知识图谱的生成方法、装置、设备和介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种知识图谱的生成方法、装置、设备和介质。

背景技术

知识图谱是一种有向图结构，描述了现实世界存在的实体、事件或者概念以及它们之间的关系，为自动问答、信息检索等应用提供支撑。知识图谱包括多个节点和多条有向边。每一个节点表示一个实体，每一个实体都是某一抽象概念的实例，这些抽象概念被称为实体类型，如：人物、城市等。不同节点之间可以通过有向边相关联，有向边可表示相关节点之间的关联属性。

在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。

发明内容

当构建好知识图谱之后，可以通过一系列的起点来进行分析，分析出来的节点和边可以构成一条路径或者多条路径，一条或者多条路径可以构建成一个子图。可以将分析得到的子图进行存储，以进行展示。而相关技术中，如果知识图谱发生变更，无法实现将分析得到的子图重新放到知识图谱中进行进一步分析。

根据本公开的一方面，提供了一种知识图谱的生成方法，知识图谱包括多个节点和至少一条关系边，关系边能够表示相关联的两个节点之间的关系，生成方法包括：按照预设规则为每一个节点配置唯一标识以及为每一条关系边配置唯一标识；以及基于相应的唯一标识，对任一个节点或任一条关系边进行修改或删除。

根据本公开的一方面，提供了一种知识图谱查询方法，知识图谱包括多个节点和至少一条关系边，关系边能够表示相关联的两个节点之间的关系，每一个节点具有唯一标识并且每一条关系边具有唯一标识，查询方法包括：从知识图谱中获取与一个或多个预设节点相关联的第一子图；响应于接收到更新请求，基于相应的唯一标识，将第一子图中的多个节点中每一个节点的信息与知识图谱中对应的节点的信息进行比较，以确定该节点的更新数据，以及将第一子图中的至少一条关系边中每一条关系边的信息与知识图谱中对应的关系边的信息进行比较，以确定该关系边的更新数据；以及基于第一子图中多个节点的更新数据以及第一子图中至少一条关系边的更新数据对第一子图进行更新，以得到第二子图。

根据本公开的一方面，提供了一种知识图谱的生成装置，该知识图谱包括多个节点和至少一条关系边，关系边能够表示相关联的两个节点之间的关系，该生成装置包括：标识配置单元，被配置用于按照预设规则为每一个节点配置唯一标识以及为每一条关系边配置唯一标识；以及编辑单元，被配置用于基于相应的唯一标识，对任一个节点或任一条关系边进行修改或删除。

根据本公开的一方面，提供了一种知识图谱的查询装置，该知识图谱包括多个节点和至少一条关系边，关系边能够表示相关联的两个节点之间的关系，每一个节点具有唯一标识并且每一条关系边具有唯一标识，该查询装置包括：获取单元，被配置用于从知识图谱中获取与一个或多个预设节点相关联的第一子图；确定单元，被配置用于响应于接收到更新请求，基于相应的唯一标识，将第一子图中的多个节点中每一个节点的信息与知识图谱中对应的节点的信息进行比较，以确定该节点的更新数据，以及将第一子图中的至少一条关系边中每一条关系边的信息与知识图谱中对应的关系边的信息进行比较，以确定该关系边的更新数据；以及更新单元，被配置用于基于第一子图中多个节点的更新数据以及第一子图中至少一条关系边的更新数据对第一子图进行更新，以得到第二子图。

根据本公开的一方面，提供了一种计算机设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，其中，处理器被配置为执行计算机程序以实现上述方法的步骤。

根据本公开的一方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

根据本公开的一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

根据在下文中所描述的实施例，本公开的这些和其它方面将是清楚明白的，并且将参考在下文中所描述的实施例而被阐明。

附图说明

附图示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于示例的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。

