订单输出方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，特别是涉及一种订单输出方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着社会的不断进步，互联网技术也得到了飞速的发展，人们的传统购物方式也在不断的发生变化，产生了新的需求。线上购买的方式完全改变了人们的生活方式，人们在购物时，不必实际去往门店中，通过在平台上进行预定的方式，就可以买到想要的菜品、食品、衣物等货物。目前，用户在线上购买时有时候会对多个门店的货物感兴趣，因此，很多平台会提供跨店购买服务，基于用户在多个门店下单的货物输出相应的订单。

相关技术中，平台提供的跨店购买服务以片区为单位对门店进行划分，为每个片区设置中转服务站，汇总片区的货物数据，用户可以任意选择同一片区内的货物进行下单。平台将用户下单的全部货物汇总输出订单，将订单推送给该片区的中转服务站，由中转服务站按照该订单统一进行配送。

在实现本申请的过程中，申请人发现相关技术至少存在以下问题：

中转服务站中需要配置工作人员才能实现订单的接收以及配送，且需要对当下的订单输出以及配送模式进行更改，存在一定的执行困难，操作复杂，涉及到大量的人力物力，降低了配送效率。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种订单输出方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，主要目的在于解决目前需要对当下的订单输出以及配送模式进行更改，存在一定的执行困难，操作复杂，涉及到大量的人力物力，降低了配送效率的问题。

依据本申请第一方面，提供了一种订单输出方法，该方法包括：

根据用户当前浏览的目标门店，向所述用户推荐多个候选门店，所述多个候选门店与所述目标门店之间的距离满足距离阈值；

当检测到所述用户的下单操作时，获取所述下单操作在至少两个指定门店中产生的至少两个分订单，所述至少两个指定门店是所述目标门店以及所述多个候选门店中任意门店；

在所述至少两个分订单中确定主订单，所述主订单的已下单对象资源量大于等于配送阈值且大于所述至少两个分订单中除所述主订单外的其他分订单；

基于所述主订单的主订单配送资源量以及所述其他分订单的分订单数量，确定配送消耗资源总量；

采用所述配送消耗资源总量以及所述至少两个分订单，生成用户订单，将所述用户订单输出至所述用户。

在另一个实施例中，所述根据用户当前浏览的目标门店，向所述用户推荐多个候选门店，包括：

确定所述目标门店，查询所述目标门店的门店位置；

获取所述距离阈值，以所述门店位置为中心，所述距离阈值为半径，进行门店的圈选，得到所述多个候选门店；

查询所述用户在当前下单所处平台中的历史订单，根据所述历史订单，将所述多个候选门店划分为第一门店组和第二门店组，所述第一门店组包括与所述历史订单相关的第一候选门店，所述第二门店组包括所述多个候选门店中除所述第一候选门店外的第二候选门店；

根据所述历史订单，对所述第一候选门店进行排序，得到第一排序结果；

根据所述第二候选门店的门店运营数据，对所述第二候选门店进行排序，得到第二排序结果；

按照所述第一排序结果和所述第二排序结果，将所述多个候选门店推荐至所述用户。

在另一个实施例中，所述获取所述距离阈值，以所述门店位置为中心，所述距离阈值为半径，进行门店的圈选，得到所述多个候选门店之后，所述方法还包括：

当检测到所述历史订单中不存在与所述多个候选门店相关的历史订单时，在所述历史订单中提取下单的多个历史订单对象；

对于所述多个候选门店中每个候选门店，在所述多个历史订单对象中为所述候选门店确定目标历史订单对象，所述目标历史订单对象与所述候选门店的供应对象一致；

统计所述目标历史订单对象在所述历史订单中的对象下单次数总和，统计所述目标历史订单对象的对象总和；

计算所述对象下单次数总和与所述对象总和的比值作为所述候选门店的门店推荐值；

分别为所述多个候选门店中每个候选门店计算门店推荐值，得到多个门店推荐值；

按照所述多个门店推荐值从高到低的顺序，对所述多个候选门店进行排序；

将排序后的所述多个候选门店推荐至所述用户。

在另一个实施例中，所述根据所述历史订单，对所述第一候选门店进行排序，得到第一排序结果，包括：

对于所述第一门店组包括的每个第一候选门店，在所述历史订单中提取与所述第一候选门店相关的第一历史订单，统计所述第一历史订单的订单数量；

提取所述第一候选门店在历史时间段内产生的多个门店订单，对所述多个门店订单下单的多个第一供应对象进行协同过滤计算，确定所述多个第一供应对象的相似度矩阵；

查询所述第一历史订单下单的第一订单对象，在所述相似度矩阵中确定所述第一订单对象与所述多个第一供应对象的多个相似度；

将所述多个相似度作为所述多个第一供应对象的多个推荐值，采用所述多个推荐值对所述多个第一供应对象进行标注；

建立所述第一候选门店与所述订单数量、标注后的所述多个第一供应对象之间的第一关联关系；

分别为所述第一门店组包括的每个第一候选门店建立第一关联关系，并按照所述第一候选门店对应的订单数量从高到低的顺序对所述第一门店组包括的第一候选门店进行排序，得到所述第一排序结果。

在另一个实施例中，所述根据所述第二候选门店的门店运营数据，对所述第二候选门店进行排序，得到第二排序结果，包括：

对于所述第二门店组包括的每个第二候选门店，获取所述第二候选门店的门店运营数据；

统计所述第二候选门店的多个第二供应对象中每个第二供应对象在所述门店运营数据中的下单次数，采用所述下单次数对相应的所述第二供应对象进行标注；

在所述多个第二供应对象中选取所述下单次数大于等于次数阈值的至少一个第二供应对象作为至少一个推荐对象；

在所述门店运营数据中获取所述第二候选门店的门店评分；

建立所述第二候选门店与所述门店评分、所述至少一个推荐对象之间的第二关联关系；

分别对所述第二门店组包括的每个第二候选门店进行第二关联关系的建立，并按照所述每个第二候选门店对应的门店评分从高到低的顺序对所述第二门店组包括的第二候选门店进行排序，得到所述第二排序结果。

