业务数据处理方法、装置、计算机设备以介质

技术领域

本申请涉及业务数据处理技术领域，特别是涉及一种业务数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着互联网技术的发展，目前越来越多的业务支持在线办理，人们可以足不出户办理多项业务，给人们生活带来了巨大的便捷。

在实际应用中，业务结果需要一般需要包含操作行为数据以及业务数据两个维度的数据，其中，操作行为数据是用户在服务提供商提供的用户界面上进行操作时，产生的交互行为数据；业务数据是指用户在完成某个业务操作后，系统处理生成的有结果信息的数据，将行为数据与业务数据关联后，行为数据中有业务处理的结果信息，使用方分析数据可以直接获取必要信息。

随着互联网的发展，企业通过网络向用户提供的服务越来越多，业务形态也日益复杂，有时一个完整的业务流程中就会涉及不同平台，甚至不同服务供应商的串联和协同。由此而来的问题是，如何能在涉及不同平台、不同数据源的状况下，完整而高效的感知用户的交互行为及对应的操作结果，以便进行数据分析，持续优化业务流程。目前普遍做法是通过客户端技术，在用户界面的关键交互环节(如特定按钮、页面特定区域等)预先埋下“观测点”，当用户操作经过该节点时，向服务端上送当前操作记录。该方式的缺陷在于，当涉及由第三方提供客户端时，无法实现预先埋点；操作行为数据无法与业务结果相关数据有效关联。

发明内容

基于此，有必要针对传统操作行为数据与业务结果无法有效关联的技术问题，提供一种能够实现操作行为数据与业务结果关联的业务数据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种业务数据处理方法。方法包括：

获取操作行为数据；

根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据；

将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；

根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。

在其中一个实施例中，获取操作行为数据包括：

获取多源数据；

对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。

在其中一个实施例中，对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据之前，还包括：

获取操作与事件的关联关系；

根据关联关系配置数据清洗规则；

对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据包括：

采用配置后的数据清洗规则，对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。

在其中一个实施例中，将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果包括：

将业务结果数据与操作行为数据进行模糊匹配或精准匹配，得到匹配结果。

在其中一个实施例中，将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果包括：

判断业务结果数据与操作行为数据之间是否存在唯一关联标识；

若不存在，则对业务结果数据与操作行为数据进行模糊匹配；

若存在，则基于唯一关联标识，对业务结果数据与操作行为数据进行精准匹配。

在其中一个实施例中，根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中之后，还包括：

判断是否达到预设业务结果数据补充周期对应的时间阈值；

若是，则推送结果字段补充后的操作行为数据；

若否，则返回根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据。

第二方面，本申请还提供了一种业务数据处理装置。装置包括：

数据获取模块，用于获取操作行为数据；

数据接收模块，用于根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据；

匹配模块，用于将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；

数据补充模块，用于根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取操作行为数据；

根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据；

将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；

根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取操作行为数据；

根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据；

将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；

根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。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以下步骤：

获取操作行为数据；

根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据；

将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；

根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。

上述业务数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取操作行为数据；根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据；将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。整个过程中，先获取操作行为数据，在接收到业务结果数据时，将业务结果数据与操作行为数据匹配，基于匹配结果将结果字段补充到操作行为数据中，实现了业务结果与操作行为数据的有效关联。

附图说明

图1为一个实施例中业务数据处理方法的应用环境图；

图2为一个实施例中业务数据处理方法的流程示意图；

图3为另一个实施例中业务数据处理方法的流程示意图；

图4为又一个实施例中业务数据处理方法的流程示意图；

图5为一个具体应用实例中业务数据处理方法的流程示意图；

图6为一个实施例中业务数据处理装置的结构框图；

图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的业务数据处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。终端102发送业务数据处理请求至服务器104，服务器104响应该业务数据处理请求，从终端102中获取操作行为数据；根据预设业务结果数据补充周期，接收终端102持续上传的业务结果数据；将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。进一步的，服务器104还可以补充结果字段后的操作行为数据反馈至终端102。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种业务数据处理方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：