在下面结合附图对于示例性实施例的描述中，本公开的更多细节、特征和优点被公开，在附图中：

图1是示出根据示例性实施例的知识图谱的生成方法的流程图；

图2是示出根据示例性实施例的知识图谱查询方法的流程图；

图3A示出根据示例性实施例的知识图谱的生成装置的示意性框图；

图3B和3C是示出根据示例性实施例的知识图谱的示意图；

图4是示出根据示例性实施例的知识图谱查询装置的示意性框图；

图5是示出能够应用于示例性实施例的示例性计算机设备的框图。

具体实施方式

在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。

在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。如本文使用的，术语“多个”意指两个或更多，并且术语“基于”应解释为“至少部分地基于”。此外，术语“和/或”以及“……中的至少一个”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。

在介绍本公开的示例性实施例之前，首先对本文中使用的若干术语进行解释。

1、知识图谱

知识图谱是一种有向图结构，描述了现实世界存在的实体、事件或者概念以及它们之间的关系，为自动问答、信息检索等应用提供支撑。知识图谱包括多个节点和多条有向边。每一个节点表示一个实体，每一个实体都是某一抽象概念的实例，这些抽象概念被称为实体类型，如：人物、城市等。不同节点之间可以通过有向边相关联，有向边可表示相关节点之间的关联属性。

2、知识映射

建立从基础数据中抽取的结构化信息与所创建的知识图谱中的实体、属性、实体间相互关系的映射关系。

3、知识融合

知识融合来自多个来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。

知识图谱即是将真实世界中的事务的相关性抽象为只有实体(节点)和关系(边)两种类型的一种数据结构。通过这种抽象，便与我们将复杂的事物简化，只关注事物的关联性，而可以暂时忽略其他属性。

当构建好知识图谱之后，我们可以通过一系列的起点来进行分析，分析出来的节点和边可以构成一条路径或者多条路径，一条或者多条路径可以构建成一个子图。可以将分析得到的子图进行存储，以进行展示。在一些应用场景中，希望将所存储的子图重新放到原有的知识图谱中进行进一步分析。相关技术中，分析得到的子图通过节点的信息来映射到知识图谱中对应的节点，若原有知识图谱中的数据可能已经发生移动或者变更，则无法实现将分析得到的子图映射到原有的知识图谱中。例如，分析得到的子图中某一个节点的信息为名称，在分析得到该子图之后，若知识图谱中该节点的名称发生变更，则基于该子图中该节点的信息将无法映射到知识图谱中对应的节点，从而无法将该子图重新放到知识图谱中进行进一步分析。

为了解决上述技术问题，本公开提供了一种知识图谱的生成方法，该方法按照预设规则为每一个节点配置唯一标识以及为每一条关系边配置唯一标识，并且基于相应的唯一标识，对任一个节点或任一条关系边进行修改或删除。由此，可以基于相应的唯一标识，修改或删除知识图谱的任一个节点或任一条关系边以生成新的知识图谱，并且新的知识图谱与原有的知识图谱中节点和关系边通过相应的唯一标识实现映射，能够实现基于原有的知识图谱进行分析得到的子图可以通过唯一标识放到新的知识图谱中进行进一步分析，从而可以增强知识图谱使用的灵活性，便于用户针对知识图谱进行局部修改或删除。

利用本公开的技术方案，可以让知识图谱的使用人员将要分析的案例保存起来并分享给其他人。更进一步地，其他人拿到此案例之后可以继续分析扩展，构建成新的子图。由此，从知识图谱中分析得到的子图可以被复用、扩展、增强，进而能够将这种分析成果本身形成一个新的知识库。

下面结合附图详细描述本公开的示例性实施例。

图1是示出根据示例性实施例的知识图谱的生成方法100的流程图。该知识图谱可包括多个节点和至少一条关系边，关系边能够表示相关联的两个节点之间的关系。如图1所示，该知识图谱的生成方法可以包括：步骤S101、按照预设规则为每一个节点配置唯一标识以及为每一条关系边配置唯一标识；以及步骤S102、基于相应的唯一标识，对任一个节点或任一条关系边进行修改或删除。由此，能够基于相应的唯一标识，修改或删除知识图谱的任一个节点或任一条关系边以生成新的知识图谱，从而可以增强知识图谱使用的灵活性，便于用户针对知识图谱进行局部修改或删除。