在另一个实施例中，所述基于所述主订单的主订单配送资源量以及所述其他分订单的分订单数量，确定配送消耗资源总量，包括：

在所述主订单对应的指定门店中查询所述主订单配送资源量；

确定所述其他分订单对应的配送补贴资源量，计算所述分订单数量与所述配送补贴资源量的乘积；

获取第一平台补贴资源量，计算所述主订单配送资源量、所述乘积以及所述第一平台补贴资源量的第一总和作为所述配送消耗资源总量，所述第一平台补贴资源量是所述用户下单所处平台对配送设施补贴的资源量。

在另一个实施例中，所述采用所述配送消耗资源总量以及所述至少两个分订单，生成用户订单，包括：

确定第一平台补贴资源量，在所述配送消耗资源总量中扣除所述第一平台补贴资源量；

对于所述至少两个分订单中每个分订单，查询所述分订单的已下单对象资源量、包装消耗资源量以及门店补贴资源量；

计算所述已下单资源量、所述包装消耗资源量的第二总和，在所述第二总和中扣除所述门店补贴资源量，得到所述分订单的待转移资源量；

分别统计所述至少两个分订单中每个分订单的待转移资源量，得到至少两个待转移资源量；

计算扣除后的所述配送消耗资源总量、所述至少两个待转移资源量的第三总和作为转移资源总量；

对所述转移资源总量、所述至少两个分订单进行整理，生成所述用户订单。

在另一个实施例中，所述方法还包括：

生成携带所述配送消耗资源总量的配送订单；

为所述用户订单指派目标配送设施，将所述配送订单指派至所述目标配送设施。

在另一个实施例中，所述方法还包括：

对于所述至少两个分订单中每个分订单，查询所述分订单的已下单对象资源量、包装消耗资源量以及门店补贴资源量；

在所述已下单对象资源量和所述包装消耗资源量的第四总和中扣除所述门店补贴资源量；

获取第二平台补贴资源量，计算所述第二平台补贴资源量、扣除后的所述第四总和作为可触达资源量，所述第二平台补贴资源量是所述用户下单所处平台对门店补贴的资源量；

在所述分订单中添加所述可触达资源量，生成门店订单，将所述门店订单推送至所述分订单对应的指定门店；

分别为所述至少两个分订单生成门店订单，将所述至少两个分订单的门店订单推送至所述至少两个指定门店。

依据本申请第二方面，提供了一种订单输出装置，该装置包括：

推荐模块，用于根据用户当前浏览的目标门店，向所述用户推荐多个候选门店，所述多个候选门店与所述目标门店之间的距离满足距离阈值；

获取模块，用于当检测到所述用户的下单操作时，获取所述下单操作在至少两个指定门店中产生的至少两个分订单，所述至少两个指定门店是所述目标门店以及所述多个候选门店中任意门店；

第一确定模块，用于在所述至少两个分订单中确定主订单，所述主订单的已下单对象资源量大于等于配送阈值且大于所述至少两个分订单中除所述主订单外的其他分订单；

第二确定模块，用于基于所述主订单的主订单配送资源量以及所述其他分订单的分订单数量，确定配送消耗资源总量；

输出模块，用于采用所述配送消耗资源总量以及所述至少两个分订单，生成用户订单，将所述用户订单输出至所述用户。

在另一个实施例中，所述推荐模块，用于确定所述目标门店，查询所述目标门店的门店位置；获取所述距离阈值，以所述门店位置为中心，所述距离阈值为半径，进行门店的圈选，得到所述多个候选门店；查询所述用户在当前下单所处平台中的历史订单，根据所述历史订单，将所述多个候选门店划分为第一门店组和第二门店组，所述第一门店组包括与所述历史订单相关的第一候选门店，所述第二门店组包括所述多个候选门店中除所述第一候选门店外的第二候选门店；根据所述历史订单，对所述第一候选门店进行排序，得到第一排序结果；根据所述第二候选门店的门店运营数据，对所述第二候选门店进行排序，得到第二排序结果；按照所述第一排序结果和所述第二排序结果，将所述多个候选门店推荐至所述用户。

在另一个实施例中，所述推荐模块，用于当检测到所述历史订单中不存在与所述多个候选门店相关的历史订单时，在所述历史订单中提取下单的多个历史订单对象；对于所述多个候选门店中每个候选门店，在所述多个历史订单对象中为所述候选门店确定目标历史订单对象，所述目标历史订单对象与所述候选门店的供应对象一致；统计所述目标历史订单对象在所述历史订单中的对象下单次数总和，统计所述目标历史订单对象的对象总和；计算所述对象下单次数总和与所述对象总和的比值作为所述候选门店的门店推荐值；分别为所述多个候选门店中每个候选门店计算门店推荐值，得到多个门店推荐值；按照所述多个门店推荐值从高到低的顺序，对所述多个候选门店进行排序；将排序后的所述多个候选门店推荐至所述用户。

在另一个实施例中，所述推荐模块，用于对于所述第一门店组包括的每个第一候选门店，在所述历史订单中提取与所述第一候选门店相关的第一历史订单，统计所述第一历史订单的订单数量；提取所述第一候选门店在历史时间段内产生的多个门店订单，对所述多个门店订单下单的多个第一供应对象进行协同过滤计算，确定所述多个第一供应对象的相似度矩阵；查询所述第一历史订单下单的第一订单对象，在所述相似度矩阵中确定所述第一订单对象与所述多个第一供应对象的多个相似度；将所述多个相似度作为所述多个第一供应对象的多个推荐值，采用所述多个推荐值对所述多个第一供应对象进行标注；建立所述第一候选门店与所述订单数量、标注后的所述多个第一供应对象之间的第一关联关系；分别为所述第一门店组包括的每个第一候选门店建立第一关联关系，并按照所述第一候选门店对应的订单数量从高到低的顺序对所述第一门店组包括的第一候选门店进行排序，得到所述第一排序结果。

