贷款审批方法、装置、设备及介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，更具体地，涉及一种贷款审批方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术

贷款业务是商业银行非常重要的业务，贷款的审批对于识别贷款的风险、确保银行的资金稳定等非常重要。然而目前贷款业务的审批主要靠人工，不利于形成统一的贷款业务的风险判断标准，且多数贷款业务融资期限较短，而且日常中贷款申请的笔数也较大，造成贷款审批人员工作负担较重。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了一种提高贷款业务审批效率的、自动化的贷款审批方法、装置、设备、介质和程序产品。

本公开实施例的第一方面，提供了一种贷款审批方法。所述方法包括：获取待审批贷款业务的信息；对所述待审批贷款业务的信息按照预置的要素提取方式进行特征提取，得到待审批要素向量；获取M个历史业务要素向量，所述历史业务要素向量为对已经审批通过且已经还款的历史贷款业务的信息按照所述要素提取方式进行特征提取后得到的向量，其中，M为大于或等于2的整数；确定M个所述历史业务要素向量中与所述待审批要素向量的相似程度满足预设相似条件的向量个数；以及基于所述向量个数所满足的审批条件，确定对所述待审批贷款业务的审批结果。

根据本公开的实施例，所述基于所述向量个数所满足的审批条件，确定对所述审批贷款业务的审批结果包括：当所述向量个数小于或等于第一阈值时，确定对所述待审批贷款业务审批不通过，其中，所述第一阈值的取值范围为大于等于零且小于M/2；当所述向量个数大于第二阈值时，确定对所述待审批贷款业务审批通过，其中，所述第二阈值的取值范围为大于或等于M/2且小于等于1；以及当所述向量个数在所述第一阈值和所述第二阈值之间时，确定对所述待审批贷款业务退回修改。

根据本公开的实施例，所述确定M个所述历史业务要素向量中与所述待审批要素向量的相似程度满足预设相似条件的向量个数包括以下至少之一：分别计算M个所述历史业务要素向量与所述待审批要素向量的内积，并根据内积不为零的个数来确定所述向量个数；或者分别计算M个所述历史业务要素向量与所述待审批要素向量的余弦相似度，并根据大于预设相似度阈值的所述余弦相似度的个数来确定所述向量个数；或者对M个所述历史业务要素向量和所述待审批要素向量进行聚类，并根据聚类结果中与所述待审批要素向量在同一簇中的所述历史业务要素向量的个数来确定所述向量个数；或者分别计算M个所述历史业务要素向量与所述待审批要素向量的距离，并以计算得到的距离中小于预设阈值距离的个数来确定所述向量个数。

根据本公开实施例，所述分别计算M个所述历史业务要素向量与所述待审批要素向量的内积，并根据内积不为零的个数来确定所述向量个数包括：将M个所述历史业务要素向量组合为历史业务要素向量组矩阵，其中，在所述历史业务要素向量组矩阵中每个所述历史业务要素向量为一个行向量；将所述待审批要素向量表示为列向量，基于所述历史业务要素向量组矩阵与所述待审批要素向量的乘积，得到内积运算结果数组向量；以及确定所述向量个数为所述内积运算结果数组向量中不为零的元素的个数。

根据本公开实施例，该得到内积运算结果数组向量还包括：对所述历史业务要素向量组矩阵进行施密特正交化，得到标准正交向量组矩阵；以及将所述待审批要素向量表示为列向量，计算所述标准正交向量组矩阵与所述待审批要素向量的乘积，以得到所述内积运算结果数组向量。

根据本公开实施例，所述要素提取方式包括：提取N个业务要素的信息，其中，N为大于1的整数；以及对每个业务要素的信息按照预设规则赋予对应的数值。

根据本公开实施例，所述N个业务要素包括以下至少之一：贷款金额、贷款期限、贷款品种、还款计划、客户类型、所属行业类型、财务基本信息、客户信用等级、授信余额水平、客户高风险事件数量、公司舆情事件数、股东及管理层变化情况或公司市值变化。

根据本公开实施例，所述获取M个历史业务要素向量包括：获取距离目标时刻最近的M个所述历史贷款业务的信息；其中，所述目标时刻为当前时刻，或者所述目标时刻为定时任务中的任务开始时刻；以及按照所述要素提取方式分别对M个所述历史贷款业务的信息进行特征提取，得到M个所述历史业务要素向量。