根据一些实施例，步骤S101、按照预设规则为每一个节点配置唯一标识以及为每一条关系边配置唯一标识可以包括：在将任一个节点的数据和任一条关系边的数据导入知识图谱之前，按照预设规则生成该节点的唯一标识并添加到该节点的信息中，以及按照预设规则生成该关系边的唯一标识并添加到该关系边的信息中。由此，通过将唯一标识导入到节点信息和边信息中，保证每条边和每个节点都包含唯一标识。可以理解的，也可以在节点的数据和关系边的数据导入知识图谱之后，再为导入成功的节点和关系边分别配置唯一的标识。

根据一些实施例，每一个节点的唯一标识以及每一条关系边的唯一标识为使用雪花算法而生成的。雪花算法是一种分布式唯一ID算法，可以实现编码在局部、全局唯一。可以理解的，不局限于使用雪花算法来生成节点和关系边的唯一标识，可以使用任意能够实现编码在局部、全局唯一的算法来生成节点和关系边的唯一标识。

图2是示出根据示例性实施例的知识图谱查询方法的流程图。

根据本公开的另一方面，还提供一种知识图谱的查询方法，该知识图谱可以包括多个节点和至少一条关系边，关系边能够表示相关联的两个节点之间的关系，每一个节点具有唯一标识并且每一条关系边具有唯一标识。如图2所示，该查询方法200可以包括：步骤S201、从知识图谱中获取与一个或多个预设节点相关联的第一子图；步骤202、响应于接收到更新请求，基于相应的唯一标识，将第一子图中的多个节点中每一个节点的信息与知识图谱中对应的节点的信息进行比较，以确定该节点的更新数据，以及将第一子图中的至少一条关系边中每一条关系边的信息与知识图谱中对应的关系边的信息进行比较，以确定该关系边的更新数据；以及步骤203、基于第一子图中多个节点的更新数据以及第一子图中至少一条关系边的更新数据对第一子图进行更新，以得到第二子图。由此，在保证知识图谱发生更新的情况下，该方法便于用户实现个性化的查询进一步方便了用户操作。

根据一些实施例，知识图谱查询方法还可以包括：基于更新请求，从知识图谱中获取与第一子图中至少一个节点相关联的至少一个新增节点和与所述至少一个新增节点相关联的至少一条新增关系边；以及基于知识图谱中至少一个新增节点的信息和至少一条新增关系边的信息，对第一子图进行更新，以得到第二子图。由此，将新查询结果融合到之前的结果，以完善和拓展第一子图，实现在先前的查询结果的基础上的进一步分析。

根据一些实施例，步骤S201、从知识图谱中获取与一个或多个预设节点相关联的第一子图可以包括：获取第一子图的数据，其中第一子图的数据可以包括节点信息、边信息、统计信息、预览图。

根据一些实施例，步骤S202中将第一子图中的多个节点中每一个节点的信息与知识图谱中对应的节点的信息进行比较，以确定该节点的更新数据可以包括：响应于比较结果指示知识图谱中该节点的信息与第一子图中该节点的信息不同，将知识图谱中该节点的信息作为该节点的更新数据。由此，通过将新查询结果融合到之前的结果，以完善和拓展查询结果，进一步方便用户的操作。

例如，以第一子图中的某一个节点张三为例，第一子图中张三的信息包括婚姻状态为未婚。当需要基于第一子图进行进一步分析时，基于张三的唯一标识查找知识图谱中对应的节点张三的信息，若知识图谱中张三的婚姻状态为已婚，则张三的更新数据包括婚姻状态为已婚。

