广告信息处理方法、装置、设备和存储介质

技术领域

本申请实施例涉及数据分发领域，尤其涉及一种广告信息处理方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

在广告信息处理过程中，通过大型的社交或门户网站平台进行投放是目前比较常见且效果理想的方式。在大型平台上，广告优化师可以根据不同需要对不同类型的广告进行投放。

现有技术中的一种广告投放方式如图1a所示，图1a为现有技术中的一种广告投放模型示意图，由图可知，在一个广告系列下设置有多个广告组，广告组下可以包含多个广告，广告下面对应一个创意。其中，创意为创意设计师上传的图片或视频等。广告优化师会选择一个广告账号，然后在广告账号下创建广告，设置广告的相关属性，如广告名称、国家语言、受众、投放时间等，设置完毕后进行广告的发布。

后台会对发布的广告进行审核并最终将广告投放到对应的国家。经过一段时间的投放，后台会收集广告相关转化数据，如广告曝光数、点击数、花费等，对应于应用程序类别的广告还会统计其安装数量。在广告后台，可以根据日期维度、国家维度、广告投放渠道等查看不同维度的数据。通过查询此类数据，广告优化师可以进行数据分析，判断广告带来的效果，进而优化广告投放的内容，或者加大广告投放力度等，以求达到更好的效果。

然而上述广告投放方式，每次只能通过单个账号发布单个广告，针对跨账号、跨平台的广告投放缺乏合理的发布机制，广告投放发布效率较低，对于海量的广告信息数据缺乏高效的管理、分析机制，操作复杂程度高，不利于广告运营。

发明内容

本发明实施例提供了一种广告信息处理方法、装置、设备和存储介质，实现了广告的自动化、跨平台、跨账号的发布，提高了广告投放效率，同时提高了广告投放的精准度，广告投放效果更佳。

第一方面，本发明实施例提供了一种广告信息处理方法，该方法包括：

对各个数据渠道的广告信息进行拉取，将所述广告信息存储至高可用分布式数据库集群中，所述广告信息包括广告转化数据；

获取所述高可用分布式数据库集群中存储的广告信息，对所述广告信息进行数据挖掘和归因分析，将得到的数据进行聚合后生成分析结果；

基于所述分析结果确定关联的多媒体素材；

接收对所述多媒体素材的选择操作，以及对发布账号的设置操作，将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放。

第二方面，本发明实施例还提供了一种广告信息处理装置，该装置包括：

信息获取模块，用于对各个数据渠道的广告信息进行拉取，将所述广告信息存储至高可用分布式数据库集群中，所述广告信息包括广告转化数据；

信息分析处理模块，用于获取所述高可用分布式数据库集群中存储的广告信息，对所述广告信息进行数据挖掘和归因分析，将得到的数据进行聚合后生成分析结果；

素材确定模块，用于基于所述分析结果确定关联的多媒体素材；

广告投放模块，用于接收对所述多媒体素材的选择操作，以及对发布账号的设置操作，将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放。

第三方面，本发明实施例还提供了一种广告信息处理设备，该设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例所述的广告信息处理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本发明实施例所述的广告信息处理方法。

本发明实施例中，通过对各个数据渠道的广告信息进行拉取，将所述广告信息存储至高可用分布式数据库集群中，所述广告信息包括广告转化数据；获取所述高可用分布式数据库集群中存储的广告信息，对所述广告信息进行数据挖掘和归因分析，将得到的数据进行聚合后生成分析结果；基于所述分析结果确定关联的多媒体素材；接收对所述多媒体素材的选择操作，以及对发布账号的设置操作，将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放。由此，实现了广告的自动化、跨平台、跨账号的发布，提高了广告投放效率，同时提高了广告投放的精准度，广告投放效果更佳。

附图说明

图1a为现有技术中的一种广告投放模型示意图；

图1为本发明实施例提供的一种广告信息处理方法的流程图；

图1b为本发明实施例提供的一种广告信息处理系统的工作流程示意图；

图2为本发明实施例提供的另一种广告信息处理方法的流程图；

图2a为本发明实施例提供的一种对各个数据渠道的广告信息进行拉取、存储的示意图；

图3为本发明实施例提供的另一种广告信息处理方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的另一种广告信息处理方法的流程图；

图5为本发明实施例提供的一种广告信息处理装置的结构框图；

图6为本发明实施例提供的一种设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例，而非对本发明实施例的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。

图1为本发明实施例提供的一种广告信息处理方法的流程图，本实施例可适用于广告投放，该方法可以由计算设备如服务器来执行，具体包括如下步骤：

步骤S101、对各个数据渠道的广告信息进行拉取，将所述广告信息存储至高可用分布式数据库集群中。

在一个实施例中，对多个不同数据渠道下的多个广告信息进行拉取。其中，数据渠道可以是进行广告信息发布的平台，如获取Facebook平台、Google平台或其他数据渠道(如微博、博客、网页等)获取广告信息，拉取方式可以是通过平台提供的投放API接口进行信息拉取。在获取到广告信息后，将拉取到的广告信息存储至高可用分布式数据库集群中。示例性的，该高可用分布式数据库集群可以是TiDB分布式数据库集群。

