应用程序的活跃期检测方法和活跃期检测系统

技术领域

本发明涉及网络领域，尤其涉及一种应用程序的活跃期检测方法 和活跃期检测系统。

背景技术

用户应用程序，尤其是安装并运行于移动终端的移动应用程序近 年来发展迅速。为了方便用户选择并安装应用程序，很多应用程序网 站或应用程序商店会集中地提供应用程序的查询、下载、评价等服务， 同时还会定期地，例如每日，发布应用程序排行榜（Application  Leaderboard）以体现一些当前受用户欢迎的应用程序。事实上，该排 行榜是促销应用程序的最重要手段之一，应用程序在排行榜上很高的 排名通常会刺激用户大量下载该应用程序，并为应用程序开发者带来 巨大的经济收益。

同时从技术角度来看，应用程序在排行榜上的排名代表了其受到 用户欢迎的程度，因此对排行榜的相关数据进行分析就有可能了解这 些受到用户欢迎的应用程序背后所蕴含的技术、商业等信息，例如相 关技术领域的发展趋势、商业广告的运行模式，甚至是利用欺诈手段 获取排行榜上虚假高排名的排名欺诈行为等。但是，现有技术中缺乏 对于应用程序排行榜信息本身的研究，更缺少对应用程序排行榜信息 进行分析和处理的技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种对应用程序排行榜信息进行分析和 处理的技术，可自动地检测出应用程序受到用户欢迎的特定时期内的 相关信息，从而为对应用程序服务进行分析和处理提供数据基础。

为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，提供一种应用程 序的活跃期检测方法，所述方法包括：

活跃事件检测步骤，基于历史排名信息检测所述应用程序的活跃 事件；

活跃期检测步骤，合并相邻近的所述活跃事件以构成所述应用程 序的所述活跃期。

根据本发明的另一个方面，还提供一种应用程序的活跃期检测系 统，所述系统包括：

活跃事件检测单元，用于基于历史排名信息检测所述应用程序的 活跃事件；

活跃期检测单元，用于合并相邻近的所述活跃事件以构成所述应 用程序的所述活跃期。

本发明的方法及系统能够从应用程序排行榜信息中自动检测出 应用程序受到用户欢迎的应用程序活跃期，从而为对应用程序服务进 行分析和处理提供了数据基础。

附图说明

图1是本发明具体实施方式中应用程序的活跃期检测方法的流程 图；

图2a是在应用程序排行榜中活跃事件的一个示例；

图2b是在应用程序排行榜中活跃期的一个示例；

图3a是本发明一实施例中免费应用程序排行榜中在不同排名上 应用程序数量的分布图；

图3b是本发明一实施例中付费应用程序排行榜中在不同排名上 应用程序数量的分布图；

图4a是本发明一实施例中免费应用程序排行榜中在不同评论数 量上应用程序数量的分布图；

图4b是本发明一实施例中付费应用程序排行榜中在不同评论数 量上应用程序数量的分布图；

图5a是本发明一实施例中免费应用程序排行榜中在活跃事件数 量上应用程序数量的分布图；

图5b是本发明一实施例中付费应用程序排行榜中在活跃事件数 量上应用程序数量的分布图；

图6a是本发明一实施例中免费应用程序排行榜中在活跃期数量 上应用程序数量的分布图；

图6b是本发明一实施例中付费应用程序排行榜中在活跃期数量 上应用程序数量的分布图；

图7a是本发明一实施例中免费应用程序排行榜中包含不同数量 活跃事件的活跃期数量的分布图；

图7b是本发明一实施例中付费应用程序排行榜中包含不同数量 活跃事件的活跃期数量的分布图；。

图8是本发明具体实施方式中应用程序的活跃期检测系统的系统 结构图；

图9是本发明另一实施例中应用程序的活跃期检测系统的结构示 意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细 说明。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

本发明针对与应用程序排行榜信息相关的技术问题进行研究，因 此本领域技术人员对本发明中的“应用程序”应做广义理解，其包括 可发布于互联网并可供用户下载、评价、执行的各种程序或文件，即 包括运行于个人电脑中的传统应用程序、运行于移动终端的移动应用 程序，也包括可下载并播放的图片、音频、视频等多媒体文件等。