在另一个实施例中，所述推荐模块，用于对于所述第二门店组包括的每个第二候选门店，获取所述第二候选门店的门店运营数据；统计所述第二候选门店的多个第二供应对象中每个第二供应对象在所述门店运营数据中的下单次数，采用所述下单次数对相应的所述第二供应对象进行标注；在所述多个第二供应对象中选取所述下单次数大于等于次数阈值的至少一个第二供应对象作为至少一个推荐对象；在所述门店运营数据中获取所述第二候选门店的门店评分；建立所述第二候选门店与所述门店评分、所述至少一个推荐对象之间的第二关联关系；分别对所述第二门店组包括的每个第二候选门店进行第二关联关系的建立，并按照所述每个第二候选门店对应的门店评分从高到低的顺序对所述第二门店组包括的第二候选门店进行排序，得到所述第二排序结果。

在另一个实施例中，所述第二确定模块，用于在所述主订单对应的指定门店中查询所述主订单配送资源量；确定所述其他分订单对应的配送补贴资源量，计算所述分订单数量与所述配送补贴资源量的乘积；获取第一平台补贴资源量，计算所述主订单配送资源量、所述乘积以及所述第一平台补贴资源量的第一总和作为所述配送消耗资源总量，所述第一平台补贴资源量是所述用户下单所处平台对配送设施补贴的资源量。

在另一个实施例中，所述输出模块，用于确定第一平台补贴资源量，在所述配送消耗资源总量中扣除所述第一平台补贴资源量；对于所述至少两个分订单中每个分订单，查询所述分订单的已下单对象资源量、包装消耗资源量以及门店补贴资源量；计算所述已下单资源量、所述包装消耗资源量的第二总和，在所述第二总和中扣除所述门店补贴资源量，得到所述分订单的待转移资源量；分别统计所述至少两个分订单中每个分订单的待转移资源量，得到至少两个待转移资源量；计算扣除后的所述配送消耗资源总量、所述至少两个待转移资源量的第三总和作为转移资源总量；对所述转移资源总量、所述至少两个分订单进行整理，生成所述用户订单。

在另一个实施例中，所述装置还包括：

生成模块，用于生成携带所述配送消耗资源总量的配送订单；

指派模块，用于为所述用户订单指派目标配送设施，将所述配送订单指派至所述目标配送设施。

在另一个实施例中，所述装置还包括：

查询模块，用于对于所述至少两个分订单中每个分订单，查询所述分订单的已下单对象资源量、包装消耗资源量以及门店补贴资源量；

扣除模块，用于在所述已下单对象资源量和所述包装消耗资源量的第四总和中扣除所述门店补贴资源量；

计算模块，用于获取第二平台补贴资源量，计算所述第二平台补贴资源量、扣除后的所述第四总和作为可触达资源量，所述第二平台补贴资源量是所述用户下单所处平台对门店补贴的资源量；

所述输出模块，还用于在所述分订单中添加所述可触达资源量，生成门店订单，将所述门店订单推送至所述分订单对应的指定门店；

所述输出模块，还用于分别为所述至少两个分订单生成门店订单，将所述至少两个分订单的门店订单推送至所述至少两个指定门店。

依据本申请第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。

依据本申请第四方面，提供了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时实现上述第一方面所述的方法的步骤。

借由上述技术方案，本申请提供的一种订单输出方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，本申请在用户浏览目标门店的同时，根据目标门店的门店位置向用户推荐目标门店周围的候选门店，推送的候选门店可进行跨门店下单，用户下单后，平台会在生成的至少两个分订单中确定已下单对象资源量最大且大于等于配送阈值的分订单作为主订单，以主订单配送所需的主订单配送资源量以及其他分订单的订单数量为基础，确定对至少两个分订单进行配送用户所需要付出的配送消耗资源总量，进而向用户输出用户订单，将其他分订单的配送附加在主订单的配送中，无需对当下的订单输出以及配送模式进行更改，解决了跨店购买中存在的问题，使得用户在平台中下单时有更多的选择，操作简单，减轻了大量人力物力，提升配送效率。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本申请实施例提供的一种订单输出方法流程示意图；

图2A示出了本申请实施例提供的一种订单输出方法流程示意图；

图2B示出了本申请实施例提供的一种订单输出方法流程示意图；

图3A示出了本申请实施例提供的一种订单输出装置的结构示意图；

图3B示出了本申请实施例提供的一种订单输出装置的结构示意图；

图3C示出了本申请实施例提供的一种订单输出装置的结构示意图；

图4示出了本申请实施例提供的一种计算机设备的装置结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本申请实施例提供了一种订单输出方法，如图1所示，该方法包括：

101、根据用户当前浏览的目标门店，向用户推荐多个候选门店，多个候选门店与目标门店之间的距离满足距离阈值。

102、当检测到用户的下单操作时，获取下单操作在至少两个指定门店中产生的至少两个分订单，至少两个指定门店是目标门店以及多个候选门店中任意门店。

103、在至少两个分订单中确定主订单，主订单的已下单对象资源量大于等于配送阈值且大于至少两个分订单中除主订单外的其他分订单。

104、基于主订单的主订单配送资源量以及其他分订单的分订单数量，确定配送消耗资源总量。

105、采用配送消耗资源总量以及至少两个分订单，生成用户订单，将用户订单输出至用户。

本申请实施例提供的方法，在用户浏览目标门店的同时，根据目标门店的门店位置向用户推荐目标门店周围的候选门店，推送的候选门店可进行跨门店下单，用户下单后，平台会在生成的至少两个分订单中确定已下单对象资源量最大且大于等于配送阈值的分订单作为主订单，以主订单配送所需的主订单配送资源量以及其他分订单的订单数量为基础，确定对至少两个分订单进行配送用户所需要付出的配送消耗资源总量，进而向用户输出用户订单，将其他分订单的配送附加在主订单的配送中，无需对当下的订单输出以及配送模式进行更改，解决了跨店购买中存在的问题，使得用户在平台中下单时有更多的选择，操作简单，减轻了大量人力物力，提升配送效率。

