贷款信息的处理方法以及电子设备

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，并且更具体地，涉及贷款信息的处理方法以及电子设备。

背景技术

随着电子化技术的不断发展，为了对在贷款逾期后对贷款进行有效的催收，常需要对回款情况进行预测，并依据预测的回款情况进行催收，以提高催收效果。

目前，通常根据历史时间段的回款情况对当前时间段已发生逾期的贷款的回款情况进行预测。然而，现有方案无法针对历史时间段与当前时间段的差异得到准确的预测结果。

发明内容

本申请实施例提供了一种贷款信息的处理方法以及电子设备，能够对逾期贷款的回款进行准确的预测。

第一方面，提供了一种贷款信息的处理方法，包括：

获取第一入催日进入目标催收阶段的多个目标用户的贷款信息；根据该贷款信息，确定多个回款预测分档分别对应的多个用户占比；根据该多个回款预测分档分别对应的多个用户占比、多个基准回款率和多个催收变化系数，对该多个目标用户在该目标催收阶段的回款率进行预测，得到该多个目标用户的预测回款率，该多个基准回款率和该多个催收变化系数为根据第一时间段入催的用户的第二时间段入催的用户的回款信息确定的，该第二时间段处于(第一时间段的结束日，第一入催日]区间；根据该预测回款率，调整预设的催收策略。

第二方面，提供了一种贷款信息的处理方法，包括：

获取在目标催收时间段中多个第一入催日中的每个第一入催日进入目标催收阶段的多个目标用户的贷款信息；根据该多个目标用户的贷款信息，确定该第一入催日的预测回款率和入催资源，该入催资源为在该第一入催日进入该目标催收阶段的多个目标用户对应的回款额；根据该多个第一入催日分别对应的预测回款率和入催资源，确定月度预测回款率；根据该月度预测回款率，调整预设的催收策略。

第三方面，提供了一种电子设备，包括：

获取单元，用于获取第一入催日进入目标催收阶段的多个目标用户的贷款信息；处理单元，用于根据该贷款信息，确定多个回款预测分档分别对应的多个用户占比；该处理单元还用于根据该多个回款预测分档分别对应的多个用户占比、多个基准回款率和多个催收变化系数，对该多个目标用户在该目标催收阶段的回款率进行预测，得到该多个目标用户的预测回款率，该多个基准回款率和该多个催收变化系数为根据第一时间段入催的用户的第二时间段入催的用户的回款信息确定的，该第二时间段处于(第一时间段的结束日，第一入催日]区间；该处理单元还用于根据该预测回款率，调整预设的催收策略。

第四方面，提供了一种电子设备，包括：

获取单元，用于获取在目标催收时间段中多个第一入催日中的每个第一入催日进入目标催收阶段的多个目标用户的贷款信息；处理单元，用于根据该多个目标用户的贷款信息，确定该第一入催日的预测回款率和入催资源，该入催资源为在该第一入催日进入该目标催收阶段的多个目标用户对应的回款额；该处理单元还用于根据该多个第一入催日分别对应的预测回款率和入催资源，确定月度预测回款率；该处理单元还用于根据该月度预测回款率，调整预设的催收策略。

第五方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，该存储器用于存储计算机程序，处理器用于调用并运行存储器中存储的计算机程序，执行如第一方面、第二方面或其各实现方式中的方法。

第六方面，提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面、第二方面或其各实现方式中的方法。

第七方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行如第一方面、第二方面或其各实现方式中的方法。

第八方面，提供一种计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面、第二方面或其各实现方式中的方法。

本申请实施例，能够通过多个回款预测分档对入催用户进行区分，得到入催用户在每个回款预测分档的用户占比，并且在不同回款预测分档下，基于用户占比、基准回款率和体现环境变化的催收变化系数，对当前时间段的入催用户的回款率进行预测，提高了预测结果的准确性。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种贷款信息处理的应用场景示意图；

图2为本申请实施例提供的一种贷款信息的处理方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种贷款信息的处理方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种电子设备的示意性框图；

图5为本申请实施例提供的一种电子设备的示意性框图；

图6为本申请实施例提供的一种电子设备的示意性结构图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。针对本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