根据发明人的分析发现，应用程序并不会长期受到用户欢迎而在 排名榜上长期占据很高的排名，排名较高的情况仅是作为一些独立事 件集中发生在一段相对较短的时期内。在本发明中，可将应用程序持 续排名较高的时期称为应用程序的“活跃事件（Leading Event）”，可 将频繁发生活跃事件的时期称为应用程序的“活跃期（Leading  Session）”。也就是说，应用程序受到用户欢迎的现象正是发生在该活 跃期内。

应用程序商店运营商处拥有应用程序的历史排名信息，从应用程 序商店运营商处直接获取，或通过对应用程序商店运营商在一段较长 历史时期内持续发布的应用程序排行榜信息进行分析和处理，也可以 获得应用程序的历史排名信息。由于应用程序的该历史排名信息记载 了有关应用程序排名的历史信息和相关的评价信息，因此在本发明具 体实施方式中，可基于该历史排名信息来进行每个应用程序的活跃事 件和活跃期的检测。

如图1所示，本发明具体实施方式中提供了一种应用程序的活跃 期检测方法，所述方法包括：

活跃事件检测步骤S10，基于历史排名信息检测所述应用程序的 活跃事件；活跃期检测步骤S20，合并相邻近的活跃事件以构成所述 活跃期。

下面，结合附图来说明上述检测方法的各步骤流程和功能。

由于历史排名信息是本发明中检测应用程序活跃期的数据基础， 因此作为本发明的一个优选实施方式，该检测方法还可包括一历史排 名信息获取步骤，获取所述应用程序在应用程序排行榜上的历史排名 信息。

应用程序排行榜通常可显示受欢迎的排名前K位的应用程序， 例如前1000位等。而且，应用程序排行榜通常会定期更新，例如每 日进行更新。因此，对于每个应用程序a而言都有其历史排名信息， 该历史排名信息可以包括表示为一个与离散时间序列对应的排名序 列该离散时间序列中的时间点之间的间隔固定， 即应用程序排行榜的更新周期。其中，r_i^a是该应用程序a在时间t_i时 的排名，r_i^a∈{1,...,K...,+∞}，+∞表示应用程序a不在排行榜排名前K 位之列；n表示所有历史排名信息所对应的时间点总数。例如，在排 行榜每天更新的情况下，t_i就表示该段历史中的第i天，n就是历史 排名信息所对应的总天数。可以看出，r_i^a的值越小，说明应用程序a 第i天在排行榜上的排名越高。

在一个应用程序被发布后，任何下载用户都可以对其进行评价。 实际上，用户评价对于应用程序推广而言是最重要的特征之一。具有 越高评价的应用程序就会吸引越多的用户来下载它，并导致该应用程 序在排行榜上的更高排名。因而在历史排名信息中，还可以包括历史 各时间段中应用程序的用户对该应用程序做出的评价信息。

在该历史排名信息获取步骤中，可以多种方式来获取该历史排名 信息。例如，可从应用程序商店运营商处直接获取该历史排名信息， 也可以从应用程序商店在一段较长历史时期内持续发布的数据中抽 取该历史排名信息。

S10：活跃事件检测步骤，基于所述历史排名信息检测所述应用 程序的活跃事件。

应用程序并不会总是在排名榜上占据很高的排名，发生持续排名 较高的时期即为“活跃事件”。图2a中示出了应用程序的活跃事件的 例子，图中横轴表示历史排名信息对应的时间序列（Date Index），纵 轴表示应用程序的排名（Ranking），图中的事件1（Event1）和事件 2（Event2）表示该应用程序排名历史中所出现的两个活跃事件，其 轮廓分别由活跃事件期间的排名点连接而成。

在本发明具体实施方式中，应用程序在应用程序排行榜上排名较 高的标准是该应用程序的排名不大于一排名阈值K*。由于应用程序 的排名在排行榜前K*位之列被认为是排名较高，因而应用程序的排 名持续在前K*位之列的时间段即可被认为是一个活跃事件，该活跃 事件应从该应用程序开始进入排行榜前K*位之列开始，持续到该应 用程序跌出排行榜前K*位之列结束。

