家装材料甲醛释放数据处理方法、装置及监控服务器

技术领域

本申请涉及甲醛数据处理技术领域，具体而言，涉及一种家装材料甲醛释放数据处理方法、装置及监控服务器。

背景技术

所谓信息推送，是通过一定的技术标准或协议，在互联网上通过定期传送用户需要的信息来减少信息过载的一项新技术。推送技术通过自动传送信息给用户，来减少用于网络上搜索的时间。它根据用户的兴趣来搜索、过滤信息，并将其定期推给用户，帮助用户高效率地发掘有价值的信息。

家装材料的甲醛释放问题可以反映用户家装装修过程的进度，基于此，如何对家装材料甲醛释放数据进行有效解析，进而为用户推送有效匹配的推送内容，是本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种家装材料甲醛释放数据处理方法、装置及监控服务器，能够对家装材料甲醛释放数据进行有效解析，进而为用户推送有效匹配的推送内容，并且还可以基于反馈的服务记录数据进行服务大数据汇总，以便于后续的相关产品开发和推送。

根据本申请的第一方面，提供一种家装材料甲醛释放数据处理方法，应用于监控服务器，所述监控服务器与甲醛检测终端通信连接，所述方法包括：

获取每个业务推送区域的不同节点所对应的甲醛检测终端上传的目标家装材料的甲醛释放数据，获得每个业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集；

针对每个业务推送区域，提取该业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集在预设时间段内的甲醛变化曲线作为对应的甲醛释放特征，将所述甲醛释放特征与预设推送内容集中每个预设推送内容所对应的目标甲醛释放特征进行匹配，获得所述甲醛释放特征所匹配的目标甲醛释放特征，以获得该业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集的甲醛释放特征匹配的预设推送内容；

将所述预设推送内容推送给该业务推送区域中对应节点的甲醛检测终端所预先关联的业务服务终端；

获取所述业务服务终端针对该业务推送区域中对应节点的所述预设推送内容反馈的服务记录数据，并对该业务推送区域的所有所述服务记录数据进行处理，生成该业务推送区域对应的服务大数据集合。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对该业务推送区域的所有所述服务记录数据进行处理，生成该业务推送区域对应的服务大数据集合的步骤，包括：

提取该业务推送区域的所有所述服务记录数据的待订阅服务信息；

根据所述待订阅服务信息确定当前业务推送区域内的未订阅服务信息，确定所述未订阅服务信息的订阅服务描述向量与历史订阅服务信息的订阅服务描述向量之间的第一订阅服务扩展关系，其中，所述历史订阅服务信息基于历史时间段内的订阅服务信息列表确定；

基于深度学习模型从所述历史订阅服务信息中提取满足所述未订阅服务信息的信息推送触发节点的订阅服务对象，得到第一订阅服务对象列表，并基于所述第一订阅服务扩展关系从所述第一订阅服务对象列表中确定第一目标订阅推送单元，根据所述第一目标订阅推送单元对所述未订阅服务信息的订阅推送单元信息进行补充更新，得到目标订阅推送全局特征信息；

确定所述目标订阅推送全局特征信息的订阅服务描述向量与所述未订阅服务信息的订阅服务描述向量之间的第二订阅服务扩展关系；

根据所述第二订阅服务扩展关系和所述未订阅服务信息中订阅推送单元的订阅推送分量，对所述未订阅服务信息进行服务标注处理，得到服务标注订阅服务信息，并根据所述服务标注订阅服务信息生成该业务推送区域对应的服务大数据集合。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述未订阅服务信息的订阅服务描述向量包括未订阅服务信息中每一已知订阅推送单元的订阅推送标签、及在未订阅服务信息中的订阅推送顺序；所述历史订阅服务信息的订阅服务描述向量包括历史订阅服务信息中每一订阅推送单元的订阅推送标签、及在历史订阅服务信息中的订阅推送顺序；

所述确定所述未订阅服务信息的订阅服务描述向量与历史订阅服务信息的订阅服务描述向量之间的第一订阅服务扩展关系的步骤，包括：

分别构建所述未订阅服务信息和历史订阅服务信息中每一订阅推送单元的订阅推送特征向量，得到多个第一目标特征关系和多个第二目标特征关系；

确定每一第一目标特征关系与每一第二目标特征关系之间的第一扩展参数，得到所述第一订阅服务扩展关系；

所述基于所述第一订阅服务扩展关系从所述第一订阅服务对象列表中确定第一目标订阅推送单元，根据所述第一目标订阅推送单元对所述未订阅服务信息的订阅推送单元信息进行补充更新，包括：

基于所述第一扩展参数，确定所述未订阅服务信息中每一订阅推送单元关于所述历史订阅服务信息中每一订阅推送单元的第一订阅推送影响度，其中，第一订阅推送影响度用于反映所述未订阅服务信息中每一订阅推送单元对所述历史订阅服务信息中每一订阅推送单元的订阅推送影响参数；

按照第一订阅推送影响度由高到低的顺序从所述第一订阅服务对象列表中确定相应的订阅服务对象，作为第一目标订阅推送单元；

根据所述第一目标订阅推送单元在所述历史订阅服务信息中的订阅推送顺序、及第一目标点对应的订阅推送标签，在所述未订阅服务信息中的相应位置生成对应订阅推送单元。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述第二订阅服务扩展关系和所述未订阅服务信息中订阅推送单元的订阅推送分量，对所述未订阅服务信息进行订阅推送单元的服务标注处理，得到服务标注订阅服务信息的步骤，包括：