S200：获取操作行为数据。

操作行为数据是指用户进行操作之后对应的行为数据，例如用户登录账户，该登录行为对应的登录行为数据即为操作行为数据。在实际应用中，用户在终端侧进行操作时，每次有效操作一般都会有对应的操作行为数据。

S400：根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据。

预设是业务结果数据补充周期是预先设定的周期，其具体表征允许进行业务数据补充的时间长短，在预设业务结果数据补充周期内，都可以持续接收业务结果数据。具体来说，一般而言，操作行为数据是随着用户操作即时产生的，其会首先达到服务器，而业务结果数据需要进行计算、处理之后才能达到服务器，因此需要在保持一段时间的业务结果数据接收状态。

S600：将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果。

用户在终端侧进行操作，即时产生操作行为数据；进行的业务操作在进行业务系统处理之后会产生业务结果数据，所以业务结果数据与操作行为数据虽然是异步产生的，但是两者之间是存在一定的相关性的，在这里将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果。匹配结果具体表征业务结果数据和操作行为数据之间的对应关系。进一步的，在这里进行匹配可以基于模糊匹配或者基于精准匹配的方式进行，若业务结果数据和操作行为数据存在唯一关联标识，如账号、用户ID等，则可以采用精准匹配的方式；若业务结果数据和操作行为数据之间不存在唯一关联标识，则可以采用模糊匹配的方式，例如可以基于时间维度采取模糊匹配的方式将业务结果数据和操作行为数据匹配。

S800：根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。

根据匹配结果，获取业务结果数据与操作行为数据之间的对应关系，再提取业务结果数据中的结果字段，基于业务结果数据与操作行为数据之间的对应关系，将结果字段补充操作行为数据中，这样在操作行为数据中就补充了业务结果属性，实现了操作行为数据与业务结果数据之间的有效关联。

上述业务数据处理方法，获取操作行为数据；根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据；将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。整个过程中，先获取操作行为数据，在接收到业务结果数据时，将业务结果数据与操作行为数据匹配，基于匹配结果将结果字段补充到操作行为数据中，实现了业务结果与操作行为数据的有效关联。

如图3所示，在其中一个实施例中，S200包括：

S220：获取多源数据；

S240：对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。

多源数据具体是指多个数据源的数据，具体可以是由多个平台传入的数据，在不同的平台上用户有不同的操作行为，不同平台响应这些操作行为，生成操作行为数据上传至服务器，服务器获取到多源数据。在这些多源数据中，可能包含有多种格式的数据，为便于后续进一步统一处理，需要对这些多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。在实际应用中，一般是将多源数据统一整理为json格式的操作行为数据，即在多源数据中可能有些来源数据的格式不符合json格式，在接收到这类来源数据时，需要先对其进行预处理，规整成json格式的数据，然后在对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。进一步的，清洗操作具体指定统一标准字段与多源数据的对应取值路径来进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据，清洗配置具体通过动态配置化方式来实现。

在其中一个实施例中，对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据之前，还包括：

获取操作与事件的关联关系；根据关联关系配置数据清洗规则；

对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据包括：采用配置后的数据清洗规则，对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。

在进行数据清洗时，需要对数据清洗规则进行配置。具体来说，用户操作与业务事件之间存在关联关系，这个关联关系可以采取预先记录，在需要时导入，在程序开发阶段，开发人员可以对操作或事件中有属性字段的配置进行字段的清洗规则配置，在进行数据清洗时，读取这部分数据来进行数据清洗规则配置，然后采用配置后的数据清洗规则，对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。进一步的，在数据清洗过程中，配置规则是需要依赖json特性来支持，因此，在对多源数据进行数据清洗之前，可以将多源数据转换为json格式的数据。