在一个实施例中，通过系统创建的任务处理线程池以对拉取到的广告信息进行处理，进行数据的异步存储，将广告信息存储至TiDB分布式数据库集群中。

步骤S102、获取所述高可用分布式数据库集群中存储的广告信息，对所述广告信息进行数据挖掘和归因分析，将得到的数据进行聚合后生成分析结果。

在一个实施例中，获取高可用分布式数据库集群中存储的广告信息，对广告信息进行数据挖掘和归因分析，将得到的数据进行聚合后生成分析结果。该分析结果可用于在系统的设计前端进行展示，以供设计人员进行广告设计时参考。

示例性的，可以是对广告信息中的广告转化数据进行分析处理。其中，广告转化数据可以包括多个不同的维度，如日期、区域、国家、渠道和账号等，设计人员根据不同的需求查看不同维度的数据，以得到广告信息对应的转化效果。可选的，还可以通过设置的神经网络模型执行相应的数据挖掘和归因分析以得到每个广告信息的创意分值作为分析结果提供给设计人员。

步骤S103、基于所述分析结果确定关联的多媒体素材。

其中，该分析结果可以表征广告信息的受欢迎程度、点击率和留存率的高低。如确定出针对某一特定国家某一特定年龄人群，广告信息a的点击率较高，则分析出该广告信息a中出现的多媒体信息是相对受欢迎的，则将该广告信息a中的多媒体信息或者类似的多媒体信息确定为关联的多媒体素材，该多媒体素材可以是文字、图片、音乐等。

在一个实施例中，在确定关联的多媒体素材时，可进一步结合考虑不同的地域、不同国家的风土人情和人文特点。如国家b流行特殊装饰的帽子，则可将该特殊装饰的帽子确定为关联的多媒体素材；国家c流行使用语言d，则将语言d确定为关联的多媒体素材。

在另一个实施例中，基于分析结果确定关联的多媒体素材的方式还可以是：依据分析结果在多媒体素材库中确定各个多媒体素材的匹配度；将匹配度最高的多媒体素材确定为分析结果的关联多媒体素材。即通过系统自动匹配的方式以得到多个关联的多媒体素材供设计者进行选择。

在上述技术方案的基础上，还包括：对确定出的关联的多媒体素材执行批处理操作，该批处理操作包括图片视频裁剪、图片虚化、水印添加和背景音乐制作中的任意一种或多种，由此提高了多媒体素材的处理效率。相应的，还包括：将选择的多媒体素材添加至对应的收藏文件夹的步骤，并通过目录形式进行显示。示例性的，针对不同的设计人员可以单独设置以对应的文件夹用于存放该设计人员账号下的多媒体素材，以方便多媒体素材的查询、管理。进一步的，还包括：自动上传所述多媒体素材至广告平台进行审核，以获取审核结果。在后续进行广告发布投放时，会自动检测该审核结果，如果为审核通过则进行广告发布投放，以提高广告发布效率。

步骤S104、接收对所述多媒体素材的选择操作，以及对发布账号的设置操作，将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放。

在一个实施例中，当确定出关联的多媒体素材后，以供设计人员进行选择。同时设计人员可进行发布账号的选择，示例性的，在广告投放平台m存在发布账号m1、m2、m3等，在广告投放平台n存在发布账号n1、n2、n3等，设计人员可同时选择一个或多个账号同时进行广告的发布投放。示例性的，通过显示界面显示多个不同广告投放平台的多个不通过发布账号，以供设计人员进行选择。

在一个实施例中，多媒体素材可以有广告设计师进行上传，广告优化师对显示的多媒体素材执行选择操作，自由的选择合适的多媒体素材以进行广告的发布。发布过程中，可以是以目前现有的广告进行批量复制，也可以重新制作广告发布模板，按照广告模板来设置广告属性，并选择不同的广告账号，将广告发送到不同的广告平台上。可选的，针对采用广告发布模板的方式，还包括：响应于模板制作指令，生成广告发布模板；或者对已有的广告发布模板进行修改，通过广告发布模板将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放。

在上述技术方案的基础上，给出了一种具体的广告信息处理系统的工作流程。如图1b所示，图1b为本发明实施例提供的一种广告信息处理系统的工作流程示意图。由图可知，任务处理线程池根据计时单元的计时，周期性的从平台1、平台2以及其他渠道进行广告信息的数据拉取后存储至集群中，信息处理系统接收上传到的创意设计并从集群中获取广告信息进行数据挖掘、机器学习、归因分析处理后确定对应的多媒体素材，将多媒体素材与创意设计结合通过广告发布任务进行广告的自动远程发布。

