数据分析方法、设备、存储介质及程序产品与流程

1.本发明实施例涉及大数据领域，尤其涉及一种数据分析方法、设备、存储介质及程序产品。


背景技术：

2.债券(bonds/debenture)是一种金融契约，是政府、金融机构、工商企业等直接向社会借债筹借资金时，向投资者发行，同时承诺按一定利率支付利息并按约定条件偿还本金的债权债务凭证。债券的本质是债的证明书，具有法律效力。债券购买者或投资者与发行者之间是一种债权债务关系，债券发行人即债务人，投资者(债券购买者)即债权人。
3.现有技术中在购买债券的过程中通常需要对债券进行数据分析，来决定债券购买时机、购买哪一个债券、以及债券出售时机、出售哪一个债券等。在对债券数据分析时，通常采用计算机等电子设备基于债券的历史数据来进行债券周期的数据分析，分析结果缺乏准确性和可靠性，无法有效的指导投资者的债券配置。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种数据分析方法、设备、存储介质及程序产品，用以提高债券分析的准确性和可靠性。
5.第一方面，本发明实施例提供一种数据分析方法，包括：
6.从服务器的数据库获取待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子；
7.根据所述历史金融数据以及预存的周期因子，获取债券周期分析信息；
8.根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，生成债券配置建议信息，并将所述债券配置建议信息发送给用户设备。
9.第二方面，本发明实施例提供一种数据分析设备，包括：
10.获取模块，用于从服务器的数据库获取待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子；
11.分析模块，用于根据所述历史金融数据以及预存的周期因子，获取债券周期分析信息；根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，生成债券配置建议信息；
12.发送模块，用于将所述债券配置建议信息发送给用户设备。
13.第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及存储器；
14.所述存储器存储计算机执行指令；
15.所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如第一方面所述的方法。
16.第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如第一方面所述的方法。
17.第五方面，本发明实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指
令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
18.本发明实施例提供的数据分析方法、设备、存储介质及程序产品，通过从服务器的数据库获取待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子；根据所述历史金融数据以及预存的周期因子，获取债券周期分析信息；根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，生成债券配置建议信息，并将所述债券配置建议信息发送给用户设备。本发明实施例中可基于历史金融数据以及预存的周期因子进行债券周期分析，再基于债券周期分析信息以及当前市场数据得到债券配置建议信息，分析过程考虑了多重因素，可以提高债券配置建议信息准确性和可靠性，有效的指导投资者的债券配置。
附图说明
19.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
20.图1为本发明一实施例提供的数据分析方法的应用场景图；
21.图2为本发明一实施例提供的数据分析方法的流程图；
22.图3为本发明另一实施例提供的数据分析方法的流程图；
23.图4为本发明另一实施例提供的数据分析方法的流程图；
24.图5为本发明另一实施例提供的数据分析方法的流程图；
25.图6为本发明另一实施例提供的数据分析方法的流程图；
26.图7为本发明一实施例提供的数据分析设备的结构图；
27.图8为本发明一实施例提供的电子设备的结构图。
28.通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
29.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
30.现有技术中在购买债券的过程中通常需要对债券进行数据分析，来决定债券购买时机、购买哪一个债券、以及债券出售时机、出售哪一个债券等。在对债券数据分析时，通常采用计算机等电子设备基于债券的历史数据来进行债券周期的数据分析，例如仅仅基于债券的历史数据来分析债券收益率的走势，然后基于分析得到的债券收益率的走势来给出债券购买时机、购买哪一个债券、以及债券出售时机、出售哪一个债券的建议，但是仅仅根据债券的历史数据得到的分析结果缺乏准确性和可靠性，最终基于分析结果给出的配置建议也缺乏准确性和可靠性，无法有效的指导投资者的债券配置。
31.为了解决上述技术问题，本发明实施例中在进行债券数据分析时引入更多的要素，具体的，可以从数据库获取待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子，然后根据历史金融数据以及预存的周期因子，获取债券周期分析信息；进一步，再根据债券周
