分销渠道作为推荐分销渠道；在最低商品销售价格对应的分销渠道为多个时，比对多个分销渠道的商品历史成交量，并将商品历史成交量最高的分销渠道作为推荐分销渠道。
53.作为一种示例，在获取到消费者数据对应的商品匹配列表之后，根据商品匹配列表生成分销渠道优先级列表；具体地，假设在分销渠道优先级列表中，匹配优先级为：最优商品+分销范围》最优商品》第二匹配商品+分销范围》第二匹配商品》
…
》匹配用户需求分数最低的商品。当产生符合条件的多家供应商时，比较多家供应商的分销价。选取分销价格低的作为推荐分销渠道。当产生符合条件的多家供应商且分销价格相同，比较多家供应商的历史成交量。选取历史成交量高的作为推荐分销渠道。
54.作为本发明的一个具体实施例，如图8所示，本发明实施例提出的汽车后市场产品匹配方法包括以下步骤：
55.s801，采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据。
56.s802，对商品数据、消费者数据和推广分销数据进行数据预处理，以对商品数据、消费者数据和推广分销数据进行数据结构化。
57.s803，获取预设时段内的消费者行为数据，并根据预设行为属性权重计算每一个消费者行为数据对应的行为得分。
58.s804，根据行为得分绘制相应的行为得分曲线，并根据行为得分曲线计算消费者的购买意愿得分。
59.s805，在购买意愿得分处于第一预设得分区间时，将消费者对应的消费数据发送给相应的销售人员，以便销售人员对消费者进行针对性的销售。
60.s806，在购买意愿得分处于第二预设得分区间时，通过自动语音服务对消费者进行消费指引。
61.s807，提取消费者数据中的关键词。
62.s808，对关键词和商品数据进行模糊匹配，以得到对应的相似度值。
63.s809，在相似度值大于预设相似阈值时，确定相应的待销售产品为用户需求产品，并根据相似度值的大小对用户需求产品进行排序，以生成商品匹配列表。
64.s810，根据商品匹配列表生成分销渠道优先级列表，分销渠道优先级列表包括多个渠道优先级和每个渠道优先级对应的用户需求产品。
65.s811，基于分销渠道优先级列表根据分销渠道对应的在售商品名称确定每个分销渠道对应的优先级，以根据分销渠道对应的优先级确定推荐分销渠道。
66.s812，获取所有分销渠道对应的优先级中的最高优先级。
67.s813，在最高优先级中存在多个分销渠道时，比对多个分销渠道的商品销售价格，以确定最低商品销售价格。
68.s814，在最低商品销售价格对应的分销渠道唯一时，将该分销渠道作为推荐分销渠道。
69.s815，在最低商品销售价格对应的分销渠道为多个时，比对多个分销渠道的商品历史成交量，并将商品历史成交量最高的分销渠道作为推荐分销渠道。
70.综上所述，根据本发明实施例的汽车后市场产品匹配方法，首先采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据；接着，提取所述消费者数据中的关键词，并对所述关键词和所述商品数据进行模糊匹配，以根据模糊匹配结果生成所述消费者数据对应的商品匹配列表；以通过数据的匹配来精准确定消费者的商品需求；然后，根据所述商品匹配列表和所述推广分销数据确定推荐分销渠道，并将所述推荐分销渠道推荐给相应的消费者；从而实现对用户的需求进行精准定位，提高汽车后市场产品销售成交率；进而提高销售投入转化率。
71.为了实现上述实施例，本发明实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有汽车后市场产品匹配程序，该汽车后市场产品匹配程序被处理器执行时实现如上述的汽车后市场产品匹配方法。
72.根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储汽车后市场产品匹配程序，以使得处理器在执行该汽车后市场产品匹配程序时，实现如上述的汽车后市场产品匹配方
法，从而实现对用户的需求进行精准定位，提高汽车后市场产品销售成交率；进而提高销售投入转化率。
73.为了实现上述实施例，本发明实施例提出了一种汽车后市场产品匹配装置；如图9所示，该汽车后市场产品匹配装置包括：采集模块10、匹配模块20和推荐模块30。
74.其中，采集模块10用于采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据；
75.匹配模块20用于提取消费者数据中的关键词，并对关键词和商品数据进行模糊匹配，以根据模糊匹配结果生成消费者数据对应的商品匹配列表；
76.推荐模块30用于根据商品匹配列表和推广分销数据确定推荐分销渠道，并将推荐分销渠道推荐给相应的消费者。
77.在一些实施例中，还包括预处理模块，预处理模块用于对商品数据、消费者数据和推广分销数据进行数据预处理，以对商品数据、消费者数据和推广分销数据进行数据结构化；其中，数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
78.在一些实施例中，还包括计算模块，计算模块用于在采集每个待销售产品的商品数据、每个消费者对应的消费者数据和每个分销渠道对应的推广分销数据之后，方法还包括：获取预设时段内的消费者行为数据，并根据预设行为属性权重计算每一个消费者行为数据对应的行为得分；根据行为得分绘制相应的行为得分曲线，并根据行为得分曲线计算消费者的购买意愿得分。
79.在一些实施例中，在根据行为得分曲线计算消费者的购买意愿得分之后，还包括：在购买意愿得分处于第一预设得分区间时，将消费者对应的消费数据发送给相应的销售人员，以便销售人员对消费者进行针对性的销售；在购买意愿得分处于第二预设得分区间时，通过自动语音服务对消费者进行消费指引。
80.在一些实施例中，对关键词和商品数据进行模糊匹配，以根据模糊匹配结果生成消费者数据对应的商品匹配列表，包括：对关键词和商品数据进行模糊匹配，以得到对应的相似度值；在相似度值大于预设相似阈值时，确定相应的待销售产品为用户需求产品，并根据相似度值的大小对用户需求产品进行排序，以生成商品匹配列表。
81.在一些实施例中，推广分销数据包括分销渠道对应的在售商品名称，其中，根据商品匹配列表和推广分销数据确定推荐分销渠道，包括：根据商品匹配列表生成分销渠道优先级列表，分销渠道优先级列表包括多个渠道优先级和每个渠道优先级对应的用户需求产品；基于分销渠道优先级列表根据分销渠道对应的在售商品名称确定每个分销渠道对应的优先级，以根据分销渠道对应的优先级确定推荐分销渠道。
82.在一些实施例中，根据分销渠道对应的优先级确定推荐分销渠道，包括：获取所有分销渠道对应的优先级中的最高优先级；在最高优先级中存在多个分销渠道时，比对多个分销渠道的商品销售价格，以确定最低商品销售价格；在最低商品销售价格对应的分销渠道唯一时，将该分销渠道作为推荐分销渠道；在最低商品销售价格对应的分销渠道为多个时，比对多个分销渠道的商品历史成交量，并将商品历史成交量最高的分销渠道作为推荐分销渠道。
83.需要说明的是，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可
读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
84.应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
85.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
86.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
87.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
88.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
89.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示
第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
90.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。