为了便于理解，首先对本申请实施例提到的技术术语进行说明：

逾期M1阶段：是指用户在应还款日未还款，逾期天数1-31天，即逾期一个月内的阶段。

入催用户：是指因存在逾期行为而需要被催收的用户。

现阶段，当需要对当前某一时间段进入催收阶段的逾期资源在该催收阶段的回款进行预测时，常依据某一历史月份进入催收阶段的逾期资源的回款情况，来判断当前时间段内进入催收阶段的逾期资源的回款情况。由于现有技术的方案并未考虑市场环境的变化对当前时间段的回款的影响，且未考虑当前时间段内进入催收阶段的用户的特征，导致预测结果不准确。

基于上述问题，本申请提出了一种回款率的预测方案，能够通过多个回款预测分档对入催用户进行区分，得到入催用户在每个回款预测分档的用户占比，并且在不同回款预测分档下，基于用户占比、历史时间段的基准回款率和体现环境变化的催收变化系数，对当前时间段的入催用户的回款率进行预测，提高了预测结果的准确性。

需要说明的是，本申请中贷款信息可以包括任一与贷款业务相关的用户特征，例如可以包括以下至少一种：用户的历史贷款记录、历史还款记录、历史行为记录等。

本申请的执行主体为一种电子设备，应理解，该电子设备可以为一种终端设备中，例如手机(Mobile Phone)、平板电脑(Pad)、电脑等。在一些实施例中，该电子设备还可以是服务器。

图1为本申请实施例提供的一种贷款信息处理的应用场景100示意图。如图1所示，用于对贷款信息进行处理的电子设备110与多个用户终端120通过有线或者无线的方式连接，电子设备110与服务终端130通过有线或者无线的方式连接，且服务终端130与多个用户终端120通过有线或者无线的方式连接。

其中，每个用户终端120登录有入催用户的账号；服务终端130登录有贷款催收的需求方的账号。可选的，服务终端130的数量为一至多个。

可选的，服务终端130可以集成于电子设备110。

基于上述应用场景，本申请实施例中的电子设备110可以在按照催收策略，对至少一个用户终端120进行催收操作，在一些实施例中电子设备110可以通知服务终端130，使服务终端130以确定好的催收策略对至少一个用户终端120进行催收操作。

以下通过具体实施例详述本申请的技术方案。

图2为本申请实施例提供的一种贷款信息的处理方法的流程示意图。如图2所示，本申请实施例的执行主体可以是上述电子设备110，该方法具体包括：

S201：获取第一入催日进入目标催收阶段的多个目标用户的贷款信息；

S202：根据该贷款信息，确定多个回款预测分档分别对应的多个用户占比；

S203：根据该多个回款预测分档分别对应的多个用户占比、多个基准回款率和多个催收变化系数，对该多个目标用户在该目标催收阶段的回款率进行预测，得到该多个目标用户的预测回款率，该多个基准回款率和该多个催收变化系数为根据第一时间段入催的用户的第二时间段入催的用户的回款信息确定的，该第二时间段处于(第一时间段的结束日，第一入催日]区间；

S204：根据该预测回款率，调整预设的催收策略。

需要说明的是，本申请实施例可以对目标催收时间段的入催用户在目标催收阶段的回款率进行预测。应理解，目标催收时间段可以为包括当前时间的某一时间段，例如当前月、当前星期等。

示例性的，目标催收时间段包括至少一个第一入催日，例如目标催收时间为当前月，也即目标催收时间由某月1日开始到某月31日结束，则目标催收时间段包括1日至31日供31个入催日。

示例性的，目标催收阶段可以是由入催日开始的一段时间，例如可以是由入催日开始的上述逾期M1阶段。

示例性的，回款预测分档可以是基于对每个用户的回款预测的可能值预先设置的，用于区分不同回款概率的用户，每个回款预测分档对应一至多个回款预测的可能值。例如，对每个用户进行回款概率预测，该用户的回款预测值可能为1至10中的任意一个，则回款预测分档可以设置为10档，每个回款预测分档分别对应于每个回款概率值，或者回款预测分档可以设置为5档，第一个回款预测分档对应1和2回款预测值，第二个回款预测分档对应3和4回款预测值，以此类推。可选的，回款预测值越高表明回款概率越高。