根据所述第二订阅服务扩展关系和所述目标订阅推送全局特征信息中订阅推送单元的订阅推送顺序，从所述目标订阅推送全局特征信息中确定订阅服务对象，得到第二订阅服务对象列表；

基于所述未订阅服务信息中的已知订阅推送单元和所述订阅推送分量，从所述第二订阅服务对象列表中确定第二目标订阅推送单元；

基于所述订阅推送分量和第二目标订阅推送单元对应的订阅推送标签，在所述未订阅服务信息中的相应位置生成对应订阅推送单元，以对所述未订阅服务信息进行订阅推送单元的服务标注处理，得到服务标注订阅服务信息；

所述未订阅服务信息的订阅服务描述向量包括未订阅服务信息中每一已知订阅推送单元的订阅推送标签、及在未订阅服务信息中的订阅推送顺序，所述目标订阅推送全局特征信息的订阅服务描述向量包括目标订阅推送全局特征信息中每一订阅推送单元的订阅推送标签、及在目标订阅推送全局特征信息中的订阅推送顺序；

所述确定所述目标订阅推送全局特征信息的订阅服务描述向量与所述未订阅服务信息的订阅服务描述向量之间的第二订阅服务扩展关系的步骤，包括：

分别构建所述未订阅服务信息和目标订阅推送全局特征信息中每一订阅推送单元的订阅推送特征向量，得到多个第三目标特征关系和多个第四目标特征关系，并确定每一第三目标特征关系与每一第四目标特征关系之间的第二扩展参数，得到所述第二订阅服务扩展关系；

根据所述第二订阅服务扩展关系和所述目标订阅推送全局特征信息中订阅推送单元的订阅推送顺序，从所述目标订阅推送全局特征信息中确定订阅服务对象，得到第二订阅服务对象列表的步骤，包括：

基于所述第二扩展参数，确定所述未订阅服务信息中每一订阅推送单元关于所述目标订阅推送全局特征信息中每一订阅推送单元的第二订阅推送影响度，其中，第二订阅推送影响度用于反映所述未订阅服务信息中每一订阅推送单元对所述目标订阅推送全局特征信息中每一订阅推送单元的订阅推送影响参数；

根据所述第二订阅推送影响度和所述目标订阅推送全局特征信息中订阅推送单元的订阅推送顺序，从所述目标订阅推送全局特征信息中确定订阅服务对象，得到第二订阅服务对象列表。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述待订阅服务信息确定当前业务推送区域内的未订阅服务信息的步骤，包括：

获取当前业务推送区域内的已知订阅推送单元，至少基于当前业务推送区域内的已知订阅推送单元确定初始订阅服务信息，并构建所述初始订阅服务信息中已知订阅推送单元的订阅推送特征向量；

根据所述待订阅服务信息中待互动订阅推送单元的订阅推送特征向量和所述已知订阅推送单元的订阅推送特征向量，确定所述待互动订阅推送单元与对应的所述已知订阅推送单元二者之间的扩展参数；

基于所述待互动订阅推送单元与对应的所述已知订阅推送单元二者之间的扩展参数，确定所述初始订阅服务信息内每一已知订阅推送单元关于所述待互动订阅推送单元的第三订阅推送影响度，其中，第三订阅推送影响度用于反映所述初始订阅服务信息中每一订阅推送单元对其订阅服务信息内所述待互动订阅推送单元的订阅推送影响参数；

根据所述第三订阅推送影响度对所述初始订阅服务信息中的已知订阅推送单元的订阅推送特征向量进行补充更新，得到未订阅服务信息；

基于历史时间段内的订阅服务信息列表确定历史订阅服务信息的方式，包括：

采集历史时间段内的订阅服务信息列表；

按照指定业务推送区域和所述订阅服务信息列表，构建多条历史订阅服务信息；

将所述多条历史订阅服务信息按时间对齐，从对齐后的多条历史订阅服务信息中确定出同一时间片下订阅次数最高的订阅推送单元，并根据同一时间片下订阅次数最高的订阅推送单元构建得到目标历史订阅服务信息；

构建所述目标历史订阅服务信息中每一订阅推送单元的订阅推送特征向量；

根据每一订阅推送单元的订阅推送特征向量，确定所述目标历史订阅服务信息中两两订阅推送单元之间的扩展参数；

基于两两订阅推送单元之间的扩展参数，确定所述目标历史订阅服务信息中每一订阅推送单元关于其他订阅推送单元的第四订阅推送影响度，其中，第四订阅推送影响度用于反映所述目标历史订阅服务信息中每一订阅推送单元对其订阅服务信息内其他订阅推送单元的订阅推送影响参数；

根据所述第四订阅推送影响度对所述目标历史订阅服务信息中的订阅推送单元的订阅推送特征向量进行补充更新，得到历史订阅服务信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于深度学习模型从所述历史订阅服务信息中提取满足所述未订阅服务信息的信息推送触发节点的订阅服务对象，得到第一订阅服务对象列表的步骤，包括：