本申请实施例提供了一种订单输出方法，如图2A所示，该方法包括：

201、根据用户当前浏览的目标门店，向用户推荐多个候选门店。

近年来，线上购买的方式完全改变了人们的生活方式，人们在购物时，不必亲自去到门店中，通过在平台上进行预定的方式，就可以买到想要的菜品、食品、衣物等货物。而随着线上平台提供的货物种类越来越丰富，用户有时可能想要在多个门店中购买货物，而这些货物分布在不同的门店点，用户购买货物需要多次下单，而多次下单往往会带来高昂的包装费和配送费，导致用户会放弃某些货物的购买，这就使得门店中货物被卖出去的机会减少。而如果平台为用户提供跨门店购买的服务，且用户无需支付两单的配送费之和，就会在两个门店的距离较远时，大大增加配送员、快递员等配送设施的工作量，配送设施得不到应得的报酬，会降低配送设施的工作质量。而如果配送费大幅增加，则会提高用户的购买成本。而如果从货物的利润中扣除一定的费用来弥补配送费，则会减少门店的收益，故进行跨门店购买的方案难以施行。针对这一问题，目前有人提出对于门店比较集中的区域 ，以片区为单位进行门店的划分，为片区设定中转服务站。汇总片区中门店的数据，用户可任意选择同一片区内的所有货物，由中转服务站统一进行配送。但是这种设置中转服务站的方式需要更多的人工管理费，需要在每个中转服务站设定相应的配送人员，对用户在该分区中各个门店下单的货物进行归总，并进行配送，同时也会提高配送的时间成本和操作的复杂性，并改变现有的配送模式，使得施行存在一定的困难性。

而申请人认识到，实际应用的过程中，当两家门店距离很近，或者甚至是邻居时，门店也因为群聚效应往往集中在一起，这样一来，跨门店购买对外卖配送员、门店以及用户来说影响并不大。因此，本申请提出了一种订单输出方法，在用户浏览目标门店的同时，根据目标门店的门店位置向用户推荐目标门店周围的候选门店，推送的候选门店可进行跨门店下单，不需要收取额外的配送费或适当进行少量的奖励补贴。进一步地，在向用户推荐候选门店时，也考虑用户个人口味爱好，根据用户的个人喜好推荐用户感兴趣的候选门店。本申请可以为跨店点餐提供一种新的解决方法，使得用户在平台中下单时有更多的选择，无需对订单的输出以及配送模式进行更改，操作简单，减轻了大量人力物力，提升配送效率。

这样，当平台检测到用户在平台提供的页面进行浏览时，首先需要根据用户当前浏览的目标门店，向用户推荐多个候选门店。由于跨店购买需要保证门店与门店之间的距离不会给配送设施增加工作量，因此，平台中会设置距离阈值，该距离阈值也即不会给配送设施增加工作量的距离限制，保证多个候选门店与目标门店之间的距离满足距离阈值，在距离阈值允许的范围内。在实际应用的过程中，考虑到有时地理位置的远近并不能代表两个门店之间的路程距离，因此，距离阈值可以是导航可达距离，从而使距离阈值的设置更加贴近实际情况，确定候选门店的过程如下：首先，确定目标门店，查询目标门店的门店位置，门店位置具体可以是门店地址或者门店经纬度等等。随后，平台获取距离阈值，以门店位置为中心，距离阈值为半径，进行门店的圈选，得到多个候选门店。而确定候选门店的目的是为了向用户推荐候选门店，但用户自身是存在一定的兴趣爱好的，对不同候选门店的可能兴趣程度是不同的，因此，平台在向用户推荐候选门店时，会根据用户的历史下单情况以及多个候选门店中供应的对象，预估用户对多个候选门店的兴趣程度，按照兴趣程度对多个候选门店进行排序，将排序后的多个候选门店推荐给用户，具体向用户推荐多个候选门店的过程如下：

步骤一、平台查询用户在当前下单所处平台中的历史订单，根据历史订单，将多个候选门店划分为第一门店组和第二门店组。

其中，第一门店组包括与历史订单相关的第一候选门店，第二门店组包括多个候选门店中除第一候选门店外的第二候选门店，也就是说将用户曾经下单过的候选门店作为第一候选门店划分到第一门店组，将用户未曾下单过的候选门店作为第二候选门店划分到第二门店组。

步骤二、平台根据历史订单，对第一候选门店进行排序，得到第一排序结果。

其中，根据历史订单对第一候选门店进行排序实际上是统计用户在这些曾经下单的第一候选门店中的哪些门店中下单次数较高，将下单次数较高的第一候选门店首先推荐给用户，且在推荐时还附带推荐第一候选门店中推荐值比较高的对象。下面对第一候选门店的排序过程进行描述：

由于第一门店组中包括的第一候选门店都是用户曾经下单过的，因此，需要分别统计用户在每个第一候选门店中下单了多少次以及每个第一候选门店中值得推荐的物品，这些物品也即本申请实施例中提及的对象，以便将门店和物品同时推荐给用户。对于第一门店组包括的每个第一候选门店，首先，平台在历史订单中提取与第一候选门店相关的第一历史订单，统计第一历史订单的订单数量，也即统计用户曾经在该第一候选门店中下单了多少次。随后，考虑到每个门店中受欢迎的对象是会被经常下单的，因此，平台提取第一候选门店在历史时间段内产生的多个门店订单，在多个门店订单中确定多个第一供应对象，多个第一供应对象也就是门店订单下单购买的对象。比如，多个门店订单分别下单了A、B、C，则A、B、C都可以作为第一供应对象。

而门店提供的多个第一供应对象实际上是存在一定的相似性的，喜欢购买某个对象的用户通常对与该对象相似的其他对象也存在一定的兴趣，因此，在确定了多个第一供应对象，平台会对多个门店订单下单的多个第一供应对象进行协同过滤计算，确定多个第一供应对象的相似度矩阵，也即计算多个第一供应对象之间的相似度，建立相似度矩阵，进而可基于相似度矩阵以及用户的历史行为给用户推荐其可能感兴趣的对象。之后，平台会查询第一历史订单下单的第一订单对象，在相似度矩阵中确定第一订单对象与多个第一供应对象的多个相似度，将多个相似度作为多个第一供应对象的多个推荐值，采用多个推荐值对多个第一供应对象进行标注。也就是说，在相似度矩阵中确定每个第一供应对象与用户曾经下单过的第一订单对象之间相似度作为第一供应对象的推荐值，相似度越高，推荐值也就越高，就越容易被用户所看见，因此，利用了物品的协同过滤算法，给用户推荐那些和他们之前喜欢的对象相似的其他对象。推荐值计算完毕后，考虑到当前确定的第一供应对象以及推荐值都是有关当前处理的第一候选门店的，因此，平台建立第一候选门店与订单数量、标注后的多个第一供应对象之间的第一关联关系，避免门店与门店之间的数据混淆。