优选地，本发明实施方式中的方法还可包括一设置该排名阈值 K*的步骤，从而确定应用程序在应用程序排行榜上排名较高的标准。 由于排行榜上的应用程序总数量K通常很大，例如为1000等，因此 上述排名阈值K*通常小于K值。根据应用程序排行榜中应用程序的 总数量K和本领域技术人员的分析需求等因素，该排名阈值K*可在 例如1～500之间的整数间取值。本领域技术人员可以理解，K*的取 值越小，应用程序被认为排名较高的标准就越高。在图2a中，该K* 的取值为300。

根据上述对于活跃事件的文字表述，应用程序a的活跃事件e可 以如下公式化表述：

给定一排名阈值K*作为排名较高的标准，其中K*∈[1,K]；应用 程序a的活跃事件e包括从一开始时间到一结束时间的一时间范围 对应的应用程序a的排名满足且 $r_{\mathrm{end}}^a\le K*<r_{\mathrm{end}+1}^a,$而且${\forall t}_k\in (t_{\mathrm{start}}^e,t_{\mathrm{end}}^e)$均满足$r_{.k}^a\le K*.$

根据上述表述可以看出，对于活跃事件的检测重要的在于检测应 用程序的排名持续在前K*位之列的一段时间的开始时间和结束时间， 并将一对开始时间和结束时间之间的时期确定为活跃事件。因此，在 本发明具体实施方式中，该活跃事件检测步骤可进一步包括如下步骤：

开始时间识别步骤S101：在该步骤中，从历史排名信息中识别出 活跃事件的开始时间。具体地，在该开始时间识别步骤中，可顺序搜 索历史排名信息中每个时间点上的应用程序排名，当当前时间点的排 名不大于排名阈值K*且上一时间点的排名大于排名阈值K*时，识别 当前时间点为活跃事件的开始时间。本领域技术人员可以理解，由于 在应用程序排名历史中可能包括多个活跃事件，因此在该开始时间识 别步骤中可能识别出多个开始时间点。

结束时间识别步骤S102：在该步骤中，从历史排名信息中识别出 活跃时间的结束时间。具体地，在该结束时间识别步骤中，可顺序搜 索历史排名信息中每个时间点上的应用程序排名，当当前时间点的排 名大于排名阈值K*且上一时间点的排名不大于排名阈值K*时，识别 上一时间点为活跃事件的结束时间。本领域技术人员可以理解，由于 在应用程序排名历史中可能包括多个活跃事件，因此在该结束时间识 别步骤中可能识别出多个结束时间点。

活跃事件识别步骤S103：在该步骤中将每个开始时间与其之后相 邻的结束时间之间的时间段识别为活跃事件，这样就检测出了应用程 序在排名历史中的所有活跃事件。

值得说明的是，作为一种特殊情况，如果在所分析和处理的历史 时期的第一个时间点上，例如在历史记录中的第一天，应用程序的排 名就在排行榜前K*位之列，此时在所述开始时间识别步骤S101中， 将该第一个时间点定义为一个开始时间。类似地，如果在所分析和处 理的历史时期的最后一个时间点上，例如今天，应用程序的排名仍在 排行榜前K*位之列，此时在所述结束时间识别步骤S102中将该最后 一个时间点定义为一个结束时间。

S20：活跃期检测步骤，合并相邻近的活跃事件以构成所述活跃 期。

通过进一步研究发现，一些应用程序会在一段时期内连续出现多 次彼此相邻近的活跃事件，这段时期就是本发明中应用程序的“活跃 期”。可见，将相邻近的活跃事件合并起来就构成了活跃期。具体地， 可将相邻两个活跃事件的时间间隔小于一间隔阈值φ作为将两个活 跃事件合并在同一活跃期内的标准，而相邻两个活跃事件的时间间隔 则是指相邻两个活跃事件中前一活跃事件的结束时间和后一活跃事 件的开始时间之间的间隔。