基于所述深度学习模型从所述未订阅服务信息中识别出于当前业务场景匹配的多个信息推送触发节点的触发分段；

将所述多个信息推送触发节点的触发分段中每一个信息推送触发节点的触发分段作为当前信息推送触发节点的触发分段，执行以下步骤，直到遍历所述多个信息推送触发节点的触发分段：

在所述当前信息推送触发节点的触发分段检测到所述历史订阅服务信息所包含的订阅可激活对象的触发分段的情况下，获取所述触发分段的分段特征向量；

按照预设转换表中的特征向量数值与触发配置参数的转换关系，将所述触发分段转换为第一触发配置参数，并将所述第一触发配置参数确定为所述历史订阅服务信息与所述当前信息推送触发节点的触发分段的目标触发配置参数，其中，每个所述目标触发配置参数为所述历史订阅服务信息到所述信息推送触发节点的触发分段的触发配置参数；

将所述未订阅服务信息对应的订阅服务项目划分为多个订阅服务子项目，并根据划分的多个订阅服务子项目提取满足所述未订阅服务信息的信息推送触发节点的订阅服务对象，得到第一订阅服务对象列表。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据划分的多个订阅服务子项目提取满足所述未订阅服务信息的信息推送触发节点的订阅服务对象，得到第一订阅服务对象列表的步骤，包括：

将每一个所述订阅服务子项目确定为当前订阅服务子项目，执行以下步骤，直到遍历每一个所述订阅服务子项目：

将每一个所述信息推送触发节点的触发分段确定为当前信息推送触发节点的触发分段，执行以下步骤，直到遍历所述信息推送触发节点的触发分段：

在所述当前订阅服务子项目与所述当前信息推送触发节点的触发分段的触发配置参数为与所述当前信息推送触发节点的触发分段对应的目标触发配置参数的情况下，确定所述当前订阅服务子项目与所述当前信息推送触发节点的触发分段的匹配度为第一数值；

在所述当前订阅服务子项目与所述当前信息推送触发节点的触发分段的触发配置参数大于或者小于所述当前信息推送触发节点的触发分段对应的目标触发配置参数的情况下，确定所述匹配度为零，其中，所述匹配度根据所述当前订阅服务子项目的位置与所述信息推送触发节点的触发分段的位置和一组目标触发配置参数确定；

根据所述当前订阅服务子项目的所有所述匹配度的乘积确定出所述历史订阅服务信息匹配所述当前订阅服务子项目的目标匹配度；

获取所述目标匹配度中的最大匹配度对应的所述订阅服务子项目的订阅对象标签，并将所述订阅对象标签确定为所述历史订阅服务信息在第一订阅服务节点的目标订阅对象标签；

在确定出多个订阅服务节点和所述历史订阅服务信息分别所在的目标订阅对象标签的情况下，利用多个所述目标订阅对象标签的层级信息生成所述历史订阅服务信息在所述订阅服务项目内的扩展变化信息，其中，所述多个订阅服务节点包括所述第一订阅服务节点及所述第一订阅服务节点之后的订阅服务节点，在获取到目标时间段内在所述订阅服务项目中生成的多个扩展变化信息的情况下，将每一个所述扩展变化信息确定为一个扩展变化信息组合；

执行以下步骤，直到每两个所述扩展变化信息组合的扩展参数大于或等于预定阈值：

将两个所述扩展变化信息组合中的一个扩展变化信息组合确定为当前扩展变化信息组合，另一个扩展变化信息组合确定为目标扩展变化信息组合，将所述当前扩展变化信息组合中的每一个所述扩展变化信息确定为当前扩展变化信息，执行以下步骤，直到遍历所述当前扩展变化信息组合：

确定所述当前扩展变化信息与所述目标扩展变化信息组合中每一个所述扩展变化信息的第一扩展参数；

根据所述当前扩展变化信息与所述目标扩展变化信息组合中每一个所述扩展变化信息的第一扩展参数提取满足所述未订阅服务信息的信息推送触发节点的订阅服务对象，得到第一订阅服务对象列表。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述当前扩展变化信息与所述目标扩展变化信息组合中每一个所述扩展变化信息的第一扩展参数提取满足所述未订阅服务信息的信息推送触发节点的订阅服务对象，得到第一订阅服务对象列表的步骤，包括

将多个所述第一扩展参数的加权参数确定为所述扩展参数；

将所述扩展参数的参数范围最小的两个所述扩展变化信息组合合并为一个新的订阅服务信息团；

在执行完上述步骤后，得到多个第一扩展变化信息组合，并将每一个所述第一扩展变化信息组合确定为一类所述扩展变化信息；

在获取到一类所述扩展变化信息后，将一类所述扩展变化信息中的一条所述扩展变化信息确定为当前扩展变化信息，另一条所述扩展变化信息确定为第一扩展变化信息，执行以下步骤，直到遍历一类所述扩展变化信息中的所有扩展变化信息：

获取所述当前扩展变化信息与所述第一扩展变化信息中每两个对应扩展服务的全局服务类型，将所述全局服务类型的服务推送对象确定为新的所述当前扩展变化信息，将一类所述扩展变化信息中剩余的所述扩展变化信息中的一条所述扩展变化信息确定为所述第一扩展变化信息；

在完成上述遍历后，将最后确定出的一条所述当前扩展变化信息确定为一类所述扩展变化信息的热点订阅服务信息，从一类所述扩展变化信息中确定出两条第二扩展变化信息，在两条所述第二扩展变化信息上的对应扩展服务的业务扩展参数小于第二阈值的情况下，获取两个所述对应扩展服务的全局服务类型；