通过重复执行上述为第一候选门店建立第一关联关系的过程，便可分别为第一门店组包括的每个第一候选门店建立第一关联关系。之后，由于第一门店组包括的第一候选门店都是用户曾经购买过的，购买次数越多表明用户越认可，所以，平台按照第一候选门店对应的订单数量从高到低的顺序对第一门店组包括的第一候选门店进行排序，得到第一排序结果。

步骤三、根据第二候选门店的门店运营数据，对第二候选门店进行排序，得到第二排序结果。

其中，第二门店组中包括的第二候选门店都是用户未曾消费过的门店，因此，在对这些第二候选门店进行推荐时，需要参考曾经在第二候选门店中下单的其他用户对该第二候选门店的评价以及其他用户经常购买的对象进行第二候选门店的排序，下面对第二候选门店的排序过程进行描述：

对于第二门店组包括的每个第二候选门店，平台获取该第二候选门店的门店运营数据，统计该第二候选门店的多个第二供应对象中每个第二供应对象在门店运营数据中的下单次数，采用下单次数对相应的第二供应对象进行标注。例如，假设第二候选门店中的多个第二供应对象为A、B、C，统计A在门店运营数据中指示的下单次数为10次，B在门店运营数据中指示的下单次数为8次，C在门店运营数据中指示的下单次数为11次，则采用10对A进行标记，采用8对B进行标记，采用11对C进行标记即可。随后，由于每个第二候选门店都会提供大量的第二供应对象，而有些第二供应对象可能只是下单一次或者根本没有被下单过，这种第二供应对象向用户推荐的意义并不大，因此，平台会在多个第二供应对象中选取下单次数大于等于次数阈值的至少一个第二供应对象作为至少一个推荐对象，后续将至少一个推荐对象随着第二候选门店推荐给用户。确定了推荐对象后，平台会在门店运营数据中获取第二候选门店的门店评分，并建立第二候选门店与门店评分、至少一个推荐对象之间的第二关联关系，至此对当前的第二候选门店的分析完毕。后续重复对第二门店组包括的每一个第二候选门店进行分析，便可以对第二门店组包括的每个第二候选门店进行第二关联关系的建立。为了将评分较好的第二候选门店首先推荐给用户，平台会按照每个第二候选门店对应的门店评分从高到低的顺序对第二门店组包括的第二候选门店进行排序，得到第二排序结果。

步骤四、按照第一排序结果和第二排序结果，将多个候选门店推荐至用户。

其中，分别对第一门店组和第二门店组进行排序得到第一排序结果和第二排序结果后，平台会按照第一排序结果和第二排序结果，将多个候选门店推荐至用户。在进行候选门店的推荐时，平台会先向用户推荐已经下单过的候选门店以及该候选门店中的供应对象，后推荐用户未下单过的候选门店以及候选门店中的供应对象，也即先推荐第一排序结果，再推荐第二排序结果，从而实现候选门店以及候选门店中供应对象的顺序推荐，保证将用户兴趣程度较高的门店以及供应对象优先进行推荐。

参见图2B，上述向用户推荐多个候选门店的过程实际如下：

平台根据用户浏览目标门店的门店位置选取多个候选门店，获取用户在平台中的历史订单。对于每一个候选门店，平台会查看用户是否在该候选门店中下单过，如果确定曾经下单过，则统计用户在该候选门店中的下单次数，根据该候选门店在历史时间段内的门店订单，确定候选门店中对象的相似度矩阵，进而按照该相似度矩阵确定候选门店中对象相对于用户来说的推荐值，采用推荐值对候选门店中相应的对象进行标注。之后，统计用户在该候选门店中的发生的订单数量，将订单数量、标注后的对象以及候选门店一同输出。而如果确定用户未曾在该候选门店中下单过，则平台会输出该候选门店的门店评分，并统计该候选门店中供应的对象的下单次数，按照下单次数选择推荐对象，采用下单次数对推荐对象进行标注，将门店评分、标注后的推荐对象以及候选门店一同输出。平台重复执行上述的过程，遍历全部的候选门店，直至确定全部的候选门店均处理完毕，则对多个候选门店按照顺序推荐，将用户曾经下单的候选门店以及该候选门店中的对象先推荐给用户，将用户未曾下单的候选门店以及候选门店中的对象后推荐给用户，至此，向用户推荐候选门店的过程结束。

通过上述步骤一至步骤四中的过程，实现了根据用户的历史订单以及门店运营数据向用户推荐候选门店的过程。但是在实际应用的过程中，很可能用户的历史订单指示用户未曾在多个候选门店中的任意候选门店中下单过，无法对多个候选门店进行分组以及分析。这种情况下，平台会检测到历史订单中不存在与多个候选门店相关的历史订单，会在历史订单中提取下单的多个历史订单对象，也即确定用户的这些历史订单曾经对哪些对象下单了，将这些对象提取出来。随后，对于多个候选门店中每个候选门店，平台会在多个历史订单对象中为候选门店确定目标历史订单对象，目标历史订单对象与候选门店的供应对象一致，也就是说查看用户曾经下单过的哪个对象出现在该候选门店中，将在该候选门店中出现的对象作为该候选门店的目标历史对象。例如，假设用户曾经下单过的A、B、C和D都在候选门店甲中出现了，则A、B、C和D可作为甲的目标历史订单对象。接下来，平台会统计目标历史订单对象在历史订单中的对象下单次数总和，统计目标历史订单对象的对象总和。继续以上述A、B、C和D作为甲的目标历史订单对象为例进行说明，平台统计历史订单中A的下单次数为1，B的下单次数为2，C的下单次数为3，D的下单次数为4，则对象下单次数总和即为1+2+3+4=10，对象总和即为4。最后，平台计算对象下单次数总和与对象总和的比值作为候选门店的门店推荐值。继续以上述例子为例进行说明，甲的门店推荐值为10/4，也即2.5。通过上述过程便为该候选门店确定了推荐值，重复执行上述过程分别为多个候选门店中每个候选门店计算门店推荐值，便得到多个门店推荐值。平台会按照多个门店推荐值从高到低的顺序，对多个候选门店进行排序，并将排序后的多个候选门店推荐至用户。需要说明的是，对于这种进行门店推荐的方式，在按照推荐值向用户推荐候选门店时，可将候选门店中曾经出现在用户历史订单中且出现次数较高的对象优先推荐，对于那些从未在历史订单中出现的对象，可以按照对象在相应的候选门店中的下单次数从高到低的顺序进行推荐。