期分析信息以及当前市场数据，生成债券配置建议信息，并输出所述债券配置建议信息，通过多个要素的准确可靠分析，可以提高债券配置建议信息准确性和可靠性，有效的指导投资者的债券配置。
32.本发明实施例具体的应用场景如图1所示，包括数据库101、服务器102、以及用户设备103；其中，数据库101中预存有待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子，服务器102可以从数据库获取待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子，根据所述历史金融数据以及预存的周期因子，获取债券周期分析信息，根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，生成债券配置建议信息，并将所述债券配置建议信息发送给用户设备103。
33.下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。
34.图2为本发明实施例提供的数据分析方法流程图。本实施例提供了一种数据分析方法，其执行主体为服务器、个人计算机、智能手机等任意电子设备，该数据分析方法具体步骤如下：
35.s201、从服务器的数据库获取待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子。
36.在本实施例中，待分析的债券相关的历史金融数据可以预先存储于服务器的数据库中，其中债券相关的历史金融数据包括但不限于不同债券的历史债券收益率数据，例如短端债券收益率数据和长端债券收益率数据，可以是收益率曲线，也可以是不同时间的收益率数据序列。
37.预存的周期因子则是用于分析债券周期的衡量指标，债券周期与经济周期存在一定的关联，按照美林投资时钟理论的思路，可以选取pmi(purchasing managers'index，采购经理指数)作为衡量经济走势的指标，另外，也可选取cpi(consumer price index，消费者物价指数)作为衡量通货膨胀水平的指标，可以根据pmi和cpi的走势来对经济周期划分过热、滞涨、衰退和复苏四个阶段，当然，除了用这两个指标，市场上还有很多其他指标来反映通胀，如gdp(gross domestic product，国内生产总值)平减指数、ppi(producer price index，生产价格指数)和经济基本面(如实际gdp同比、pmi的分项指标等)等等。
38.当然本实施例中的待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子并不限于上述举例，其他数据此处不再一一赘述。
39.在本实施例中，债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子预存于服务器的数据库中，当需要进行数据分析时，可向服务器的数据库发送数据请求，服务器的数据库可查询到债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子并返回。
40.s202、根据所述历史金融数据以及预存的周期因子，获取债券周期分析信息。
41.在本实施例中，在获取到待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子后，可根据历史金融数据以及预存的周期因子对债券周期进行分析，获取债券周期分析信息。在一种可选实施例中，债券周期具体可包括牛市周期和熊市周期，更具体的，还可划分为牛陡阶段、牛平阶段、熊陡阶段、熊平阶段，其中，收益率上涨、价格下跌为熊市，价格上涨、收益率下跌为牛市，而长端债券(长期债券)收益率减去短端债券(短期债券)收益率为
期限利差，期限利差数值变小为平，数值变大为陡。短端债券上行的触发因素更多的是流动性；而长端债券上行的触发因素更多是经济基本面，如果短端债券上行快于长端债券，可能是流动性引发的短期调整，如果长端债券上行快于短端债券，可能市场对经济增长的看法发生了根本性改变。
42.当然，债券周期也可用其他的方式进行划分，例如可参照经济周期划分为“衰退—复苏—过热—滞涨”这样四个阶段，在衰退阶段，经济下行通胀下行又带动债券实际收益率上行，债券往往能有不错的走势；在复苏阶段，经济运行触底回升，对债券而言，政策环境不会太差，但基本面又不利于债券，所以债券的走势往往并不容易确定；在过热阶段，经济持续好转，由于经济态势良好以及货币政策的转向，债券的表现往往很差；在滞涨阶段，经济增速由盛转衰，因为货币政策受限，债券表现一般。
43.在上述实施例的基础上，可选的，如图3所示，s202所述的根据所述历史金融数据以及预存的周期因子，获取债券周期分析信息，具体可包括：
44.s2021、根据所述历史金融数据以及预设周期因子分析债券周期规律信息；
45.s2022、根据所述债券周期规律信息确定当前时间在债券周期中所处阶段，将所述当前时间在债券周期中所处阶段确定为债券周期分析信息。
46.在本实施例中，可根据历史金融数据以及预设周期因子分析出债券周期规律信息，进而可以判断出当前时间在债券周期中所处于哪一个阶段，将当前时间在债券周期中所处阶段确定为债券周期分析信息，以用于后续生成债券配置建议信息的一个考虑因素。
47.s203、根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，生成债券配置建议信息，并将所述债券配置建议信息发送给用户设备。