在获取到多个所述全局服务类型之后，将所述全局服务类型的服务推送对象确定为一类所述订阅服务信息的最优公共子订阅服务信息，以得到订阅服务对象，从而汇总得到第一订阅服务对象列表。

根据本申请的第二方面，提供一种家装材料甲醛释放数据处理装置，应用于与甲醛检测终端通信连接的监控服务器，所述装置包括：

获取模块，用于获取每个业务推送区域的不同节点所对应的甲醛检测终端上传的目标家装材料的甲醛释放数据，获得每个业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集；

提取匹配模块，用于针对每个业务推送区域，提取该业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集在预设时间段内的甲醛变化曲线作为对应的甲醛释放特征，将所述甲醛释放特征与预设推送内容集中每个预设推送内容所对应的目标甲醛释放特征进行匹配，获得所述甲醛释放特征所匹配的目标甲醛释放特征，以获得该业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集的甲醛释放特征匹配的预设推送内容；

推送模块，用于将所述预设推送内容推送给该业务推送区域中对应节点的甲醛检测终端所预先关联的业务服务终端；

生成模块，用于获取所述业务服务终端针对该业务推送区域中对应节点的所述预设推送内容反馈的服务记录数据，并对该业务推送区域的所有所述服务记录数据进行处理，生成该业务推送区域对应的服务大数据集合。

第三方面，本发明实施例还提供一种家装材料甲醛释放数据处理系统，所述家装材料甲醛释放数据处理系统包括监控服务器以及与所述监控服务器通信连接的甲醛检测终端；

所述监控服务器用于获取每个业务推送区域的不同节点所对应的甲醛检测终端上传的目标家装材料的甲醛释放数据，获得每个业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集；

所述监控服务器用于针对每个业务推送区域，提取该业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集在预设时间段内的甲醛变化曲线作为对应的甲醛释放特征，将所述甲醛释放特征与预设推送内容集中每个预设推送内容所对应的目标甲醛释放特征进行匹配，获得所述甲醛释放特征所匹配的目标甲醛释放特征，以获得该业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集的甲醛释放特征匹配的预设推送内容；

所述监控服务器用于将所述预设推送内容推送给该业务推送区域中对应节点的甲醛检测终端所预先关联的业务服务终端；

所述监控服务器用于获取所述业务服务终端针对该业务推送区域中对应节点的所述预设推送内容反馈的服务记录数据，并对该业务推送区域的所有所述服务记录数据进行处理，生成该业务推送区域对应的服务大数据集合。

第四方面，本发明实施例还提供一种监控服务器，所述监控服务器包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个甲醛检测终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行第一方面或者第一方面中任意一个可能的实现方式中的家装材料甲醛释放数据处理方法。

第五方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其被执行时，使得计算机执行上述第一方面或者第一方面中任意一个可能的实现方式中的家装材料甲醛释放数据处理方法。

基于上述任一方面，本申请通过提取业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集在预设时间段内的甲醛变化曲线作为对应的甲醛释放特征，由此甲醛释放特征匹配的预设推送内容后，将预设推送内容推送给该业务推送区域中对应节点的甲醛检测终端所预先关联的业务服务终端，然后对业务推送区域的所有反馈的服务记录数据进行处理，生成该业务推送区域对应的服务大数据集合。如此，能够对家装材料甲醛释放数据进行有效解析，进而为用户推送有效匹配的推送内容，并且还可以基于反馈的服务记录数据进行服务大数据汇总，以便于后续的相关产品开发和推送。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本申请实施例所提供的家装材料甲醛释放数据处理系统的应用场景示意图；

图2示出了本申请实施例所提供的家装材料甲醛释放数据处理方法的流程示意图；

图3示出了本申请实施例所提供的家装材料甲醛释放数据处理装置的功能模块示意图；

图4示出了本申请实施例所提供的用于执行上述的家装材料甲醛释放数据处理方法的监控服务器的组件结构示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本说明书中所使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是本发明一种实施例提供的家装材料甲醛释放数据处理系统10的交互示意图。家装材料甲醛释放数据处理系统10可以包括监控服务器100以及与所述监控服务器100通信连接的甲醛检测终端200。图1所示的家装材料甲醛释放数据处理系统10仅为一种可行的示例，在其它可行的实施例中，该家装材料甲醛释放数据处理系统10也可以仅包括图1所示组成部分的其中一部分或者还可以包括其它的组成部分。

本实施例中，家装材料甲醛释放数据处理系统10中的监控服务器100和甲醛检测终端200可以通过配合执行以下方法实施例所描述的家装材料甲醛释放数据处理方法，具体监控服务器100和甲醛检测终端200的执行步骤部分可以参照以下方法实施例的详细描述。

为了解决前述背景技术中的技术问题，图2为本发明实施例提供的家装材料甲醛释放数据处理方法的流程示意图，本实施例提供的家装材料甲醛释放数据处理方法可以由图1中所示的监控服务器100执行，下面对该家装材料甲醛释放数据处理方法进行详细介绍。

步骤S110，获取每个业务推送区域的不同节点所对应的甲醛检测终端200上传的目标家装材料的甲醛释放数据，获得每个业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集。