本公开实施例的第二方面，提供了一种关于贷款审批方法的装置。所述装置包括第一获取模块、特征提取模块、第二获取模块、第一确定模块、以及审批模块。其中，第一获取模块用于获取待审批贷款业务的信息。特征提取模块用于对所述待审批贷款业务的信息按照预置的要素提取方式进行特征提取，得到待审批要素向量。第二获取模块用于获取M个历史业务要素向量，所述历史业务为对已经审批通过且已经还款的历史贷款业务的信息按照所述要素提取方式进行特征提取后得到的向量；其中，M为大于或等于2的整数。第一确定模块用于确定M个所述历史业务要素向量中与所述待审批要素向量的相似程度满足预设相似条件的向量个数。审批模块用于基于所述向量个数所满足的审批条件，确定对所述待审批贷款业务的审批结果。

本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器及用于存储一个或多个程序的存储器。其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述第一方面的贷款审批方法。

本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行并实现如上述第一方面所述的贷款审批方法。

本公开实施例的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述贷款审批方法。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的贷款审批方法、装置、设备、介质和程序产品的应用场景图；

图2示意性示出了根据本公开实施例的贷款审批方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的分别计算M个历史业务要素向量与待审批要素向量的内积的算法示意图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的贷款审批方法的应用流程示意；

图5示意性示出了根据本公开实施例的贷款审批装置的框图；以及

图6示意性示出了根据本公开实施例的适于实现贷款审批方法的电子设备的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

本公开的实施例提供了一种贷款审批方法、装置、设备、介质和程序产品，可以根据待审批贷款业务与大量已经审批通过且已经还款的历史贷款业务中相似程度满足相似条件的业务数量，来确定对待审批贷款业务的审批结果，以此方式实现贷款的自动审批，且便于形成统一的审批标准。

图1示意性示出了根据本公开实施例的贷款审批方法、装置、设备、介质和程序产品的应用场景图。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。

如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括至少一个终端设备(图中示出了三个，终端设备101、102、103)、网络104以及服务器105。网络104为在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、财务管理应用、政务系统客户端、邮箱客户端等(仅为示例)。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开实施例所提供的贷款审批方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的的贷款审批装置、设备、介质和程序产品一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的的贷款审批方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的的贷款审批装置、设备、介质和程序产品也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

需要说明的是，本公开实施例确定的贷款审批方法、装置、设备、介质和程序产品可用于金融领域，也可用于除金融领域之外的任意领域，本公开对应用领域不做限定。

以下将基于图1描述的场景，通过图2～图6对本公开实施例的贷款审批方法进行详细描述，其中，以服务器105执行贷款审批方法为例展开说明。

图2示意性示出了根据本公开实施例的贷款审批方法的流程图。

如图2所示，根据该实施例的贷款审批方法可以包括操作S210～操作S250。

首先在操作S210，获取待审批贷款业务的信息。

例如，贷款审批工作人员通过在终端设备101、102、103中的操作，指定待审批贷款业务，或者批量导入待审批贷款业务。

或者例如，通过预先配置并上传至服务器105的脚本，控制服务器105自动获取满足条件(例如，经过校验通过)的待审批贷款业务的信息。在一些实施例中，银行客户经理接收到贷款业务申请后，会在银行系统内录入该笔贷款业务的基本要素(例如，金额、期限、贷款品种、还款计划等)，然后会将该笔贷款业务提交后台进行信息校验。例如，校验进行贷款申请的客户是否已与银行建立信贷关系，或者校验客户的贷款申请额度是否小于该客户的剩余授信额度等。如果校验通过，则可以在操作S210中自动获取校验通过的贷款申请业务，从而得到待审批贷款业务的信息。

然后在操作S220，对待审批贷款业务的信息按照预置的要素提取方式进行特征提取，得到待审批要素向量。

预置的要素提取方式包括提取贷款业务的信息中的N个要素(，其中，N为大于1的整数)，然后对N个要素进行数值化处理。

该N个业务要素可以包括以下至少之一：贷款金额、贷款期限、贷款品种、还款计划、客户类型、所属行业类型、财务基本信息、客户信用等级、授信余额水平、客户高风险事件数量、公司舆情事件数、股东及管理层变化情况或公司市值变化。