根据一些实施例，步骤S202中将第一子图中的多个节点中每一个节点的信息与知识图谱中对应的节点的信息进行比较，以确定该节点的更新数据还可以包括：响应于比较结果指示知识图谱中的该节点被删除，将第一子图中该节点的信息作为该节点的更新数据。由此，通过保留用户之前查询结果的原有数据，避免数据更新后丢失原来的数据。

例如，仍以第一子图中的某一个节点张三为例，当需要基于第一子图进行进一步分析时，基于张三的唯一标识查找知识图谱中对应的节点张三的信息，若知识图谱中的节点张三被删除，则还是保留第一子图中关于张三的信息。

根据一些实施例，步骤S202中将至少一条关系边中每一条关系边的信息与知识图谱中对应的关系边的信息进行比较，以确定该关系边的更新数据可以包括：响应于比较结果指示知识图谱中该关系边的信息与第一子图中该关系边的信息不同，将知识图谱中该关系边的信息作为该关系边的更新数据。通过将新查询结果融合到之前的结果，以完善和拓展查询结果，进一步方便用户的操作。

例如，以第一子图中的某一条关系边为张三和李四的婚姻关系为例，第一子图中张三和李四的婚姻关系为“张三与李四互为夫妻关系”。当需要基于第一子图进行进一步分析时，基于该婚姻关系的唯一标识查找知识图谱中对应的关系“张三与李四互为夫妻关系”的信息，若知识图谱中该关系边变为离婚关系，则将该婚姻关系边更新为离婚关系数据。

根据一些实施例，步骤S202中将至少一条关系边中每一条关系边的信息与知识图谱中对应的关系边的信息进行比较，以确定该关系边的更新数据还可以包括：响应于比较结果指示知识图谱中的该关系边被删除，将第一子图中该关系边的信息作为该关系边的更新数据。由此，通过保留用户之前查询结果的原有数据，避免数据更新后丢失原来的数据。

例如，仍以第一子图中的某一条关系边为张三和李四的婚姻关系为例，第一子图中张三和李四的婚姻关系为“张三与李四互为夫妻关系”。当需要基于第一子图进行进一步分析时，基于该婚姻关系的唯一标识查找知识图谱中对应的关系“张三与李四互为夫妻关系”的信息，若知识图谱中不再存在该关系边，则还是保留第一子图中关于该关系边的信息。

根据一些实施例，该方法还可以包括：在从知识图谱中获取与一个或多个预设节点相关联的第一子图之后，对第一子图的数据进行编码，得到第一子图的编码数据，以存入数据库。例如，可以将图数据转化为二进制数据，转化成字节流，方便在网络上传输，存入数据库，便于操作。

根据一些实施例，数据库可以为分布式数据库，例如可以但不限于为Hbase(Hadoop Database)和Tidb(Titanium Database)数据库。通过分布式数据存储，实现将数据进行多个备份操作，不易丢失。数据库也可以为单点数据库，例如可以但不限于为MySQL(My Structed-Query-Language)数据库。

根据一些实施例，在将第一子图的编码数据存入数据库的情况下，该方法还可以包括：响应于接收到更新请求，从数据库中读取第一子图的编码数据；以及对第一子图的编码数据进行解码，得到第一子图。通过从第三方存储中读取备份，以实现数据的回溯性，便于用户基于子图进行进一步分析。

根据本公开的技术方案，基于第一子图中节点和关系边的唯一标识，可以将第一子图重新放到知识图谱中进行进一步分析，得到第二子图。

根据一些实施例，该方法还可以包括：在得到第二子图之后，对第二子图的数据进行编码，得到第二子图的编码数据，以存入数据库。以实现数据可回溯，便于用户基于第二子图进行进一步分析。