48.在本实施例中，还可获取当前市场数据，例如当前政策信息和当前经济基本面信息等等，当前政策信息还可具体包括货币政策因素、金融监管政策因素，当前经济基本面信息还可具体包括通胀因素、经济增长因素等，在获取到债券周期分析信息后，可基于债券周期分析信息以及当前市场数据，来确定债券的当前趋势和预测趋势，进而可基于当前趋势和预测趋势来给出债券购买建议和/或债券出售建议，其中债券购买建议包括但不限于债券购买时机、购买哪一个债券、购买多少债券等，债券出售建议包括但不限于债券出售时机、出售哪一个债券、出售多少债券等。
49.在上述实施例的基础上，可选的，如图4所示，s203所述的根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，生成债券配置建议信息，具体可包括：
50.s2031、根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，获取不同债券的短端债券收益率和长端债券收益率的当前趋势信息和预测趋势信息；
51.s2032、根据不同债券的短端债券收益率和长端债券收益率的当前趋势信息和预测趋势信息，生成债券配置建议信息。
52.在本实施例中，可根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，获取不同债券的短端债券收益率和长端债券收益率的当前趋势信息和预测趋势信息，相当于预测债券市场当前处于牛市还是熊市、以及未来的可能走势，在债券市场当前处于牛市，且短端债券利率下行比较多，长端债券利率相对比较高，则可建议购买短端债券，例如短期债券(1年期以内)、中短期债券(3年以内)等；在长端债券利率下行比较多，短端债券利率相对比较高，则可建议购买长端债券，例如中长期债券(7-10年)、长期债券(10年以上)等等，其他的配置建
议此处不再一一赘述。
53.本实施例提供的数据分析方法，通过从服务器的数据库获取待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子；根据所述历史金融数据以及预存的周期因子，获取债券周期分析信息；根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，生成债券配置建议信息，并将所述债券配置建议信息发送给用户设备。本实施例中可基于历史金融数据以及预存的周期因子进行债券周期分析，再基于债券周期分析信息以及当前市场数据得到债券配置建议信息，分析过程考虑了多重因素，可以提高债券配置建议信息准确性和可靠性，有效的指导投资者的债券配置。
54.图5为本发明实施例提供的数据分析方法流程图。在上述实施例的基础上，本实施例提供了一种数据分析方法，该数据分析方法具体步骤如下：
55.s301、从服务器的数据库获取待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子。
56.在本实施例中，获取待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子过程可同上述实施例，此处不再赘述。
57.s302、根据所述历史金融数据以及预存的周期因子，获取债券周期分析信息。
58.在本实施例中，获取债券周期分析信息的过程可同上述实施例，此处不再赘述。
59.s303、对所述历史金融数据中不同行业的历史金融数据进行利差分析，得到不同行业的利差分析信息。
60.在本实施例中，利差(interest rate spread)是指诸如债券或国库券等现货金融工具所带来的收益与该项投资的融资成本的差额，作为债券投资常用的分析指标，亦或称之为信用债定价分析的一种语言，是“债券估值”研究不可或缺的指标，伴随利差的走宽或收窄，可以分析出获得超额收益的投资机会。而行业利差是行业信用风险的补偿，通过锁定债券期限、等级和品种，分析不同行业债券收益率曲线相较于基准利率的差异，从而揭示不同行业的信用资质，对于信用资质较好的行业，行业利差水平一般也较低，反之，信用资质较差的行业，行业利差水平一般也较高。行业利差一方面受到行业信用资质的影响；另一方面也受市场流动性以及行业自身的流动性影响。借助行业利差，通过不同行业横向对比，可以反映投资者对于不同行业的配置偏好，从而制定相应的配置策略，在此基础上，还可以构建分评级、分企业属性的行业利差，进一步完善配置策略。
61.在本实施例中，可针对所述历史金融数据中不同行业的历史金融数据分别进行利差分析，得到不同行业的利差分析信息。
62.需要说明的是，在本实施例中并不限制s303与s302之间的执行先后顺序。
63.进一步的，所述对所述历史金融数据进行利差分析，得到利差分析信息，具体可包括：
64.获取目标行业中多个不同个券的利差数据；根据所述多个不同个券的利差数据，得到所述目标行业的行业利差。
65.在本实施例中，目标行业中的个券利差＝个券中债估价收益率，而目标行业的行业利差可以采用目标行业中多个不同个券的利差数据的平均值或中位数。例如，若目标行业的行业利差采用目标行业中多个不同个券的利差数据的平均值，则行业利差＝σ个券利差/样本数。
66.进一步的，上述实施例中s203所述的所述根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，生成债券配置建议信息，包括：
67.s304、根据所述债券周期分析信息、所述不同行业的利差分析信息以及所述当前市场数据，生成债券配置建议信息。
68.在本实施例中，在生成债券配置建议信息时，不仅考虑债券周期分析信息以及当前市场数据，还需要考虑不同行业的利差分析信息，从而在生成配置建议信息时给出不同行业中债券的配置建议，例如可以配置更多的行业利差水平较低也即信用资质较好的行业的债券，减少行业利差水平较高也即信用资质较差的行业的债券。
69.更具体的，如图6所示，s304所述的根据所述债券周期分析信息、所述不同行业的利差分析信息以及所述当前市场数据，生成债券配置建议信息，包括：