步骤S120，针对每个业务推送区域，提取该业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集在预设时间段内的甲醛变化曲线作为对应的甲醛释放特征，将甲醛释放特征与预设推送内容集中每个预设推送内容所对应的目标甲醛释放特征进行匹配，获得甲醛释放特征所匹配的目标甲醛释放特征，以获得该业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集的甲醛释放特征匹配的预设推送内容。

步骤S130，将预设推送内容推送给该业务推送区域中对应节点的甲醛检测终端200所预先关联的业务服务终端。

步骤S140，获取业务服务终端针对该业务推送区域中对应节点的预设推送内容反馈的服务记录数据，并对该业务推送区域的所有服务记录数据进行处理，生成该业务推送区域对应的服务大数据集合。

本实施例中，业务推送区域可以是指已经完成安装的甲醛检测终端200所预先划定的逻辑区域。目标家装材料可以是指常规家庭装修过程中所需要的材料，基于此甲醛检测终端200可以设置多个，并分布于不同节点所对应的目标家装材料，从而实时检测目标家装材料的甲醛释放数据，由此可以获得每个业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集。

本实施例中，甲醛变化曲线可以是指甲醛的含量在预设单位(单位时间，单位密度)内变化情况。此外，预设推送内容集中每个预设推送内容可以根据实际的大量甲醛数据的测试进行灵活选定，例如可以基于甲醛含量的特性确定当前的装修进度，由此进一步确定预设推送内容集中每个预设推送内容。

基于上述步骤，本实施例通过提取业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集在预设时间段内的甲醛变化曲线作为对应的甲醛释放特征，由此甲醛释放特征匹配的预设推送内容后，将预设推送内容推送给该业务推送区域中对应节点的甲醛检测终端200所预先关联的业务服务终端，然后对业务推送区域的所有反馈的服务记录数据进行处理，生成该业务推送区域对应的服务大数据集合。如此，能够对家装材料甲醛释放数据进行有效解析，进而为用户推送有效匹配的推送内容，并且还可以基于反馈的服务记录数据进行服务大数据汇总，以便于后续的相关产品开发和推送。

在一种可能的实现方式中，针对步骤S140而言，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

子步骤S141，获取甲醛检测终端200发送的待订阅服务信息，并根据待订阅服务信息确定当前业务推送区域内的未订阅服务信息，确定未订阅服务信息的订阅服务描述向量与历史订阅服务信息的订阅服务描述向量之间的第一订阅服务扩展关系。

步骤S142，基于深度学习模型从历史订阅服务信息中提取满足未订阅服务信息的信息推送触发节点的订阅服务对象，得到第一订阅服务对象列表，并基于第一订阅服务扩展关系从第一订阅服务对象列表中确定第一目标订阅推送单元，根据第一目标订阅推送单元对未订阅服务信息的订阅推送单元信息进行补充更新，得到目标订阅推送全局特征信息。

步骤S143，确定目标订阅推送全局特征信息的订阅服务描述向量与未订阅服务信息的订阅服务描述向量之间的第二订阅服务扩展关系。

步骤S144，根据第二订阅服务扩展关系和未订阅服务信息中订阅推送单元的订阅推送分量，对未订阅服务信息进行服务标注处理，得到服务标注订阅服务信息，并根据服务标注订阅服务信息向甲醛检测终端200发送推送内容后，将推送内容存储到对应的区块链中。

本实施例中，历史订阅服务信息可以基于历史时间段内的订阅服务信息列表确定，具体会在后续的描述中进行详细阐述。

本实施例中，待订阅服务信息可以是指甲醛检测终端200的用户在发起订阅操作时所勾选或者所输入的订阅服务，例如可以是基于某个感兴趣的订阅服务项目输入的订阅服务内容，具体不作详细限制。

本实施例中，订阅服务描述向量可以是以字符编码特征存在的一些的编码向量，具体的字符编码方式可以采用现有技术中任意可信的编码方案获得，在此不作具体限定。

本实施例中，订阅推送单元可以是指具体存在订阅推送关联的单位，例如某个订阅推送程序中的一个功能单元等。

基于上述设计，本实施例根据未订阅服务信息的订阅服务描述向量与历史订阅服务信息的订阅服务描述向量之间的第一订阅服务扩展关系，将历史订阅服务信息和未订阅服务信息进行综合考虑，然后根据获得目标订阅推送全局特征信息的订阅服务描述向量与未订阅服务信息的订阅服务描述向量之间的第二订阅服务扩展关系及未订阅服务信息中订阅推送单元的订阅推送分量，对未订阅服务信息进行服务标注处理，通过对用户订阅服务信息的深度学习，实现对相类似的订阅服务信息进行订阅服务信息的服务标注，从而提高订阅服务信息中订阅推送单元信息的订阅推送关联性；另外，结合订阅服务信息中订阅推送单元特征之间的关联性，提升了订阅服务信息的服务标注信息的准确性，进而提高后续推送内容的匹配度。

在一种可能的实现方式中，上述未订阅服务信息的订阅服务描述向量可以包括未订阅服务信息中每一已知订阅推送单元的订阅推送标签、及在未订阅服务信息中的订阅推送顺序，历史订阅服务信息的订阅服务描述向量可以包括历史订阅服务信息中每一订阅推送单元的订阅推送标签、及在历史订阅服务信息中的订阅推送顺序。