202、当检测到用户的下单操作时，获取下单操作在至少两个指定门店中产生的至少两个分订单。

在本申请实施例中，当平台检测到用户的下单操作时，能够获取到下单操作在至少两个指定门店中产生的至少两个分订单，至少两个分订单中会包括用户在每个指定门店中下单了哪些对象，进而后续平台对至少两个分订单进行统计，确定用户需要支付多少量的资源。其中，至少两个指定门店是目标门店以及多个候选门店中任意门店，用户在多少个指定门店中下单，就会生成多少个分订单。例如，假设用户在K个门店中下单，则会对应K个分订单。

而在实际应用的过程中，用户也可能只选中了目标门店以及多个候选门店中某一个门店下单，只会形成一个分订单，这种情况下，直接按照用户下单的门店进行常规的资源统计以及订单生成过程即可，无需再执行本申请中下述步骤中的过程。

203、在至少两个分订单中确定主订单，基于主订单的主订单配送资源量以及其他分订单的分订单数量，确定配送消耗资源总量。

在本申请实施例中，获取到至少两个分订单后，平台会在至少两个分订单中确定主订单，主订单的已下单对象资源量大于等于配送阈值且大于至少两个分订单中除主订单外的其他分订单，并基于主订单的主订单配送资源量以及其他分订单的分订单数量，确定配送消耗资源总量，从而以主订单为基础来计算用户针对配送所需要付出的资源量，为用户减轻跨门店下单所带来的额外费用。其中，配送阈值实际上是当前的配送门槛，指示了用户消费的金额达到了多少才能进行配送，是平台以及门店中已经预设的值，可以随着场景的变动而变动，只有至少两个分订单中存在已下单对象资源量大于等于配送阈值才可以执行配送消耗资源总量的确定过程。如果没有任何一个分订单的已下单对象资源量达到了配送阈值，则需要提醒用户暂时不满足配送条件，为用户提供继续挑选对象的页面，供用户继续增加下单的对象，本申请对配送阈值的设置不进行限定。进一步地，具体计算配送消耗资源总量的过程如下：

首先，平台在主订单对应的指定门店中查询主订单配送资源量，确定该指定门店中规定主订单的配送需要消耗多少的资源量。随后，由于无论是主订单还是其他的分订单，实际上都是同时由同一个配送设施进行配送的，配送设施只是需要去到多个指定门店中取走对象，而送往用户所在位置的路程只需要执行一次，这样分别配送时多次去往用户所在位置的费用便可以忽略，因此，对于这些其他分订单，平台中会设置配送补贴资源量，配送补贴资源量也就是对配送设施去往多个指定门店中的补贴资源，这个配送补贴资源量相较于各个其他分订单原始的配送消耗资源量来说较低，从而在实现对配送设施补贴的同时，还能够降低用户所承担的配送消耗资源量。所以，平台会确定其他分订单对应的配送补贴资源量，计算分订单数量与配送补贴资源量的乘积。例如，假设其他分订单对应的配送补贴资源量为0.5元，其他分订单一共有4个，则计算分订单数量与配送补贴资源量的乘积即为0.5×4=2元。实际应用的过程中，有时平台也会对配送设施给予补贴，这些补贴也应该算在配送设施能够拿到的报酬中，因此，平台获取第一平台补贴资源量，该第一平台补贴资源量也就是用户下单所处平台对配送设施补贴的资源量。平台计算主订单配送资源量、乘积以及第一平台补贴资源量的第一总和作为配送消耗资源总量，以便在后续向配送设施指派订单时，通知配送设施在完成了本次配送后，能够拿到多少的资源量。

综上所述，配送消耗资源总量的计算过程可以描述为下述公式1：

公式1：配送消耗资源总量=主订单的主订单配送资源量+其他分订单的分订单数量×配送补贴资源量+第一平台补贴资源量

204、采用配送消耗资源总量以及至少两个分订单，生成用户订单。

在本申请实施例中，完成了配送消耗资源总量的计算后，由于用户是需要对配送消耗资源总量以及至少两个分订单所下单的对象进行支付的，因此，平台采用配送消耗资源总量以及至少两个分订单，生成用户订单，具体生成用户订单的过程如下：

由于在计算配送消耗资源总量时计入了平台补贴给配送设施的第一平台补贴资源量，需要在当前步骤中将第一平台补贴资源量扣除，因此，平台确定第一平台补贴资源量，在配送消耗资源总量中扣除第一平台补贴资源量。随后，对于至少两个分订单中每个分订单，平台查询分订单的已下单对象资源量、包装消耗资源量、第二配送资源量以及门店补贴资源量，也就是说，平台会查询分订单下单的对象需要支付的原价，确定门店规定的配送这些对象所需要的包装费以及门店给予用户的补贴，并计算已下单资源量、包装消耗资源量的第二总和，在第二总和中扣除门店补贴资源量，得到分订单的待转移资源量。

例如，假设至少两个分订单中存在满减优惠的分订单，则门店补贴资源量便是符合满减优惠的分订单能够减免的资源量总和。或者，假设至少两个分订单中存在符合满减优惠以及单店优惠的分订单，则门店补贴资源量便是符合满减优惠的分订单能够减免的资源量与单店优惠提供的总优惠资源量的总和。或者，假设至少两个分订单中存在能够使用优惠券的分订单，则门店补贴资源量便是能够使用的全部的优惠券补贴的资源总和。综上所示，实际上门店补贴资源量就是用户下单的至少两个分订单在相应门店中具有的优惠、能够核销的优惠券带来的全部的补贴资源的总量，是用户在下单时能够享受到的优惠，所以需要将门店补贴资源量扣除。本申请对门店补贴资源量的计算方式不进行具体限定，与门店实际设置的门店活动以及用户已下单对象资源量的具体数值相关。