对提取的N个要素进行数值化处理的过程包括但不限于：对每个要素的数据进行独热编码或转换为词向量，然后合并、加权或降维处理，或者对每个要素进行赋值等。

根据本公开一实施例的要素提取方式中，可以对提取到N个业务要素中每个业务要素的数据按照预设规则赋予对应的数值。例如，可以对贷款业务中的N个要素分别进行阈值设定，并给每个要素赋值。例如，贷款金额在0到1000万范围内时该要素赋值为1，在1000万到1亿范围内时该要素赋值为2，在1亿以上时该要素赋值为3；又例如，贷款期限在6个月以内时该要素赋值为1，在6个月到1年时该要素赋值为2，1年以上时该要素为3等等。这样，如果R公司申请贷款，金额为1000万、期限为1.5年等等，则形成的向量可以是N维向量p_1＝[2，3，......，x]。

接下来在操作S230，获取M个历史业务要素向量。每个历史业务要素向量为对已经审批通过且已经还款的历史贷款业务的信息按照要素提取方式进行特征提取后得到的向量，其中，M为大于或等于2的整数。对于银行而言，贷款业务量比较大，M的取值可以达到成千上万，对此本公开并不限定。

具体地，可以先获取M个历史贷款业务的信息，然后按照与获得待审批要素向量相同的要素提取方式分别对M个历史贷款业务的信息进行要素提取和数值化处理，得到M个历史业务要素向量。

在一些实施例中，该M个历史业务要素向量可以是事先提取好并存储备用，然后在操作S230从其存储位置中获取到的。另外，该M个历史业务要素向量可以是一次提取好后长期复用的，或者也可以是按照预定的机制定期更新的。例如，可以以定时任务中的任务开始时刻作为目标时刻，然后当达到目标时刻时自动获取距离目标时刻最近的M个历史贷款业务的信息，并将M个历史贷款业务的信息进行要素提取后转换为M个历史业务要素向量。例如，可以设置每日的固定时间(例如，夜间2:00)后台自动运行得到M历史业务要素向量。

在一些实施例中，该M个历史业务要素向量也可以是操作S230中实时转换得到的。例如可以以操作S230执行的当前时刻为目标时刻，自动获取距离目标时刻最近的M个历史贷款业务的信息，并进而转换得到M个历史业务要素向量。从而可以实时得到最新的M个历史贷款业务对应的M个历史业务要素向量。

接下来在操作S240，确定M个历史业务要素向量中与待审批要素向量的相似程度满足预设相似条件的向量个数。

在一个实施例中，可以分别计算M个历史业务要素向量与待审批要素向量的内积，并根据内积不为零的个数来确定该向量个数。

在另一个实施例中，可以分别计算M个历史业务要素向量与待审批要素向量的余弦相似度，并根据大于预设相似度阈值的余弦相似度的个数来确定该向量个数。该预设相似度阈值可以是根据M个历史业务要素向量两两之间的余弦相似度进行统计确定的，例如，将统计后的均值作为预设相似度阈值。

在再一个实施例中，可以对M个历史业务要素向量和待审批要素向量进行聚类，并根据聚类结果中与待审批要素向量在同一簇中的历史业务要素向量的个数来确定该向量个数。

在又一个实施例中，可以分别计算M个历史业务要素向量与待审批要素向量的距离(例如，欧式距离、曼哈顿距离等)，并以计算得到的距离中小于预设阈值距离的个数来确定该向量个数。该预设阈值距离设置，可以根据M个历史业务要素向量彼此之间的距离的分布来确定，例如可以将M个历史业务要素两两距离中的平均距离、或者占比达到设定比例的临界距离作为该预设阈值距离。

最后在操作S250，基于该向量个数所满足的审批条件，确定对待审批贷款业务的审批结果。

审批结果可以包括审批通过或审批不通过。在一些实施例中，审批结果还可以包括待定、退回修改、转人工审批等。

审批条件可以是该向量个数的阈值范围或者在M个历史业务要素向量中的数量占比阈值。

针对不同的审批结果，审批条件中可以设置相应等级的阈值。在一个实施例中，当该向量个数小于或等于第一阈值时，确定对待审批贷款业务审批不通过，其中，第一阈值的取值范围为大于等于零且小于M/2。当该向量个数大于第二阈值时，确定对待审批贷款业务审批通过，其中，第二阈值的取值范围为大于或等于M/2且小于或等于1。当该向量个数在第一阈值和第二阈值之间时，确定对对待审批贷款业务退回修改。