以上内容中虽然各个操作在附图中被描绘为按照特定的顺序，但是这不应理解为要求这些操作必须以所示的特定顺序或者按顺行次序执行，也不应理解为要求必须执行所有示出的操作以获得期望的结果。

图3A示出根据示例性实施例的知识图谱的示意性框图；以及图3B和3C是示出根据示例性实施例的知识图谱的示意图。

根据本公开的另一方面，还提供一种知识图谱的生成装置。该知识图谱可以包括：多个节点(如图3B中示出的节点1、节点2、节点3和节点4)；以及至少一条关系边(如图3B中示出的如关系边1、关系边2、关系边3、关系边4和关系边5)，关系边能够表示相关联的两个节点之间的关系。如图3A所示，该生成装置300可以包括标识配置单元301，被配置用于按照预设规则为每一个节点配置唯一标识(如图3B中示出的ID1、ID2、ID3和ID4)以及为每一条关系边配置唯一标识(如图3B中示出的ID1’、ID2’、ID3’、ID4’、ID5’)；以及编辑单元302，被配置用于基于相应的唯一标识，对任一个节点或任一条关系边进行修改或删除。由此，能够基于相应唯一标识，修改或删除知识图谱的任一个节点或任一条关系边以生成新的知识图谱，从而可以增强知识图谱使用的灵活性，便于用户针对知识图谱进行局部修改或删除。

这里，图3A中所示知识图谱的生成装置300的各个单元的操作分别前面描述的方法100中的各个步骤的操作类似，在此不再赘述。

根据一些实施例，该知识图谱中各节点的唯一标识和各关系边的唯一标识可以但不限于由雪花算法生成。

在图3C示意的示例中，知识图谱可以包括四个节点，分别是张三、李四、王五和王小五以及各自不同的ID(ID1、ID2、ID3和ID4)。该知识图谱还可以包括五条关系边，分别是(转账1万元、表姐、丈夫、转账1万元、儿子)，以及各自不同的ID(ID1’、ID2’、ID3’、ID4’、ID5’)。因为两个“转账1万元”的对象不同，因此也不是同一条关系边，具有不同的ID。由此，只需要根据特定的ID在知识图谱中搜索，就可以找出与之关联的图谱信息。

图4是示出根据示例性实施例的知识图谱查询装置400的示意性框图。如图4所示，知识图谱查询装置400可以包括：获取单元401，被配置用于从知识图谱中获取与一个或多个预设节点相关联的第一子图；确定单元402，被配置用于响应于接收到更新请求，基于相应的唯一标识，将第一子图中的多个节点中每一个节点的信息与知识图谱中对应的节点的信息进行比较，以确定该节点的更新数据，以及将第一子图中的至少一条关系边中每一条关系边的信息与知识图谱中对应的关系边的信息进行比较，以确定该关系边的更新数据；以及更新单元403，被配置用于基于第一子图中多个节点的更新数据以及第一子图中至少一条关系边的更新数据对第一子图进行更新，以得到第二子图。

这里，知识图谱查询装置400的上述各单元401-403的操作分别与前面描述的步骤S201-步骤S203的操作类似，在此不再赘述。

仍以图3C示意的示例为例，在先分析得到的第一子图可以包括两个节点张三(唯一标识为ID1)和李四(唯一标识为ID2)，以及张三和李四之间的第一条关系边(唯一标识为ID1’)、第二条关系边(唯一标识为ID2’)。当需要基于第一子图进行进一步分析时，以节点张三为例，基于相应的唯一标识，将节点张三与知识图谱中对应的节点张三进行比较，若知识图谱中对应的节点张三被删除，则保留第一子图中节点张三；若知识图谱中对应的节点张三的信息被修改，则将第一子图中节点张三的信息修改为知识图谱中节点张三的信息。基于分析需求，也可以从知识图谱中获取与节点李四相关联的节点王五(唯一标识为ID3)和节点王小五(唯一标识为ID4)，节点王五和节点李四之间的第三关系边(唯一标识为ID3’)、第四关系边(唯一标识为ID4’)，以及节点王五和节点王小五之间的第五关系边(唯一标识为ID5’)，将这些新增节点和新增关系边添加到第一子图中。通过对第一子图的上述更新操作，得到图3C中的第二子图，并且基于原有的第一子图和更新得到第二子图可以确定知识图谱的更新历史。例如，图3C中的两条关系边“转账1万元”，通过比对原有的第一子图和更新得到的第二子图可能实现对第一条关系边ID1’中的“1万元”的追踪。