通过重复执行上述过程，平台可分别统计至少两个分订单中每个分订单的待转移资源量，得到至少两个待转移资源量。之后，平台计算扣除后的配送消耗资源总量、至少两个待转移资源量的第三总和作为转移资源总量，对转移资源总量、至少两个分订单进行整理，生成用户订单。用户订单中会表明用户在哪些指定门店中下单了哪些对象，用户需要支付的转移资源总量是多少。需要说明的是，为了使用户订单展示的内容清楚，用户订单中展示的用户下单的对象可与相应的指定门店进行关联，使用户可以直接看到对象是从哪个指定门店下单的，便于用户对用户订单进行核对。

205、将用户订单输出至用户。

在本申请实施例中，生成了用户订单后，平台会将用户订单输出给用户，以便用户对用户订单进行支付。具体平台可将用户订单输出给用户在平台中的平台账号。

206、生成携带配送消耗资源总量的配送订单，为用户订单指派目标配送设施，将配送订单指派至目标配送设施。

在本申请实施例中，确定了配送消耗资源总量后，平台生成携带配送消耗资源总量的配送订单，为用户订单指派目标配送设施，将配送订单指派至目标配送设施，以便由目标配送设施按照配送订单进行相应的对象获取以及对象配送。其中，配送订单中不仅携带配送消耗资源总量，还携带有至少两个指定门店的门店名称以及用户在至少两个指定门店中分别下单了哪些对象。进一步地，还可以显示至少两个指定门店的门店位置、去往至少两个门店的门店路线等等，本申请对配送订单包括的内容不进行具体限定。

207、生成至少两个门店订单，将至少两个门店订单推送至至少两个门店。

在本申请实施例中，平台需要分别告知至少两个门店用户下单了哪些对象，以便至少两个门店准备对象以及包装对象，因此，平台会生成至少两个门店订单，将至少两个门店订单推送至至少两个门店，具体生成门店订单的过程如下：

对于至少两个分订单中每个分订单，首先，平台查询分订单的已下单对象资源量、包装消耗资源量以及门店补贴资源量。随后，因为门店补贴资源量属于门店给予用户的优惠，需要在已下单对象原始统计的资源总量中扣除，所以，平台会在已下单对象资源量和包装消耗资源量的第四总和中扣除门店补贴资源量。而实际应用的过程中，有时平台中会存在对门店补贴的资源量，也即第二平台补贴资源量，因此，平台会获取第二平台补贴资源量，计算第二平台补贴资源量、扣除后的第四总和作为可触达资源量，可触达资源量也即指示了门店完成了该分订单后能够得到的报酬，平台会在分订单中添加可触达资源量，生成门店订单，将门店订单推送至分订单对应的指定门店。

通过重复执行上述过程，平台分别为至少两个分订单生成门店订单，将至少两个分订单的门店订单推送至至少两个指定门店，以便全部的指定门店都能对用户本次下单所购买的对象以及自身能够得到的报酬有所了解。

本申请实施例提供的方法，在用户浏览目标门店的同时，根据目标门店的门店位置向用户推荐目标门店周围的候选门店，推送的候选门店可进行跨门店下单，用户下单后，平台会在生成的至少两个分订单中确定已下单对象资源量最大且大于等于配送阈值的分订单作为主订单，以主订单配送所需的主订单配送资源量以及其他分订单的订单数量为基础，确定对至少两个分订单进行配送用户所需要付出的配送消耗资源总量，进而向用户输出用户订单，将其他分订单的配送附加在主订单的配送中，无需对当下的订单输出以及配送模式进行更改，解决了跨店购买中存在的问题，使得用户在平台中下单时有更多的选择，操作简单，减轻了大量人力物力，提升配送效率。

进一步地，作为图1所述方法的具体实现，本申请实施例提供了一种订单输出装置，如图3A所示，所述装置包括：推荐模块301，获取模块302，第一确定模块303，第二确定模块304和输出模块305。

该推荐模块301，用于根据用户当前浏览的目标门店，向所述用户推荐多个候选门店，所述多个候选门店与所述目标门店之间的距离满足距离阈值；

该获取模块302，用于当检测到所述用户的下单操作时，获取所述下单操作在至少两个指定门店中产生的至少两个分订单，所述至少两个指定门店是所述目标门店以及所述多个候选门店中任意门店；

该第一确定模块303，用于在所述至少两个分订单中确定主订单，所述主订单的已下单对象资源量大于等于配送阈值且大于所述至少两个分订单中除所述主订单外的其他分订单；

该第二确定模块304，用于基于所述主订单的主订单配送资源量以及所述其他分订单的分订单数量，确定配送消耗资源总量；

该输出模块305，用于采用所述配送消耗资源总量以及所述至少两个分订单，生成用户订单，将所述用户订单输出至所述用户。

在具体的应用场景中，该推荐模块301，用于确定所述目标门店，查询所述目标门店的门店位置；获取所述距离阈值，以所述门店位置为中心，所述距离阈值为半径，进行门店的圈选，得到所述多个候选门店；查询所述用户在当前下单所处平台中的历史订单，根据所述历史订单，将所述多个候选门店划分为第一门店组和第二门店组，所述第一门店组包括与所述历史订单相关的第一候选门店，所述第二门店组包括所述多个候选门店中除所述第一候选门店外的第二候选门店；根据所述历史订单，对所述第一候选门店进行排序，得到第一排序结果；根据所述第二候选门店的门店运营数据，对所述第二候选门店进行排序，得到第二排序结果；按照所述第一排序结果和所述第二排序结果，将所述多个候选门店推荐至所述用户。

在具体的应用场景中，该推荐模块301，还用于当检测到所述历史订单中不存在与所述多个候选门店相关的历史订单时，在所述历史订单中提取下单的多个历史订单对象；对于所述多个候选门店中每个候选门店，在所述多个历史订单对象中为所述候选门店确定目标历史订单对象，所述目标历史订单对象与所述候选门店的供应对象一致；统计所述目标历史订单对象在所述历史订单中的对象下单次数总和，统计所述目标历史订单对象的对象总和；计算所述对象下单次数总和与所述对象总和的比值作为所述候选门店的门店推荐值；分别为所述多个候选门店中每个候选门店计算门店推荐值，得到多个门店推荐值；按照所述多个门店推荐值从高到低的顺序，对所述多个候选门店进行排序；将排序后的所述多个候选门店推荐至所述用户。