在一些实施例中，S202可以包括以下实现方式：电子设备将多个目标用户的贷款信息分别输入预先训练的回款预测模型，得到多个目标用户分别对应的回款预测值，并根据回款预测值，将多个目标用户划分至多个回款预测分档，再确定多个回款预测分档分别对应的多个用户占比。

例如，针对每个目标用户，电子设备将该目标用户的贷款信息输入回款预测模型，回款预测模型通过识别该目标用户的贷款信息，得到对该目标用户的回款预测值，该回款预测值例如可以为1至5中的一个，可选的，每个回款预测分档可以分别对应一个回款预测值。进一步地，假设回款预测值为1则将该用户划分至第一个回款预测分档。基于上述操作，电子设备将多个目标用户均划分至对应的回款预测分档后，电子设备根据每个回款预测分档对应的目标用户的数量和目标用户的总数量，确定该回款预测分档对应的用户占比，例如目标用户的总数量为100，第一个回款预测分档对应的目标用户的数量为10，则第一个回款预测分档对应的用户占比为10％。

在一些实施例中，电子设备可以基于第一时间段入催的用户的回款信息确定多个基准回款率，示例性的，第一时间段可以是预先确定的基准月，例如可以是第一入催日前具有目标催收阶段历史表现的月份，假设目标催收阶段的时长为1个月，且第一入催日是4月20日，则基准月可以是早于4月两个月的2月。应理解，基准月为历史表现较为稳定的月份，例如不包含较多的节假日或者不处于金融政策调整的月份。

示例性的，电子设备可以将第一时间段入催的用户划分至对应的回款预测分档，并基于第一时间段入催的用户的回款信息确定每个回款预测分档对应的基准回款率。可选的，电子设备可以将第一时间段入催的用户的贷款信息依次输入回款预测模型，得到每个用户的回款预测值，并根据回款预测值将每个用户划分至对应的回款预测分档。

每个回款预测分档对应的基准回款率和每个回款预测分档对应的用户占比可以如表1所示。

可选的，每个回款预测分档对应的基准回款率可以是该分档对应的用户中在目标催收阶段还款的用户占该分档用户总数量的比例。

表1

在一些实施例中，电子设备可以基于第一时间段入催的用户和第二时间段入催的用户的回款信息确定多个催收变化系数。应理解，催收变化系数用于体现环境变化对回款的影响，因此，第二时间段更接近为第一入催日，例如第二时间段可以是第一入催日本身，或者第二时间段可以是距离第一入催日具有n日催款表现的最近一周，例如入催日为4月20日，第二时间段可以是4月10日至4月16日，此时n＝3。

示例性的，催收变化系数为第二时间段入催的用户在m日内回款的概率与第一时间段入催的用户在m日内回款的概率的比值。示例性的，电子设备可以将第二时间段入催的用户划分至对应的回款预测分档，并在每个回款预测分档下，基于第二时间段入催的用户和第一时间段入催的用户，确定催收变化系数。

可选的，每个回款预测分档下，第二时间段入催的用户在m日内回款的概率为该分档中m日内回款的用户占该分档下用户的总数的比例，第一时间段入催的用户在m日内回款的概率与之类似，此处不再赘述。

示例性的，催收变化系数可以包括第一催收变化系数和/或第二催收变化系数。应理解，第一催收变化系数对应的第二时间段结束于T日之前，例如，第二时间段可以是距离第一入催日具有n日催款表现的最近一周，此时，第一催收变化系数为第二时间段入催的用户在m日内回款的概率与第一时间段入催的用户在m日内回款的概率的比值，此时m＝n。

n＝3时，第一催收变化系数可以为表1所示的每个回款预测分档下的第二时间段入催的用户3日内回款的回款率与基准月入催的用户3日内回款的回款率的比值。

示例性的，第二催收变化系数对应的第二时间段为第一入催日，那么第二催收变化系数可以是第一入催日入催的用户在入催日内回款的概率与第一时间段入催的用户在入催日内回款的概率的比值。应理解，第二催收变化系数对应的m＝1。