虽然上面参考特定单元讨论了特定功能，但是应当注意，本文讨论的各个单元的功能可以分为多个单元，和/或多个单元的至少一些功能可以组合成单个单元。本文讨论的特定单元执行动作包括该特定单元本身执行该动作，或者替换地该特定单元调用或以其他方式访问执行该动作(或结合该特定单元一起执行该动作)的另一个组件或单元。因此，执行动作的特定单元可以包括执行动作的该特定单元本身和/或该特定单元调用或以其他方式访问的、执行动作的另一单元。

还应当理解，本文可以在软件硬件元件或程序单元的一般上下文中描述各种技术。上面关于图4描述的各个单元可以在硬件中或在结合软件和/或固件的硬件中实现。例如，这些单元可以被实现为计算机程序代码/指令，该计算机程序代码/指令被配置为在一个或多个处理器中执行并存储在计算机可读存储介质中。可替换地，这些单元可以被实现为硬件逻辑/电路。例如，在一些实施例中，获取单元401、确定单元402、更新单元403中的一个或多个可以一起被实现在片上系统(System on Chip,SoC)中。SoC可以包括集成电路芯片(其包括处理器(例如，中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)、微控制器、微处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)等)、存储器、一个或多个通信接口、和/或其他电路中的一个或多个部件)，并且可以可选地执行所接收的程序代码和/或包括嵌入式固件以执行功能。

根据本公开的一方面，提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序。该处理器被配置为执行计算机程序以实现上文描述的任一方法实施例的步骤。

根据本公开的一方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上文描述的任一方法实施例的步骤。

根据本公开的一方面，提供了一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上文描述的任一方法实施例的步骤。

在下文中，结合图5描述这样的计算机设备、非暂态计算机可读存储介质和计算机程序产品的说明性示例。

图5示出了可以被用来实施本文所描述的方法的计算机设备500的示例配置。上述装置也可以全部或至少部分地由计算机设备500或类似设备或系统实现。

计算机设备500可以是各种不同类型的设备，例如服务提供商的服务器、与客户端(例如，客户端设备)相关联的设备、片上系统、和/或任何其它合适的计算机设备或计算系统。计算机设备500的示例包括但不限于：台式计算机、服务器计算机、笔记本电脑或上网本计算机、移动设备(例如，平板电脑、蜂窝或其他无线电话(例如，智能电话)、记事本计算机、移动台)、可穿戴设备(例如，眼镜、手表)、娱乐设备(例如，娱乐器具、通信地耦合到显示设备的机顶盒、游戏机)、电视或其他显示设备、汽车计算机等等。因此，计算机设备500的范围可以从具有大量存储器和处理器资源的全资源设备(例如，个人计算机、游戏控制台)到具有有限的存储器和/或处理资源的低资源设备(例如，传统的机顶盒、手持游戏控制台)。

计算机设备500可以包括能够诸如通过系统总线514或其他适当的连接彼此通信的至少一个处理器502、存储器504、(多个)通信接口506、显示设备508、其他输入/输出(I/O)设备510以及一个或更多大容量存储设备512。