第一阈值和/或第二阈值的设置可以根据经验设置，或者也可以根据对历史贷款申请的审批结果的综合分析来确定。

例如，审批通过的情况对应的第二阈值，可以是根据与M个历史贷款业务同时间段内的未能成功还款的每个存量贷款业务，与M个历史贷款业务的相似情况统计分析确定的。例如，可以获取与M个历史贷款业务同时间段内的所有未能成功还款的存量贷款业务，然后对这些存量贷款业务也按照同样的要素提取方式进行特征提取得到对应的向量，接着统计这些存量贷款业务的向量与M个历史业务要素向量中相似度满足相同的相似条件的向量的数量的分布情况，之后可以从该分布情况中提取参数作为第二阈值，例如，可以将该分布情况中占比在5％(仅为示例)临界点的数值作为第二阈值。

相应地，审批不通过的情况对应的第一阈值的具体设置，也可以是通过对与M个历史贷款业务同时间段内的审批不通过以及审批通过但未还款成功的所有存量贷款业务，与M个历史贷款业务之间相似关系的统计分析来确定的。

从而，本公开的实施例可以根据待审批贷款业务与大量已经审批通过且已经还款的历史贷款业务中相似程度满足相似条件的业务数量，来确定对待审批业务的审批结果。其中，可以通过对满足各种审批结果的存量贷款业务数据的统计分析，来确定相似条件或者审批条件的具体内容，提升审批结果的客观性和可靠性，实现贷款审批的自动化程度，提高审批效率。

图3示意性示出了根据本公开实施例的分别计算M个历史业务要素向量与待审批要素向量的内积的算法示意图。

如图3所示，该实施例提供了通过计算内积来确定M个历史业务要素向量与待审批要素向量的相似程度的实现方式。

具体地，首先，可以将M个历史业务要素向量组合为历史业务要素向量组矩阵(图中示意为矩阵A)，其中，在历史业务要素向量组矩阵A中每个历史业务要素向量为一个行向量。例如，图3中，矩阵A为M行、N列向量。其中，一行为一个历史业务要素向量，例如，[a_11，a_12，....，a_1N]为M个历史业务要素向量中编号或排序为第一的历史业务要素向量。N对应于要素提取方式中提取的N个要素。

然后，将待审批要素向量表示为列向量(图中示意为列向量P)，基于历史业务要素向量组矩阵A与待审批要素向量P的乘积，得到内积运算结果数组向量(图中示意为向量D)。由于矩阵A为M*N维矩阵，列向量P为N*1维矩阵，矩阵A与列向量P通过矩阵乘法运算后得到的向量D中，每个元素的值就是矩阵A中的一行与列向量P的内积，即向量D中的每个元素(例如，d_11，d_12，...，d_1M)即为一个历史业务要素向量与待审批要素向量的内积。

当向量D中的元素取值为零时，即说明得到该零元素的历史业务要素向量与待审批要素向量正交，二者不相关。而当向量D中的元素取值不为零时，说明得到该非零元素的历史业务要素向量与待审批要素向量具有相关性。从而，可以根据内积运算结果数组向量D中不为零的元素的个数，来得到M个历史业务要素向量与待审批要素向量的相似程度满足预设相似条件的向量个数。

通过将M个历史业务要素向量形成矩阵A，并通过矩阵乘法的逻辑计算M个历史业务要素向量与待审批要素向量的内积，可以通过一次性的运算来得到满足预设相似条件的向量个数，避免了对M个历史业务要素向量的逐个遍历，简化运算过程。

在一个实施例中，在按照图3的矩阵乘法计算内积运算结果数组向量D之前，可以对对历史业务要素向量组矩阵A进行施密特正交化并单位化，得到标准正交向量组矩阵A’，然后在图3所述的算法中以标准正交向量组矩阵A’替代历史业务要素向量组矩阵A进行矩阵乘法运算。通过施密特正交化得到的标准正交向量组矩阵A’与矩阵A等价，且元素数值更小，从而可以使得在进行矩阵乘法的时候参与计算的数值较小，便于计算，提高计算效率。