优选地，本发明实施方式中的方法还可包括一设置该间隔阈值φ 的步骤，从而确定将两个活跃事件合并在同一活跃期内的标准。根据 本领域技术人员的分析需求等因素，该间隔阈值φ的取值可以是应用 程序排行榜的更新周期的2～10倍中的整数值。本领域技术人员可以 理解，间隔阈值φ的取值越小，将两个活跃事件合并在同一活跃期内 的标准就越高。

图2b中示出了应用程序的活跃期的例子，图中横轴表示历史排 名信息对应的时间序列（Date Index），纵轴表示应用程序的排名 （Ranking），图中的期间1（Session1）和期间2（Session2）代表该 应用程序排名历史中所出现的两个活跃期，每个活跃期由多个活跃事 件构成。

根据上述对于活跃期的文字表述，应用程序a的活跃期s可以如 下公式化表述：

应用程序a的活跃期s包括一时间范围和n个相邻的 活跃事件{e1,?,en}，其满足且不存在其它活跃期s*使 得此外，都有其中φ是预设的活跃事 件间隔阈值，是用于判断活跃事件之间相邻程度以将它们纳入同一活 跃期的判断标准。

根据上述表述可以看出，对于活跃期的检测重要的在于基于间隔 阈值φ将应用程序排名历史中相邻近的活跃事件合并以形成活跃期。 具体地，在本发明具体实施方式的活跃期检测步骤中，从历史排名信 息中的初始时间点开始顺序搜索每个检测出的活跃事件，当当前活跃 事件与上一活跃事件的时间间隔小于该间隔阈值φ时，将这两个活跃 事件合并在同一活跃期内，直至搜索完所有检测出的活跃事件以检测 出该应用程序在排名历史中的所有活跃期。

值得说明的是，作为一种特殊情况，如果一个活跃事件并不与任 何其他活跃事件相邻近，该活跃事件自身也可被认为构成一活跃期。 在这种情况下，在该活跃期检测步骤中，当一活跃事件与上一活跃事 件的时间间隔不小于所述间隔阈值φ，且该活跃事件与下一活跃事件 的时间间隔不小于所述间隔阈值φ时，检测该活跃事件自身为一活跃 期。

正如前文所述，所检测出的上述活跃期表示一应用程序在应用程 序排行榜上排名较高，也就是受到用户欢迎的一段时期，该活跃期的 检测为对应用程序服务进一步分析和处理提供了数据基础。因此，在 检测出应用程序的活跃期之后，作为本发明一个优选实施方式，还可 以将所检测出的应用程序的活跃期信息发送给应用程序开发者、应用 程序商店运营商或应用程序的终端用户。

对于应用程序开发者而言，其可以根据该活跃期信息分析相关技 术领域的发展趋势或应用程序用户的需求，从而指导应用程序的开发 和运营；对于应用程序商店运营商而言，其可以根据该活跃期信息进 一步分析出利用欺诈手段获取排行榜上虚假高排名的排名欺诈行为 等，从而改进应用程序商店的运营；而对于应用程序终端用户而言， 他们可以根据该活跃期信息来选择符合自身需求的应用程序。

如图8所示，本发明具体实施方式中还提供了一种应用程序的活 跃期检测系统100，所述系统100包括：

活跃事件检测单元110，用于基于所述历史排名信息检测所述应 用程序的活跃事件；活跃期检测单元120，用于合并相邻近的所述活 跃事件以构成所述应用程序的所述活跃期。

下面，结合附图来说明上述检测系统的各单元功能。

由于历史排名信息是本发明中检测应用程序活跃期的数据基础， 因此作为本发明具体实施方式的一个优选方式，该检测系统还可包括 一历史排名信息获取单元，用于获取所述应用程序在应用程序排行榜 上的历史排名信息。

该历史排名信息获取单元可以多种方式来获取该历史排名信息。 例如，可从应用程序商店运营商处直接获取该历史排名信息，也可以 从应用程序商店在一段较长历史时期内持续发布的数据中抽取该历 史排名信息等。