在具体的应用场景中，该推荐模块301，用于对于所述第一门店组包括的每个第一候选门店，在所述历史订单中提取与所述第一候选门店相关的第一历史订单，统计所述第一历史订单的订单数量；提取所述第一候选门店在历史时间段内产生的多个门店订单，对所述多个门店订单下单的多个第一供应对象进行协同过滤计算，确定所述多个第一供应对象的相似度矩阵；查询所述第一历史订单下单的第一订单对象，在所述相似度矩阵中确定所述第一订单对象与所述多个第一供应对象的多个相似度；将所述多个相似度作为所述多个第一供应对象的多个推荐值，采用所述多个推荐值对所述多个第一供应对象进行标注；建立所述第一候选门店与所述订单数量、标注后的所述多个第一供应对象之间的第一关联关系；分别为所述第一门店组包括的每个第一候选门店建立第一关联关系，并按照所述第一候选门店对应的订单数量从高到低的顺序对所述第一门店组包括的第一候选门店进行排序，得到所述第一排序结果。

在具体的应用场景中，该推荐模块301，用于对于所述第二门店组包括的每个第二候选门店，获取所述第二候选门店的门店运营数据；统计所述第二候选门店的多个第二供应对象中每个第二供应对象在所述门店运营数据中的下单次数，采用所述下单次数对相应的所述第二供应对象进行标注；在所述多个第二供应对象中选取所述下单次数大于等于次数阈值的至少一个第二供应对象作为至少一个推荐对象；在所述门店运营数据中获取所述第二候选门店的门店评分；建立所述第二候选门店与所述门店评分、所述至少一个推荐对象之间的第二关联关系；分别对所述第二门店组包括的每个第二候选门店进行第二关联关系的建立，并按照所述每个第二候选门店对应的门店评分从高到低的顺序对所述第二门店组包括的第二候选门店进行排序，得到所述第二排序结果。

在具体的应用场景中，该第二确定模块304，用于在所述主订单对应的指定门店中查询所述主订单配送资源量；确定所述其他分订单对应的配送补贴资源量，计算所述分订单数量与所述配送补贴资源量的乘积；获取第一平台补贴资源量，计算所述主订单配送资源量、所述乘积以及所述第一平台补贴资源量的第一总和作为所述配送消耗资源总量，所述第一平台补贴资源量是所述用户下单所处平台对配送设施补贴的资源量。

在具体的应用场景中，该输出模块305，用于确定第一平台补贴资源量，在所述配送消耗资源总量中扣除所述第一平台补贴资源量；对于所述至少两个分订单中每个分订单，查询所述分订单的已下单对象资源量、包装消耗资源量以及门店补贴资源量；计算所述已下单资源量、所述包装消耗资源量的第二总和，在所述第二总和中扣除所述门店补贴资源量，得到所述分订单的待转移资源量；分别统计所述至少两个分订单中每个分订单的待转移资源量，得到至少两个待转移资源量；计算扣除后的所述配送消耗资源总量、所述至少两个待转移资源量的第三总和作为转移资源总量；对所述转移资源总量、所述至少两个分订单进行整理，生成所述用户订单。

在具体的应用场景中，参见图3B，该装置还包括：生成模块306和指派模块307。

该生成模块306，用于生成携带所述配送消耗资源总量的配送订单；

该指派模块307，用于为所述用户订单指派目标配送设施，将所述配送订单指派至所述目标配送设施。

在具体的应用场景中，参见图3C，该装置还包括：查询模块308，扣除模块309和计算模块310。

该查询模块308，用于对于所述至少两个分订单中每个分订单，查询所述分订单的已下单对象资源量、包装消耗资源量以及门店补贴资源量；

该扣除模块309，用于在所述已下单对象资源量和所述包装消耗资源量的第四总和中扣除所述门店补贴资源量；

该计算模块310，用于获取第二平台补贴资源量，计算所述第二平台补贴资源量、扣除后的所述第四总和作为可触达资源量，所述第二平台补贴资源量是所述用户下单所处平台对门店补贴的资源量；

该输出模块305，还用于在所述分订单中添加所述可触达资源量，生成门店订单，将所述门店订单推送至所述分订单对应的指定门店；

该输出模块305，还用于分别为所述至少两个分订单生成门店订单，将所述至少两个分订单的门店订单推送至所述至少两个指定门店。

本申请实施例提供的装置，在用户浏览目标门店的同时，根据目标门店的门店位置向用户推荐目标门店周围的候选门店，推送的候选门店可进行跨门店下单，用户下单后，平台会在生成的至少两个分订单中确定已下单对象资源量最大且大于等于配送阈值的分订单作为主订单，以主订单配送所需的主订单配送资源量以及其他分订单的订单数量为基础，确定对至少两个分订单进行配送用户所需要付出的配送消耗资源总量，进而向用户输出用户订单，将其他分订单的配送附加在主订单的配送中，无需对当下的订单输出以及配送模式进行更改，解决了跨店购买中存在的问题，使得用户在平台中下单时有更多的选择，操作简单，减轻了大量人力物力，提升配送效率。

需要说明的是，本申请实施例提供的一种订单输出装置所涉及各功能单元的其他相应描述，可以参考图1和图2A至图2B中的对应描述，在此不再赘述。

在示例性实施例中，参见图4，还提供了一种设备，该设备400包括通信总线、处理器、存储器和通信接口，还可以包括、输入输出接口和显示设备，其中，各个功能单元之间可以通过总线完成相互间的通信。该存储器存储有计算机程序，处理器，用于执行存储器上所存放的程序，执行上述实施例中的订单输出方法。

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时实现所述的订单输出方法的步骤。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等）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）执行本申请各个实施场景所述的方法。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本申请所必须的。

本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本申请序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。

以上公开的仅为本申请的几个具体实施场景，但是，本申请并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本申请的保护范围。