第二催收变化系数可以为表2所示的每个回款预测分档下的第一入催日入催的用户1日内回款的回款率与基准月入催的用户1日内回款的回款率的比值。

表2

在一些实施例中，S203可以包括以下实现方式：电子设备可以根据多个回款预测分档分别对应的多个用户占比、多个基准回款率和多个催收变化系数，得到至少一个第一回款率，并根据至少一个第一回款率，确定多个目标用户的预测回款率。

基于上述内容，本实施例中的至少一个第一回款率可以通过以下三种方式中的至少一种确定：方式一、根据多个回款预测分档分别对应的多个用户占比、多个基准回款率和多个第一催收变化系数，得到第一回款率；方式二、根据多个回款预测分档分别对应的多个用户占比、多个基准回款率和多个第二催收变化系数，得到第一回款率；方式三、根据多个回款预测分档分别对应的多个用户占比、多个基准回款率，得到第一回款率。

可选的，本实施例确定至少一个第一回款率应至少包括上述三种方式中的方式一或方式二。

针对上述方式一说明如下：

针对多个回款预测分档中的每个回款预测分档，将该回款预测分档对应的用户占比乘以该回款预测分档对应的基准回款率，再乘以该回款预测分档对应的第一催收变化系数，得到回款预测分档对应的第一乘积，进一步地，将多个回款预测分档分别对应的第一乘积相加，得到第一回款率，方式一中的第一回款率可表示为回款预测1。

可选的，方式一中的基准回款率可以是第一时间段(例如基准月)入催的用户在目标催收阶段(例如1个月)内回款的回款率，或者也可以是第一时间段中指定时间(例如基准月的指定周)入催的用户的在目标催收阶段内回款的回款率。第一时间段中执行时间可以理解为与第二时间段对应的时间，假设第二时间段为4月10日至4月16日，则第一时间段为基准月2月中相同日期的2月10日至2月16日。

例如，结合表1所示，可通过如下公式得到第一回款率：

针对上述方式二说明如下：

针对多个回款预测分档中的每个回款预测分档，将该回款预测分档对应的用户占比乘以该回款预测分档对应的基准回款率，再乘以该回款预测分档对应的第二催收变化系数，得到回款预测分档对应的第一乘积，进一步地，将多个回款预测分档分别对应的第一乘积相加，得到第一回款率，方式二中的第一回款率可表示为回款预测2。

例如，结合表1所示，可通过如下公式得到第一回款率：

针对上述方式三说明如下：

针对多个回款预测分档中的每个回款预测分档，将该回款预测分档对应的用户占比乘以基准回款率，得到回款预测分档对应的第二乘积，进一步地，将多个回款预测分档分别对应的第二乘积相加，得到第一回款率，方式三中的第一回款率可表示为回款预测3。

例如，结合表2所示，可通过如下公式得到第一回款率：

回款预测

在一些实施例中，可以将上述三种方式中的至少一种方式得到的第一回款率乘以对应的系数，得到每个第一回款率对应的乘积，再将至少一个第一回款率分别对应的乘积相加，得到多个目标用户的预测回款率。

例如，可通过如下公式实现：

可选的，至少一个第一回款率分别对应的系数之和为1。例如，回款预测1对应的系数、回款预测2对应的系数、回款预测3对应的系数之和为1。

在一些实施例中，为了使回款预测的结果更加准确，需要通过月度校准值进行校准。示例性的，可以对目标催收时间段的第一日至第一催收日进入目标催收阶段的用户在目标催收阶段的第一日的回款率，和，第一时间段入催的用户在目标催收阶段第一日的回款率进行求差，得到月度校准值，月度校准值也可以表示为回款预测4；进一步地，将月度校准值乘以月度校准值对应的系数，得到月度校准值对应的乘积，并将月度校准值对应的乘积和至少一个回款率分别对应的乘积相加，得到预测回款率。

例如，目标催收时间段为4月1日至4月30日，第一催收日为4月20日，则对4月1日至4月20日进入目标催收阶段的用户中，在目标催收阶段的第一日回款的用户占4月1日至4月20日进入目标催收阶段的用户总数的比例，即得到目标催收时间段的第一日至第一催收日进入目标催收阶段的用户在目标催收阶段的第一日的回款率，进一步地，通过该回款率减去第一时间段(例如基准月2月)入催的用户在目标催收阶段第一日的回款率，得到月度校准值。