活跃事件检测单元110，用于基于所述历史排名信息检测所述应 用程序的活跃事件。

优选地，本发明实施方式中的系统还可包括一排名阈值设置单元， 用于设置排名阈值K*的值，从而确定应用程序在应用程序排行榜上 排名较高的标准。该排名阈值K*的取值可以是1～500之间的整数。

在本发明具体实施方式中，该活跃事件检测单元110进一步包括：

开始时间识别单元111，用于从历史排名信息中识别出活跃事件 的开始时间。具体地，该开始时间识别单元可顺序搜索历史排名信息 中每个时间点上的应用程序排名，当当前时间点的排名不大于排名阈 值K*且上一时间点的排名大于排名阈值K*时，识别当前时间点为活 跃事件的开始时间。

结束时间识别单元112，用于从历史排名信息中识别出活跃时间 的结束时间。具体地，该结束时间识别单元可顺序搜索历史排名信息 中每个时间点上的应用程序排名，当当前时间点的排名大于排名阈值 K*且上一时间点的排名不大于排名阈值K*时，识别上一时间点为活 跃事件的结束时间。

活跃事件识别单元113，用于将每个开始时间与其之后相邻的结 束时间之间的时间段识别为活跃事件，这样就检测出了应用程序在排 名历史中的所有活跃事件。

值得说明的是，作为一种特殊情况，如果在所分析和处理的历史 时期的第一个时间点上，例如在历史记录中的第一天，应用程序的排 名就在排行榜前K*位之列，此时该开始时间识别单元将该第一个时 间点定义为一个开始时间。类似地，如果在所分析和处理的历史时期 的最后一个时间点上，例如今天，应用程序的排名仍在排行榜前K* 位之列，此时该结束时间识别单元将该最后一个时间点定义为一个结 束时间。

活跃期检测单元120，用于合并相邻近的所述活跃事件以构成所 述应用程序的所述活跃期。

优选地，本发明实施方式中的系统还可包括一间隔阈值设置单元， 用于设置该间隔阈值φ的值，从而确定将两个活跃事件合并在同一活 跃期内的标准。该间隔阈值φ的取值可以是应用程序排行榜的更新周 期的2～10倍中的一整数值。

在本发明具体实施方式中，活跃期检测单元120从历史排名信息 中的初始时间点开始顺序搜索每个检测出的活跃事件，当当前活跃事 件与上一活跃事件的时间间隔小于该间隔阈值φ时，将这两个活跃事 件合并在同一活跃期内，直至搜索完所有检测出的活跃事件以检测出 该应用程序在排名历史中的所有活跃期。

值得说明的是，作为一种特殊情况，如果一个活跃事件并不与任 何其他活跃事件相邻近，该活跃事件自身也可被认为构成一活跃期。 在这种情况下，该活跃期检测单元120用于当一活跃事件与上一活跃 事件的时间间隔不小于所述间隔阈值φ，且该活跃事件与下一活跃事 件的时间间隔不小于所述间隔阈值φ时，检测该活跃事件自身为一活 跃期。

作为本发明一个优选实施方式，检测系统100还可以包括一活跃 期发送单元，将所检测出的应用程序的活跃期信息发送给应用程序开 发者、应用程序商店运营商或应用程序用户。

此外，作为检测应用程序的活跃事件和活跃期的一种具体实现方 式，如下的算法1示出了在给定应用程序a的历史排名信息中检测活 跃期的一个程序代码的实例。

在上述算法1中，将每个活跃事件e定义为将活跃期 s定义为其中E_s是在活跃期s内活跃事件的集合。特别 地，首先从历史排名信息的开始时间起抽取应用程序a的各个活跃事 件e（算法1中的步骤2-5）。对于每个抽取出的活跃事件e，检测e 与前一个活跃事件e*之间的时间间隔以判断它们是否属于同一个活 跃期。具体地，如果活跃事件e则被认为属于一个新 的活跃期（算法1中的步骤7-13）。这样，上述算法1可以通过对应 用程序a的历史排名信息的一次扫描来识别活跃事件和活跃期。