基于此，针对步骤S141而言，在确定未订阅服务信息的订阅服务描述向量与历史订阅服务信息的订阅服务描述向量之间的第一订阅服务扩展关系的过程中，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下：

子步骤S1411，分别构建未订阅服务信息和历史订阅服务信息中每一订阅推送单元的订阅推送特征向量，得到多个第一目标特征关系和多个第二目标特征关系。

子步骤S1412，确定每一第一目标特征关系与每一第二目标特征关系之间的第一扩展参数，得到第一订阅服务扩展关系。

在此基础上，示例性地，针对步骤S142而言，在基于第一订阅服务扩展关系从第一订阅服务对象列表中确定第一目标订阅推送单元，根据第一目标订阅推送单元对未订阅服务信息的订阅推送单元信息进行补充更新过程中，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下：

子步骤S1421，基于第一扩展参数，确定未订阅服务信息中每一订阅推送单元关于历史订阅服务信息中每一订阅推送单元的第一订阅推送影响度，其中，第一订阅推送影响度用于反映未订阅服务信息中每一订阅推送单元对历史订阅服务信息中每一订阅推送单元的订阅推送影响参数。

子步骤S1422，按照第一订阅推送影响度由高到低的顺序从第一订阅服务对象列表中确定相应的订阅服务对象，作为第一目标订阅推送单元。

子步骤S1423，根据第一目标订阅推送单元在历史订阅服务信息中的订阅推送顺序、及第一目标点对应的订阅推送标签，在未订阅服务信息中的相应位置生成对应订阅推送单元。

在一种可能的实现方式中，针对步骤S144而言，在根据第二订阅服务扩展关系和未订阅服务信息中订阅推送单元的订阅推送分量，对未订阅服务信息进行订阅推送单元的服务标注处理，得到服务标注订阅服务信息的过程中，可以通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

子步骤S1441，根据第二订阅服务扩展关系和目标订阅推送全局特征信息中订阅推送单元的订阅推送顺序，从目标订阅推送全局特征信息中确定订阅服务对象，得到第二订阅服务对象列表。

子步骤S1442，基于未订阅服务信息中的已知订阅推送单元和订阅推送分量，从第二订阅服务对象列表中确定第二目标订阅推送单元。

子步骤S1443，基于订阅推送分量和第二目标订阅推送单元对应的订阅推送标签，在未订阅服务信息中的相应位置生成对应订阅推送单元，以对未订阅服务信息进行订阅推送单元的服务标注处理，得到服务标注订阅服务信息。

在此基础上，未订阅服务信息的订阅服务描述向量可以包括未订阅服务信息中每一已知订阅推送单元的订阅推送标签、及在未订阅服务信息中的订阅推送顺序，目标订阅推送全局特征信息的订阅服务描述向量包括目标订阅推送全局特征信息中每一订阅推送单元的订阅推送标签、及在目标订阅推送全局特征信息中的订阅推送顺序。

由此，对于步骤S143而言，在确定目标订阅推送全局特征信息的订阅服务描述向量与未订阅服务信息的订阅服务描述向量之间的第二订阅服务扩展关系的过程中，可以进一步通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

子步骤S1431，分别构建未订阅服务信息和目标订阅推送全局特征信息中每一订阅推送单元的订阅推送特征向量，得到多个第三目标特征关系和多个第四目标特征关系，并确定每一第三目标特征关系与每一第四目标特征关系之间的第二扩展参数，得到第二订阅服务扩展关系。

由此，在子步骤S1441中，可以具体基于第二扩展参数，确定未订阅服务信息中每一订阅推送单元关于目标订阅推送全局特征信息中每一订阅推送单元的第二订阅推送影响度，其中，第二订阅推送影响度用于反映未订阅服务信息中每一订阅推送单元对目标订阅推送全局特征信息中每一订阅推送单元的订阅推送影响参数。然后，根据第二订阅推送影响度和目标订阅推送全局特征信息中订阅推送单元的订阅推送顺序，从目标订阅推送全局特征信息中确定订阅服务对象，得到第二订阅服务对象列表。

在一种可能的实现方式中，进一步针对步骤S141，在根据待订阅服务信息确定当前业务推送区域内的未订阅服务信息的过程中，可以进一步通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

子步骤S1401，获取当前业务推送区域内的已知订阅推送单元，至少基于当前业务推送区域内的已知订阅推送单元确定初始订阅服务信息，并构建初始订阅服务信息中已知订阅推送单元的订阅推送特征向量。

子步骤S1402，根据待订阅服务信息中待互动订阅推送单元的订阅推送特征向量和已知订阅推送单元的订阅推送特征向量，确定待互动订阅推送单元与对应的已知订阅推送单元二者之间的扩展参数。

子步骤S1403，基于待互动订阅推送单元与对应的已知订阅推送单元二者之间的扩展参数，确定初始订阅服务信息内每一已知订阅推送单元关于待互动订阅推送单元的第三订阅推送影响度，其中，第三订阅推送影响度用于反映初始订阅服务信息中每一订阅推送单元对其订阅服务信息内待互动订阅推送单元的订阅推送影响参数。