处理器502可以是单个处理单元或多个处理单元，所有处理单元可以包括单个或多个计算单元或者多个核心。处理器502可以被实施成一个或更多微处理器、微型计算机、微控制器、数字信号处理器、中央处理单元、状态机、逻辑电路和/或基于操作指令来操纵信号的任何设备。除了其他能力之外，处理器502可以被配置成获取并且执行存储在存储器504、大容量存储设备512或者其他计算机可读介质中的计算机可读指令，诸如操作系统516的程序代码、应用程序518的程序代码、其他程序520的程序代码等。

存储器504和大容量存储设备512是用于存储指令的计算机可读存储介质的示例，所述指令由处理器502执行来实施前面所描述的各种功能。举例来说，存储器504一般可以包括易失性存储器和非易失性存储器二者(例如RAM、ROM等等)。此外，大容量存储设备512一般可以包括硬盘驱动器、固态驱动器、可移除介质、包括外部和可移除驱动器、存储器卡、闪存、软盘、光盘(例如CD、DVD)、存储阵列、网络附属存储、存储区域网等等。存储器504和大容量存储设备512在本文中都可以被统称为存储器或计算机可读存储介质，并且可以是能够把计算机可读、处理器可执行程序指令存储为计算机程序代码的非暂态介质，所述计算机程序代码可以由处理器502作为被配置成实施在本文的示例中所描述的操作和功能的特定机器来执行。

多个程序模块可以存储在大容量存储设备512上。这些程序包括操作系统516、一个或多个应用程序518、其他程序520和程序数据522，并且它们可以被加载到存储器504以供执行。这样的应用程序或程序模块的示例可以包括例如用于实现以下部件/功能的计算机程序逻辑(例如，计算机程序代码或指令)：标识配置单元301、编辑单元302、获取单元401、确定单元402、更新单元403、方法100和/或方法200(包括方法100、200的任何合适的步骤)、和/或本文描述的另外的实施例。

虽然在图5中被示成存储在计算机设备500的存储器504中，但是模块516、518、520和522或者其部分可以使用可由计算机设备500访问的任何形式的计算机可读介质来实施。如本文所使用的，“计算机可读介质”至少包括两种类型的计算机可读介质，也就是计算机存储介质和通信介质。

计算机存储介质包括通过用于存储信息的任何方法或技术实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质，所述信息诸如是计算机可读指令、数据结构、程序模块或者其他数据。计算机存储介质包括而不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术，CD-ROM、数字通用盘(DVD)、或其他光学存储装置，磁盒、磁带、磁盘存储装置或其他磁性存储设备，或者可以被用来存储信息以供计算机设备访问的任何其他非传送介质。

与此相对，通信介质可以在诸如载波或其他传送机制之类的已调数据信号中具体实现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据。本文所定义的计算机存储介质不包括通信介质。

计算机设备500还可以包括一个或更多通信接口506，以用于诸如通过网络、直接连接等等与其他设备交换数据，正如前面所讨论的那样。这样的通信接口可以是以下各项中的一个或多个：任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(NIC))、有线或无线(诸如IEEE802.11无线LAN(WLAN))无线接口、全球微波接入互操作(Wi-MAX)接口、以太网接口、通用串行总线(USB)接口、蜂窝网络接口、Bluetooth

在一些示例中，可以包括诸如监视器之类的显示设备508，以用于向用户显示信息和图像。其他I/O设备510可以是接收来自用户的各种输入并且向用户提供各种输出的设备，并且可以包括触摸输入设备、手势输入设备、摄影机、键盘、遥控器、鼠标、打印机、音频输入/输出设备等等。

虽然在附图和前面的描述中已经详细地说明和描述了本公开，但是这样的说明和描述应当被认为是说明性的和示意性的，而非限制性的；本公开不限于所公开的实施例。通过研究附图、公开内容和所附的权利要求书，本领域技术人员在实践所要求保护的主题时，能够理解和实现对于所公开的实施例的变型。在权利要求书中，词语“包括”不排除未列出的其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。在相互不同的从属权利要求中记载了某些措施的仅有事实并不表明这些措施的组合不能用来获益。