在其中一个实施例中，将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果包括：

将业务结果数据与操作行为数据进行模糊匹配或精准匹配，得到匹配结果。

在本实施例中，针对业务结果数据和操作行为数据选择模糊匹配或精准匹配的方式进行匹配得到匹配结果。其能够采用灵活、多样的方式实现业务结果数据和操作行为数据的匹配，满足不同应用场景的需求。

如图4所示，在其中一个实施例中，S600包括：

S620：判断业务结果数据与操作行为数据之间是否存在唯一关联标识；

S642：若不存在，则对业务结果数据与操作行为数据进行模糊匹配；

S644：若存在，则基于唯一关联标识，对业务结果数据与操作行为数据进行精准匹配。

操作行为数据和业务结果数据匹配有模糊匹配和精准匹配两种方式，其中模糊匹配，适用于行为数据和补充数据之间没有唯一关联标识的情况，如一键登录提交行为和登录结果数据之间，需要将登录结果数据中的结果及结果描述字段补充到一键登录提交的行为数据中，但这两条数据没有唯一关联标识，一个用户会话下，可以操作多次一键登录，相应的系统会有多笔登录结果数据，该情况下，使用模糊匹配方式，检索该用户会话下所有登录结果数据，取与当前一键登录提交最近一笔数据作为其补充源数据，每笔补充源数据被关联使用后将直接删除。精准匹配，适用于行为数据和补充数据之间有唯一关联标识的情况，如借款申请提交和借款结果数据中，都有借款流水号，该字段是唯一的，即每次借款申请提交后系统都会生成这样唯一的标识，且借款结果数据中，也携带有借款流水号，在进行借款提交申请数据的借款结果和结果描述信息补充时，检索借款流水号相同的借款结果业务数据进行补充处理。

在其中一个实施例中，根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中之后，还包括：

判断是否达到预设业务结果数据补充周期对应的时间阈值；若是，则推送结果字段补充后的操作行为数据；若否，则返回根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据。

由于操作行为数据和业务结果数据是异步送到至服务器的，因此需要设置业务结果数据补充等待时间，即设置预设业务结果数据补充周期，在该周期对应的时间阈值范围内，会持续接收业务结果数据，若达到了该补充周期对应的时间阈值，则表明本次业务结果数据补充进程停止，推送结果字段补充后的操作行为数据。进一步的，设置定时器，并且根据预设业务结果数据补充周期配置定时器的最大时间阈值，当计时时间达到最大时间阈值时，则停止接收新补充的业务结果数据，将已经补充结果字段的操作行为数据推送。

为详细说明本申请业务数据处理方法的技术方案，下面将采用具体实例，并且结合图5展开描述。在具体应用实例中，业务数据处理方法包括以下步骤：

1、开始进行业务数据处理；

2、接收不同类型数据，包括前端埋点数据、业务MQ数据以及网关请求数据等，形成多源数据；

3、对多源数据进行JSON格式处理；

4、对JSON格式处理后的数据，创建操作行为数据；

5、从配置表中读取，操作清洗配置规则，进行操作清洗规则配置；

6、根据配置，将来源数据中的字段设置到操作数据中，完成操作行为数据清洗；

7、判断是否需要进行业务结果数据补充，若是，则等待业务结果数据补充，若否，则直接输出操作行为数据；

8、接收异步补充的业务结果数据；

9、将业务结果数据进行JSON格式处理，将数据按照补充方式进行缓存，格式化补充的源数据；

10、按照配置规则进行对应的处理；

11、将处理后的业务结果数据与操作行为数据进行匹配以及业务结果补充的循环处理；

12、是否所有字段均处理完成，若是，则输出处理后的操作行为数据；若否，则进入13；

13、判断计时时间是否达到操作等待计时完成，若否，则返回11；若是，则输出处理后的操作行为数据。

应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的业务数据处理方法的业务数据处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个业务数据处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于业务数据处理方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图6所示，提供了一种业务数据处理装置，包括：