子步骤S1404，根据第三订阅推送影响度对初始订阅服务信息中的已知订阅推送单元的订阅推送特征向量进行补充更新，得到未订阅服务信息。

在此基础上，前述基于历史时间段内的订阅服务信息列表确定历史订阅服务信息的方式，具体可以是：首先采集历史时间段内的订阅服务信息列表，然后按照指定业务推送区域和订阅服务信息列表，构建多条历史订阅服务信息。在此基础上，可以将多条历史订阅服务信息按时间对齐，从对齐后的多条历史订阅服务信息中确定出同一时间片下订阅次数最高的订阅推送单元，并根据同一时间片下订阅次数最高的订阅推送单元构建得到目标历史订阅服务信息，然后构建目标历史订阅服务信息中每一订阅推送单元的订阅推送特征向量，从而可以根据每一订阅推送单元的订阅推送特征向量，确定目标历史订阅服务信息中两两订阅推送单元之间的扩展参数。而后，可以基于两两订阅推送单元之间的扩展参数，确定目标历史订阅服务信息中每一订阅推送单元关于其他订阅推送单元的第四订阅推送影响度，其中，第四订阅推送影响度用于反映目标历史订阅服务信息中每一订阅推送单元对其订阅服务信息内其他订阅推送单元的订阅推送影响参数。由此，可以根据第四订阅推送影响度对目标历史订阅服务信息中的订阅推送单元的订阅推送特征向量进行补充更新，得到历史订阅服务信息。

在一种可能的实现方式，针对步骤S142而言，在基于深度学习模型从历史订阅服务信息中提取满足未订阅服务信息的信息推送触发节点的订阅服务对象，得到第一订阅服务对象列表的过程中，可以进一步通过以下示例性的子步骤来实现，详细描述如下。

子步骤S1424，基于深度学习模型从未订阅服务信息中识别出于当前业务场景匹配的多个信息推送触发节点的触发分段，将多个信息推送触发节点的触发分段中每一个信息推送触发节点的触发分段作为当前信息推送触发节点的触发分段，执行以下步骤，直到遍历多个信息推送触发节点的触发分段：

(1)基于深度学习模型在当前信息推送触发节点的触发分段检测到历史订阅服务信息所包含的订阅可激活对象的触发分段的情况下，获取触发分段的分段特征向量。

本实施例中，深度学习模型可以预先进行训练，例如可以收集大量的订阅服务信息以及每个订阅服务信息的触发分段标签进行网络训练得到，具体的训练方式为现有技术，在此不作具体介绍。

(2)按照预设转换表中的特征向量数值与触发配置参数的转换关系，将触发分段转换为第一触发配置参数，并将第一触发配置参数确定为历史订阅服务信息与当前信息推送触发节点的触发分段的目标触发配置参数。

其中，每个目标触发配置参数为历史订阅服务信息到信息推送触发节点的触发分段的触发配置参数。

(3)将未订阅服务信息对应的订阅服务项目划分为多个订阅服务子项目，并将每一个订阅服务子项目确定为当前订阅服务子项目，执行以下步骤，直到遍历每一个订阅服务子项目：

(4)将每一个信息推送触发节点的触发分段确定为当前信息推送触发节点的触发分段，执行以下步骤，直到遍历信息推送触发节点的触发分段：

(5)在当前订阅服务子项目与当前信息推送触发节点的触发分段的触发配置参数为与当前信息推送触发节点的触发分段对应的目标触发配置参数的情况下，确定当前订阅服务子项目与当前信息推送触发节点的触发分段的匹配度为第一数值。

(6)在当前订阅服务子项目与当前信息推送触发节点的触发分段的触发配置参数大于或者小于当前信息推送触发节点的触发分段对应的目标触发配置参数的情况下，确定匹配度为零，其中，匹配度根据当前订阅服务子项目的位置与信息推送触发节点的触发分段的位置和一组目标触发配置参数确定。

子步骤S1425，根据当前订阅服务子项目的所有匹配度的乘积确定出历史订阅服务信息匹配当前订阅服务子项目的目标匹配度，获取目标匹配度中的最大匹配度对应的订阅服务子项目的订阅对象标签，并将订阅对象标签确定为历史订阅服务信息在第一订阅服务节点的目标订阅对象标签，在确定出多个订阅服务节点历史订阅服务信息分别所在的目标订阅对象标签的情况下，利用多个目标订阅对象标签的层级信息生成历史订阅服务信息在订阅服务项目内的扩展变化信息，其中，多个订阅服务节点包括第一订阅服务节点及第一订阅服务节点之后的订阅服务节点，在获取到目标时间段内在订阅服务项目中生成的多个扩展变化信息的情况下，将每一个扩展变化信息确定为一个扩展变化信息组合。

子步骤S1426，执行以下步骤，直到每两个扩展变化信息组合的扩展参数大于或等于预定阈值：

(1)将两个扩展变化信息组合中的一个扩展变化信息组合确定为当前扩展变化信息组合，另一个扩展变化信息组合确定为目标扩展变化信息组合，将当前扩展变化信息组合中的每一个扩展变化信息确定为当前扩展变化信息，执行以下步骤，直到遍历当前扩展变化信息组合：