在一些实施例中，可以根据目标催收时间段，确定至少一个第一回款率分别对应的系数和/或月度校准值对应的系数。

示例性的，如下表3所示，可以根据目标催收时间段的特征或者所处的月份，选择对应的系数，例如，正常平稳月份中选择回款预测1至4分别对应的系数为0.08、0.32、0.6、0.1。

因此，本申请实施例中，能够通过多个回款预测分档对入催用户进行区分，得到入催用户在每个回款预测分档的用户占比，并且在不同回款预测分档下，基于用户占比、基准回款率和体现环境变化的催收变化系数，对当前时间段的入催用户的回款率进行预测，提高了预测结果的准确性。

在一些实施例中，可以基于目标催收时间段中的每个第一入催日，进行一次回款预测，再基于针对每个第一入催日的回款预测结果，得到月度预测回款率，进而根据月度预测回款率对催收策略进行调整。下面结合图3对本实施例进行说明。

图3为本申请实施例提供的一种贷款信息的处理方法的流程示意图。如图3所示，该方法包括：

S301：获取在目标催收时间段中多个第一入催日中的每个第一入催日进入目标催收阶段的多个目标用户的贷款信息；

S302：根据多个目标用户的贷款信息，确定第一入催日的预测回款率和入催资源，入催资源为在第一入催日进入目标催收阶段的多个目标用户对应的回款额；

S303：根据多个第一入催日分别对应的预测回款率和入催资源，确定月度预测回款率；

S304：根据月度预测回款率，调整预设的催收策略。

本实施例中，针对每个多个第一入催日中的每个第一入催日确定预测回款率的过程可以通过上述任一实施例中的方法实现，此处不再赘述。

针对步骤S303进行示例性的说明：

电子设备可以将多个第一入催日中每个第一入催日对应的预测回款率乘以入催资源，得到第三乘积，将多个第一入催日对应的第三乘积进行累加得到第一累加结果，并且电子设备可以将多个第一入催日分别崔颖的入催资源进行累加得到第二累加结果，再将第一累加结果除以第二累加结果得到月度预测回款率。

本实施例中，能够通过目标催收时间段中的多个第一入催日入催的目标用户的贷款信息，确定每个第一入催日对应的预测回款率和入催资源，综合多个入催日分别对应的预测回款率和入催资源确定目标催收时间段的月度预测回款率，能够针对目标催收时间段入催的全部用户的回款情况进行预测，得到准确的预测结果，进而调整催收策略提高催收效果。

上文结合图2和图3，详细描述了本申请的方法实施例，下文结合图4至图6，详细描述本申请的装置实施例，应理解，装置实施例与方法实施例相互对应，类似的描述可以参照方法实施例。

图4为本申请实施例提供的一种电子设备400的示意性框图。如图4所示，该电子设备400包括：

获取单元410，用于获取第一入催日进入目标催收阶段的多个目标用户的贷款信息；

处理单元420，用于根据所述贷款信息，确定多个回款预测分档分别对应的多个用户占比；

所述处理单元420还用于根据所述多个回款预测分档分别对应的多个用户占比、多个基准回款率和多个催收变化系数，对所述多个目标用户在所述目标催收阶段的回款率进行预测，得到所述多个目标用户的预测回款率，所述多个基准回款率和所述多个催收变化系数为根据第一时间段入催的用户的第二时间段入催的用户的回款信息确定的，所述第二时间段处于(第一时间段的结束日，第一入催日]区间；

所述处理单元420还用于根据所述预测回款率，调整预设的催收策略。

在一些实施例中，处理单元420具体用于：

根据所述多个回款预测分档分别对应的多个用户占比、多个基准回款率和多个催收变化系数，得到至少一个第一回款率；

根据所述至少一个第一回款率，确定所述多个目标用户的预测回款率。

在一些实施例中，处理单元420具体用于：

针对所述多个回款预测分档中的每个回款预测分档，将所述回款预测分档对应的用户占比乘以所述基准回款率，再乘以所述催收变化系数，得到所述回款预测分档对应的第一乘积；将所述多个回款预测分档分别对应的第一乘积相加，得到所述第一回款率；和/或，