数据获取模块200，用于获取操作行为数据；

数据接收模块400，用于根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据；

匹配模块600，用于将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；

数据补充模块800，用于根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。

上述业务数据处理装置，获取操作行为数据；根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据；将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。整个过程中，先获取操作行为数据，在接收到业务结果数据时，将业务结果数据与操作行为数据匹配，基于匹配结果将结果字段补充到操作行为数据中，实现了业务结果与操作行为数据的有效关联。

在其中一个实施例中，数据获取模块200还用于获取多源数据；对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。

在其中一个实施例中，数据获取模块200还用于获取操作与事件的关联关系；根据关联关系配置数据清洗规则；采用配置后的数据清洗规则，对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。

在其中一个实施例中，匹配模块600还用于将业务结果数据与操作行为数据进行模糊匹配或精准匹配，得到匹配结果。

在其中一个实施例中，匹配模块600还用于判断业务结果数据与操作行为数据之间是否存在唯一关联标识；若不存在，则对业务结果数据与操作行为数据进行模糊匹配；若存在，则基于唯一关联标识，对业务结果数据与操作行为数据进行精准匹配。

在其中一个实施例中，上述业务数据处理装置还包括：

异步循环模块，用于判断是否达到预设业务结果数据补充周期对应的时间阈值；若是，则推送结果字段补充后的操作行为数据；若否，则控制数据接收模块400执行根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据。

上述业务数据装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储预设业务结果数据补充周期、数据清洗规则配置数据等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种业务数据处理方法。

本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取操作行为数据；

根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据；

将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；

根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取多源数据；对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取操作与事件的关联关系；根据关联关系配置数据清洗规则；采用配置后的数据清洗规则，对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

将业务结果数据与操作行为数据进行模糊匹配或精准匹配，得到匹配结果。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

判断业务结果数据与操作行为数据之间是否存在唯一关联标识；若不存在，则对业务结果数据与操作行为数据进行模糊匹配；若存在，则基于唯一关联标识，对业务结果数据与操作行为数据进行精准匹配。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

判断是否达到预设业务结果数据补充周期对应的时间阈值；若是，则推送结果字段补充后的操作行为数据；若否，则返回根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取操作行为数据；

根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据；

将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；

根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取多源数据；对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取操作与事件的关联关系；根据关联关系配置数据清洗规则；采用配置后的数据清洗规则，对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

将业务结果数据与操作行为数据进行模糊匹配或精准匹配，得到匹配结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

判断业务结果数据与操作行为数据之间是否存在唯一关联标识；若不存在，则对业务结果数据与操作行为数据进行模糊匹配；若存在，则基于唯一关联标识，对业务结果数据与操作行为数据进行精准匹配。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

判断是否达到预设业务结果数据补充周期对应的时间阈值；若是，则推送结果字段补充后的操作行为数据；若否，则返回根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据。

在一个实施例中，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以下步骤：

获取操作行为数据；

根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据；

将业务结果数据与操作行为数据进行匹配，得到匹配结果；

根据匹配结果，将业务结果数据中的结果字段补充至操作行为数据中。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取多源数据；对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取操作与事件的关联关系；根据关联关系配置数据清洗规则；采用配置后的数据清洗规则，对多源数据进行数据清洗，得到清洗后的操作行为数据。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

将业务结果数据与操作行为数据进行模糊匹配或精准匹配，得到匹配结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

判断业务结果数据与操作行为数据之间是否存在唯一关联标识；若不存在，则对业务结果数据与操作行为数据进行模糊匹配；若存在，则基于唯一关联标识，对业务结果数据与操作行为数据进行精准匹配。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

判断是否达到预设业务结果数据补充周期对应的时间阈值；若是，则推送结果字段补充后的操作行为数据；若否，则返回根据预设业务结果数据补充周期，接收业务结果数据。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。