根据本公开的实施例，可以通过应用向量正交算法，将历史业务要素向量组成矩阵，并将待审批要素向量处理为列向量，然后将两者通过矩阵乘法来来计算内积，最后通过得出的结果中数值非零的个数来判断与待审批贷款业务与已经审批通过且已经还款的历史贷款业务中相似程度满足相似条件的业务数量，并据此确定审批结果，可以实现贷款业务的自动化审批，克服了由人工审批的主观性造成的贷款审批结果不统一的缺陷，提高了审批效率。

图4示意性示出了根据本公开实施例的贷款审批方法的应用流程示意。

如图4所示，本公开实施例的贷款审批方法在实际应用中，可以分包括步骤S401～S403。

首先在步骤S401，客户经理通过终端设备101、102、103录入待审批贷款业务的各类业务要素，并提交该笔贷款审批，从而向服务器105发起对该笔贷款业务的审批请求。

接下来在步骤S402，服务器105接收到该审批请求后，可以执行参考图2～图3所描述的贷款审批方法，对该待审批贷款业务进行自动审批，并形成退回修改、或者审批通过、或不通过的审批结果。例如，当采用上文图3所示的矩阵乘法来计算内积的方式进行审批时，在一个实施例中，可以按照如下方式确定审批结果：如果内积运算结果数组向量D中的所有元素均为0，则判定为审批不通过(即，审批条件中的第一阈值为0)；如果内积运算结果数组向量D中的零元素的个数小于M/2，则判定为审批通过(即，审批条件中的第二阈值为M/2)；如果内积运算结果数组向量D中的为零的元素大于M/2，则判定为退回修改，等待补充后可重新提交。

然后在步骤S403，将审批结果返回给终端设备101、102、103，以告知客户经理。在一些情况下，如果审批不通过时，还可以触发邮件告知客户经理未校验通过的指标，然后将该笔贷款业务转入人工审批流程。

可见，本公开实施例可以实现贷款业务的自动审批，提高贷款审批效率，节约贷款审批过程中的人力消耗。

基于上述各个实施例的贷款审批方法，本公开实施例还提供了一种贷款审批装置。以下将结合图5对该装置进行详细描述。

图5示意性示出了根据本公开实施例的贷款审批装置500的框图。

如图5所示，根据该实施例的贷款审批装置500可以包括第一获取模块510、特征提取模块520、第二获取模块530、第一确定模块540以及审批模块550。该装置500可以用于实现参考图2～图4所描述的贷款审批方法。

具体地，第一获取模块510用于获取待审批贷款业务的信息。在一个实施例中，第一获取模块510可以执行前文描述的操作S210。

特征提取模块520用于对待审批贷款业务的信息按照预置的要素提取方式进行特征提取，得到待审批要素向量。在一个实施例中，特征提取模块520可以执行前文描述的操作S220。

第二获取模块530用于获取M个历史业务要素向量，历史业务为对已经审批通过且已经还款的历史贷款业务的信息按照要素提取方式进行特征提取后得到的向量；其中，M为大于或等于2的整数。在一个实施例中，第二获取模块530可以执行前文描述的操作S230。

第一确定模块540用于确定M个历史业务要素向量中与待审批要素向量的相似程度满足预设相似条件的向量个数。在一个实施例中，第一确定模块540可以执行前文描述的操作S240。

审批模块550用于基于该向量个数所满足的审批条件，确定对待审批贷款业务的审批结果。在一个实施例中，审批模块550可以执行前文描述的操作S250。

根据本公开的实施例，第一获取模块510、特征提取模块520、第二获取模块530、第一确定模块540或审批模块550中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，第一获取模块510、特征提取模块520、第二获取模块530、第一确定模块540或审批模块550中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，第一获取模块510、特征提取模块520、第二获取模块530、第一确定模块540或审批模块550中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图6示意性示出了根据本公开实施例的适于实现贷款审批方法的电子设备的方框图。

如图6所示，根据本公开实施例的电子设备600包括处理器601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器601例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))等等。处理器601还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器601可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 603中，存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理器601、ROM602以及RAM 603通过总线604彼此相连。处理器601通过执行ROM 602和/或RAM603中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM602和RAM 603以外的一个或多个存储器中。处理器601也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，电子设备600还可以包括输入/输出(I/O)接口605，输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。电子设备600还可以包括连接至I/O接口605的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

本公开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可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 602和/或RAM 603和/或ROM 602和RAM 603以外的一个或多个存储器。

本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本公开实施例所提供的方法。

在该计算机程序被处理器601执行时执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分609被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被处理器601执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。