针对所述多个回款预测分档中的每个回款预测分档，将所述回款预测分档对应的用户占比乘以所述基准回款率，得到所述回款预测分档对应的第二乘积；将所述多个回款预测分档分别对应的第二乘积相加，得到所述第一回款率。

在一些实施例中，催收变化系数包括第一催收变化系数和/或第二催收变化系数，所述第一催收变化系数对应的第二时间段结束于T日之前，所述第二催收变化系数对应的第二时间段为所述第一入催日。

在一些实施例中，处理单元420具体用于：

将所述至少一个第一回款率分别乘以所述第一回款率对应的系数，得到所述至少一个第一回款率分别对应的乘积；

将所述至少一个第一回款率分别对应的乘积相加，得到所述多个目标用户的预测回款率。

在一些实施例中，处理单元420具体用于：

对目标催收时间段的第一日至所述第一催收日进入所述目标催收阶段的用户在所述目标催收阶段的第一日的回款率，和，所述第一时间段入催的用户在所述目标催收阶段第一日的回款率进行求差，得到月度校准值；

将所述月度校准值乘以所述月度校准值对应的系数，得到所述月度校准值对应的乘积；

将所述月度校准值对应的乘积和所述至少一个回款率分别对应的乘积相加，得到所述预测回款率。

在一些实施例中，所述至少一个第一回款率分别对应的系数之和为1。

在一些实施例中，处理单元420具体用于：

将所述多个目标用户的贷款信息分别输入预先训练的回款预测模型，得到所述多个目标用户分别对应的回款预测值；

根据所述回款预测值，将所述多个目标用户划分至所述多个回款预测分档，并确定所述多个回款预测分档分别对应的多个用户占比。

在一些实施例中，处理单元420还用于：

根据所述目标催收时间段，确定所述至少一个第一回款率分别对应的系数和/或月度校准值对应的系数。

上述实施例提供的电子设备，可以执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图5为本申请实施例提供的一种电子设备500的示意性框图。如图5所示，该电子设备500包括：

获取单元510，用于获取在目标催收时间段中多个第一入催日中的每个第一入催日进入目标催收阶段的多个目标用户的贷款信息；

处理单元520，用于根据所述多个目标用户的贷款信息，确定所述第一入催日的预测回款率和入催资源，所述入催资源为在所述第一入催日进入所述目标催收阶段的多个目标用户对应的回款额；

所述处理单元520还用于根据所述多个第一入催日分别对应的预测回款率和入催资源，确定月度预测回款率；

所述处理单元520还用于根据所述月度预测回款率，调整预设的催收策略。

上述实施例提供的电子设备，可以执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图6为本申请实施例提供的一种电子设备600的示意性结构图。如图6所示的电子设备600包括处理器610，处理器610可以从存储器中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。

可选地，如图6所示，电子设备600还可以包括存储器620。其中，处理器610可以从存储器620中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。

其中，存储器620可以是独立于处理器610的一个单独的器件，也可以集成在处理器610中。

可选地，如图6所示，电子设备600还可以包括收发器630，处理器610可以控制该收发器630与其他设备进行通信，具体地，可以向其他设备发送信息或数据，或接收其他设备发送的信息或数据。

其中，收发器630可以包括发射机和接收机。收发器630还可以进一步包括天线，天线的数量可以为一个或多个。

可选地，该电子设备600可以实现本申请实施例的各个方法中的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。

应理解，本申请实施例的处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

可以理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

应理解，上述存储器为示例性但不是限制性说明，例如，本申请实施例中的存储器还可以是静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synch link DRAM，SLDRAM)以及直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DR RAM)等等。也就是说，本申请实施例中的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序。

可选的，该计算机可读存储介质可应用于本申请实施例中的电子设备，并且该计算机程序使得计算机执行本申请实施例的各个方法中由的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令。

可选的，该计算机程序产品可应用于本申请实施例中的电子设备，并且该计算机程序指令使得计算机执行本申请实施例的各个方法中的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种计算机程序。

可选的，该计算机程序可应用于本申请实施例中的电子设备，当该计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行本申请实施例的各个方法中的相应流程，为了简洁，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算法步骤，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申请的范围。

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、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

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。针对这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现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)执行本申请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(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。