70.s3041、根据所述债券周期分析信息、所述不同行业的利差分析信息以及所述当前市场数据，获取不同行业中不同债券的短端债券收益率和长端债券收益率的当前趋势信息和预测趋势信息；
71.s3042、根据不同行业中不同债券的短端债券收益率和长端债券收益率的当前趋势信息和预测趋势信息，生成债券配置建议信息。
72.在本实施例中，在获取不同债券的短端债券收益率和长端债券收益率的当前趋势信息和预测趋势信息时，考虑不同行业的利差分析信息，可以有针对的对不同行业进行分析，获取到不同行业中不同债券的短端债券收益率和长端债券收益率的当前趋势信息和预测趋势信息，进而生成针对不同行业的债券配置建议信息。
73.本实施例提供的数据分析方法，可基于历史金融数据以及预存的周期因子进行债券周期分析，基于历史金融数据中不同行业的历史金融数据进行利差分析，再基于债券周期分析信息、当前市场数据以及不同行业的利差分析信息得到针对不同行业的债券配置建议信息，分析过程考虑了多重因素，可以提高债券配置建议信息准确性和可靠性，有效的指导投资者的债券配置，满足投资者对不同行业投资的需求。
74.在上述任一实施例的基础上，s201所述获取待分析的债券相关的历史金融数据后，还可包括：
75.对所述历史金融数据进行平滑处理。
76.在本实施例中，为了减少历史金融数据中的异常数据例如异常波动比较大的数据对后续数据分析过程产生影响，因此可以在获取待分析的债券相关的历史金融数据后，进行后续数据分析之前，对历史金融数据进行平滑处理。
77.具体的，在对所述历史金融数据进行平滑处理时，可以采用预设滤波算法对所述历史金融数据进行平滑处理，所述预设滤波算法包括但不限于均值滤波、中值滤波、高斯滤波或双边滤波等等。
78.在本实施例中，分别对均值滤波、中值滤波、高斯滤波或双边滤波这几种预设滤波算法进行详细说明如下。
79.方式一：均值滤波，均值滤波为一种线性滤波算法，它是指在给定历史金融数据的模板，该模板包括了其周围的临近数据，再用模板中的全部历史金融数据的平均值来代替原来历史金融数据。
80.方式二：中值滤波，中值滤波法是一种非线性平滑技术，中值滤波通过选择中间值
避免历史金融数据孤立噪声点的影响，对数据噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护历史金融数据的边缘，使之不被模糊。这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。此外，中值滤波的算法比较简单，也易于用硬件实现。
81.方式三：高斯滤波，高斯滤波是一种线性平滑滤波，高斯滤波的具体操作是：用一个模板(或称卷积、掩模)扫描历史金融数据中的每一个数据，用模板确定的邻域内历史金融数据的加权平均值去替代模板中心历史金融数据的值。
82.方式四：双边滤波(bilateral filter)是一种非线性的滤波方法，是结合历史金融数据的一种折衷处理。双边滤波采用加权平均的方法，用历史金融数据中某一个数据周边数据的加权平均代表该数据的值，所用的加权平均基于高斯分布。双边滤波的权重不仅考虑了数据的欧氏距离(如普通的高斯低通滤波，只考虑了位置对中心数据的影响)，还考虑了数据范围域中的辐射差异(例如卷积核中数据与中心数据之间相似程度等)，在计算中心数据的时候同时考虑这两个权重。
83.上述的通过均值滤波、中值滤波、高斯滤波或双边滤波这几种预设滤波算法对历史金融数据进行平滑处理可采用现有的处理过程，具体过程此处不再详细赘述。通过平滑处理，减少历史金融数据中的异常数据例如异常波动比较大的数据对后续数据分析过程产生影响，提高分析过程的可靠性。
84.图7为本发明实施例数据分析设备的结构图。本实施例提供的数据分析设备可以执行数据分析方法实施例提供的处理流程，如图7所示，所述数据分析设备700包括获取模块701、分析模块702、以及发送模块703。
85.获取模块701，用于从服务器的数据库获取待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子；
86.分析模块702，用于根据所述历史金融数据以及预存的周期因子，获取债券周期分析信息；根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，生成债券配置建议信息；
87.发送模块703，用于将所述债券配置建议信息发送给用户设备。
88.在上述任一实施例的基础，所述分析模块702在根据所述历史金融数据以及预存的周期因子，获取债券周期分析信息时，用于：
89.根据所述历史金融数据以及预设周期因子分析债券周期规律信息；
90.根据所述债券周期规律信息确定当前时间在债券周期中所处阶段，将所述当前时间在债券周期中所处阶段确定为债券周期分析信息。
91.在上述任一实施例的基础，所述分析模块702在根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，生成债券配置建议信息时，用于：
92.根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，获取不同债券的短端债券收益率和长端债券收益率的当前趋势信息和预测趋势信息；
93.根据不同债券的短端债券收益率和长端债券收益率的当前趋势信息和预测趋势信息，生成债券配置建议信息。
94.在上述任一实施例的基础，所述分析模块702还用于：
95.对所述历史金融数据中不同行业的历史金融数据进行利差分析，得到不同行业的利差分析信息；
96.所述分析模块702在根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，生成债券配
置建议信息时，用于：