(2)确定当前扩展变化信息与目标扩展变化信息组合中每一个扩展变化信息的第一扩展参数。

(3)在完成上述遍历后，将多个第一扩展参数的加权参数确定为扩展参数。

(4)将扩展参数的参数范围最小的两个扩展变化信息组合合并为一个新的订阅服务信息团。

子步骤S1427，在执行完上述步骤后，得到多个第一扩展变化信息组合，并将每一个第一扩展变化信息组合确定为一类扩展变化信息，在获取到一类扩展变化信息后，将一类扩展变化信息中的一条扩展变化信息确定为当前扩展变化信息，另一条扩展变化信息确定为第一扩展变化信息，执行以下步骤，直到遍历一类扩展变化信息中的所有扩展变化信息：

子步骤S1428，获取当前扩展变化信息与第一扩展变化信息中每两个对应扩展服务的全局服务类型，将全局服务类型的服务推送对象确定为新的当前扩展变化信息，将一类扩展变化信息中剩余的扩展变化信息中的一条扩展变化信息确定为第一扩展变化信息。

子步骤S1429，在完成上述遍历后，将最后确定出的一条当前扩展变化信息确定为一类扩展变化信息的热点订阅服务信息，从一类扩展变化信息中确定出两条第二扩展变化信息，在两条第二扩展变化信息上的对应扩展服务的业务扩展参数小于第二阈值的情况下，获取两个对应扩展服务的全局服务类型。在获取到多个全局服务类型之后，将全局服务类型的服务推送对象确定为一类订阅服务信息的最优公共子订阅服务信息，以得到订阅服务对象，从而汇总得到第一订阅服务对象列表。

基于上述设计，在确定所述历史订阅服务信息的订阅服务信息的过程中，可以通过多个信息推送触发节点的触发分段探测到所述历史订阅服务信息触发配置参数信息推送触发节点的触发分段的触发配置参数，从而可以确定出所述历史订阅服务信息所在的位置，确定的所述历史订阅服务信息的位置准确性高。进一步根据位置确定出所述历史订阅服务信息的订阅服务信息，并根据所述历史订阅服务信息的订阅服务信息确定热点订阅服务信息，从而实现了提高热点订阅服务信息确定准确度的效果。

基于同一发明构思，请参阅图3，示出了本申请实施例提供的家装材料甲醛释放数据处理装置300的功能模块示意图，本实施例可以根据上述方法实施例对家装材料甲醛释放数据处理装置300进行功能模块的划分。例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，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。比如，在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图3示出的家装材料甲醛释放数据处理装置300只是一种装置示意图。其中，家装材料甲醛释放数据处理装置300可以包括获取模块310、提取匹配模块320、推送模块330以及生成模块340，下面分别对该家装材料甲醛释放数据处理装置300的各个功能模块的功能进行详细阐述。

获取模块310，用于获取每个业务推送区域的不同节点所对应的甲醛检测终端200上传的目标家装材料的甲醛释放数据，获得每个业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集。可以理解，该获取模块310可以用于执行上述步骤S110，关于该获取模块310的详细实现方式可以参照上述对步骤S110有关的内容。

提取匹配模块320，用于针对每个业务推送区域，提取该业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集在预设时间段内的甲醛变化曲线作为对应的甲醛释放特征，将所述甲醛释放特征与预设推送内容集中每个预设推送内容所对应的目标甲醛释放特征进行匹配，获得所述甲醛释放特征所匹配的目标甲醛释放特征，以获得该业务推送区域中不同节点所对应的目标家装材料的甲醛释放数据集的甲醛释放特征匹配的预设推送内容。可以理解，该提取匹配模块320可以用于执行上述步骤S120，关于该提取匹配模块320的详细实现方式可以参照上述对步骤S120有关的内容。

推送模块330，用于将所述预设推送内容推送给该业务推送区域中对应节点的甲醛检测终端200所预先关联的业务服务终端。可以理解，该推送模块330可以用于执行上述步骤S130，关于该推送模块330的详细实现方式可以参照上述对步骤S130有关的内容。

生成模块340，用于获取所述业务服务终端针对该业务推送区域中对应节点的所述预设推送内容反馈的服务记录数据，并对该业务推送区域的所有所述服务记录数据进行处理，生成该业务推送区域对应的服务大数据集合。可以理解，该生成模块340可以用于执行上述步骤S140，关于该生成模块340的详细实现方式可以参照上述对步骤S140有关的内容。

需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，获取模块310可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上获取模块310的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所描述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessing unit，CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。

图4示出了本发明实施例提供的用于实现上述的控制设备的监控服务器100的硬件结构示意图，如图4所示，监控服务器100可包括处理器110、机器可读存储介质120、总线130以及收发器140。

在具体实现过程中，至少一个处理器110执行所述机器可读存储介质120存储的计算机执行指令(例如图3中所示的家装材料甲醛释放数据处理装置300包括的获取模块310、提取匹配模块320、推送模块330以及生成模块340)，使得处理器110可以执行如上方法实施例的家装材料甲醛释放数据处理方法，其中，处理器110、机器可读存储介质120以及收发器140通过总线130连接，处理器110可以用于控制收发器140的收发动作，从而可以与前述的甲醛检测终端200进行数据收发。

处理器110的具体实现过程可参见上述监控服务器100执行的各个方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在上述的图4所示的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(英文：ApplicationSpecificIntegrated Circuit，ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

机器可读存储介质120可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。

总线130可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。总线130可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

此外，本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述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，实现如上家装材料甲醛释放数据处理方法。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本说明书的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本说明书的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本说明书各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或监控服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过订阅可激活对象实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的监控服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。