实施例

本实施例的数据是从美国苹果应用程序商店的“TOP300免费应 用程序排行榜”和“TOP300付费应用程序排行榜”中收集的，涉及 2010年2月2日至2012年9月17日期间每日更新的这两个排行榜 中排名前300名的应用程序的历史记录信息，该历史记录信息包括了 这些应用程序每日的排名信息以及相对应的用户评价信息等。

图3a和图3b分别示出了在免费应用程序排行榜和付费应用程序 排行榜中在不同排名上应用程序数量的分布情况，图中横轴表示应用 程序的排名，纵轴表示应用程序的数量。从图中可以看出，排名较低 的应用程序的数量要大于排名较高的应用程序的数量。而且，免费应 用程序之间的竞争较之付费应用程序更为激烈，尤其在前25名的高 排名竞争上。

图4a和图4b分别示出了在免费应用程序排行榜和付费应用程序 排行榜中在不同评论数量上应用程序数量的分布情况，图中横轴表示 评论数量（指数），纵轴表示应用程序数量（指数）。从图中可以看出， 应用程序评论数量的分布是不平均的，这表明只有小部分应用程序是 非常受欢迎的。

这里，通过实施例来展示在上述两个应用程序排行榜中检测应用 程序活跃期的结果。具体地，在本实施例中，设置排名阈值K*为300， 而间隔阈值φ为7，这表明如果两个相邻的活跃事件的间隔在一周之 内，它们就可以被合并在同一活跃期内。

图5a和图5b分别示出了在免费应用程序排行榜和付费应用程序 排行榜中在活跃事件数量上应用程序数量的分布情况，图中横轴表示 活跃事件的数量（指数），纵轴表示应用程序数量（指数）。图6a和 图6b分别示出了在免费应用程序排行榜和付费应用程序排行榜中在 活跃期数量上应用程序数量的分布情况，图中横轴表示活跃期的数量， 纵轴表示应用程序数量（指数）。从图中可以看出，只有少数应用程 序具有很多活跃事件和很多活跃期。对于免费应用程序而言，平均活 跃事件的数量和平均活跃期的数量分别是2.69和1.57，而对于付费 应用程序而言，两项数据是4.20和1.86。

此外，图7a和图7b分别示出了在免费应用程序排行榜和付费应 用程序排行榜中包含不同数量活跃事件的活跃期数量的分布情况，图 中横轴表示活跃事件的数量（指数），纵轴表示活跃期的数量（指数）。 从图中可以看出，只有很少的活跃期会包含很多活跃事件。事实上， 对于免费应用程序而言，在一个活跃期中包含活跃事件的平均熟练是 1.70个，而对于付费应用程序而言，这个数据是2.26个。

图9为本发明实施例提供的一种活跃期检测系统900的结构示意 图，本发明具体实施例并不对活跃期检测系统900的具体实现做限定。 如图9所示，该活跃期检测系统900可以包括：

处理器(processor)910、通信接口(Communications Interface)920、 存储器(memory)930、以及通信总线940。其中：

处理器910、通信接口920、以及存储器930通过通信总线940 完成相互间的通信。

通信接口920，用于与比如客户端等的网元通信。

处理器910，用于执行程序932，具体可以实现活跃期检测系统 的相关功能。

具体地，程序932可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机 操作指令。

处理器910可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路 ASIC（Application Specific Integrated Circuit），或者是被配置成实施 本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器930，用于存放程序932。存储器930可能包含高速RAM 存储器，也可能还包括非易失性存储器（non-volatile memory），例如 至少一个磁盘存储器。程序932具体可以包括：

活跃事件检测单元，用于基于所述历史排名信息检测所述应用程 序的活跃事件；

活跃期检测单元，用于合并相邻近的所述活跃事件以构成所述应 用程序的所述活跃期。

程序932中各单元的具体实现可以参见图8所示实施例中的相应 单元，在此不赘述。

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， 上述描述的设备和模块的具体工作过程，可以参考前述装置实施例中 的对应描述，在此不再赘述。

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方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和 电子硬件的结合来实现。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 应认为超出本发明的范围。

所述功能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，本发明的技术方案本质上或者说对原有技术做出贡献的部分或 者该技术方案的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，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。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关 技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下， 还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明 的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。