97.根据所述债券周期分析信息、所述不同行业的利差分析信息以及所述当前市场数据，生成债券配置建议信息。
98.在上述任一实施例的基础，所述分析模块702在根据所述债券周期分析信息、所述不同行业的利差分析信息以及所述当前市场数据，生成债券配置建议信息时，用于：
99.根据所述债券周期分析信息、所述不同行业的利差分析信息以及所述当前市场数据，获取不同行业中不同债券的短端债券收益率和长端债券收益率的当前趋势信息和预测趋势信息；
100.根据不同行业中不同债券的短端债券收益率和长端债券收益率的当前趋势信息和预测趋势信息，生成债券配置建议信息。
101.在上述任一实施例的基础，所述分析模块702在对所述历史金融数据进行利差分析，得到利差分析信息时，用于：
102.获取目标行业中多个不同个券的利差数据；
103.根据所述多个不同个券的利差数据，得到所述目标行业的行业利差。
104.在上述任一实施例的基础，所述分析模块702在根据所述多个不同个券的利差数据，得到所述目标行业的行业利差时，用于：
105.获取所述多个不同个券的利差数据的平均值或中位数，确定为所述目标行业的行业利差。
106.在上述任一实施例的基础，所述分析模块702在获取待分析的债券相关的历史金融数据后，还用于：
107.对所述历史金融数据进行平滑处理。
108.在上述任一实施例的基础，所述分析模块702在对所述历史金融数据进行平滑处理时，用于：
109.采用预设滤波算法对所述历史金融数据进行平滑处理，所述预设滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波或双边滤波。
110.本发明实施例提供的数据分析设备可以具体用于执行上述图2-6所提供的方法实施例，具体功能此处不再赘述。
111.本发明实施例提供的数据分析设备，通过从服务器的数据库获取待分析的债券相关的历史金融数据以及预存的周期因子；根据所述历史金融数据以及预存的周期因子，获取债券周期分析信息；根据所述债券周期分析信息以及当前市场数据，生成债券配置建议信息，并将所述债券配置建议信息发送给用户设备。本实施例中可基于历史金融数据以及预存的周期因子进行债券周期分析，再基于债券周期分析信息以及当前市场数据得到债券配置建议信息，分析过程考虑了多重因素，可以提高债券配置建议信息准确性和可靠性，有效的指导投资者的债券配置。
112.图8为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。本发明实施例提供的电子设备可以执行数据分析方法实施例提供的处理流程，如图8所示，电子设备80包括存储器81、处理器82、计算机程序；其中，计算机程序存储在存储器81中，并被配置为由处理器82执行以上实施例所述的数据分析方法。此外，电子设备80还可具有通讯接口83，用于接收控制指令和/或传输数据。
113.图8所示实施例的电子设备可用于执行上述数据分析方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
114.另外，本实施例还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上述实施例所述的数据分析方法。
115.另外，本实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现上述实施例所述的数据分析方法。
116.在本发明实施例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，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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
117.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实施例方案的目的。
118.另外，在本发明实施例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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
119.上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元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)或处理器(processor)执行本发明实施例各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
120.本领域技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
121.以上各实施例仅用以说明本发明实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明实施例进行了详细的说明，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，或者对其中部分或者全部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实施例各实施例技术方案的范围。
122.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本发明旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
123.应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。