由上述可知，通过对各个数据渠道的广告信息进行拉取，将所述广告信息存储至高可用分布式数据库集群中，获取高可用分布式数据库集群中存储的广告信息，对广告信息进行数据挖掘和归因分析，将得到的数据进行聚合后生成分析结果，基于分析结果确定关联的多媒体素材，接收对多媒体素材的选择操作，以及对发布账号的设置操作，将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放，实现了广告的自动化、跨平台、跨账号的发布，提高了广告投放效率，同时提高了广告投放的精准度，广告投放效果更佳。

图2为本发明实施例提供的另一种广告信息处理方法的流程图，给出了一种具体对各个数据渠道的广告信息进行拉取，将广告信息存储至高可用分布式数据库集群中的方法。如图2所示，技术方案具体如下：

步骤S201、对各个数据渠道的广告信息进行拉取，采用内存双队列模式对所述广告信息进行数据预处理，将数据预处理后的结果存储至高可用分布式数据库集群中。

在一个实施例中，如图2a所示，图2a为本发明实施例提供的一种对各个数据渠道的广告信息进行拉取、存储的示意图。由图可知，其采用内存双队列模式进行信息的拉取和落地存储。示例性的，任务调度器可先从账号任务队列中任务获取，通过平台1投放API和平台2投放API进行广告信息的拉取，对于拉取的广告信息将其缓存至第一数据队列中，对第一数据队列中的广告信息进行数据预处理，将数据预处理后的结果缓存至第二数据队列中，该数据预处理的方式可以是设置该广告信息对应的属性值，该属性值可以是广告信息的发布时间、国别、发布平台、广告类别等，由此以提高后续的数据挖掘、归因分析效率。在集群存储过程中，通过任务调度器获取第二数据队列中的数据，通过任务执行器的执行将数据存储至高可用分布式数据库集群中。

步骤S202、获取所述高可用分布式数据库集群中存储的广告信息，对所述广告信息进行数据挖掘和归因分析，将得到的数据进行聚合后生成分析结果。

步骤S203、基于所述分析结果确定关联的多媒体素材。

步骤S204、接收对所述多媒体素材的选择操作，以及对发布账号的设置操作，将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放。

由上述方案可知，通过采用内存双队列模式，将拉取的广告信息存储至第一数据队列中，对第一数据队列中的广告信息进行数据预处理，将数据预处理后的结果缓存至第二数据队列中，通过获取第二数据队列中的数据，存储至高可用分布式数据库集群中，将原本阻塞的同步处理流程变换为异步处理，显著加快了数据处理速度。

图3为本发明实施例提供的另一种广告信息处理方法的流程图，给出了一种具体的对广告信息进行数据挖掘和归因分析，将得到的数据进行聚合后生成分析结果的方式。如图3所示，技术方案具体如下：

步骤S301、对各个数据渠道的广告信息进行拉取，采用内存双队列模式对所述广告信息进行数据预处理，将数据预处理后的结果存储至高可用分布式数据库集群中。

步骤S302、获取所述高可用分布式数据库集群中存储的广告信息。

步骤S303、获取所述广告信息中不同维度的信息数据，对所述不同维度的信息数据通过预设函数进行处理得到对应的数据函数值，基于为所述每个不同维度的信息数据分配的权重计算得到每个广告创意的创意评分。

在一个实施例中，广告信息可以包含的维度如：日期、区域、国家、渠道、账号等。示例性的，针对创意评分的确定可采用如下公式分别对各个维度的信息数据进行运算并乘以相应权重来计算得到，具体如下：

创意评分＝f(安装量)*35+f(CPI)*30+f(次留)*30+f(ROI)*5

其中，安装量即每个广告投放出去获得的安装用户量；CPI为安装成本，计算公式为：广告花费/安装量；次留即次日留存，安装用户安装后的第一天还登陆过app的用户数；ROI为投资回报率，其计算公式为：广告收入/广告花费；函数f(x)为对不同维度的信息数据计算标准差后进行归一化的处理函数。

步骤S304、基于所述分析结果确定关联的多媒体素材。

步骤S305、接收对所述多媒体素材的选择操作，以及对发布账号的设置操作，将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放。

由上述方案可知，通过获取广告信息中不同维度的信息数据，对不同维度的信息数据通过预设函数进行处理得到对应的数据函数值，基于为每个不同维度的信息数据分配的权重计算得到每个广告创意的创意评分，由此实现了高效的广告信息的数据分析，为后续广告发布提供了合理的参考依据。

在上述技术方案的基础上，对广告信息进行数据挖掘和归因分析，将得到的数据进行聚合后生成分析结果，具体可以是：对所述广告信息进行分类；通过线性回归计算模型对各个分类下的广告信息进行计算，得到广告热度排序、广告点击率排序和广告留存率排序中的任意一种或多种。由此以实现对广告信息进行高效的分析处理得到需求的分析数据。

图4为本发明实施例提供的另一种广告信息处理方法的流程图，给出了一种具体的通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放的方式。如图4所示，技术方案具体如下：

步骤S401、对各个数据渠道的广告信息进行拉取，采用内存双队列模式对所述广告信息进行数据预处理，将数据预处理后的结果存储至高可用分布式数据库集群中。

步骤S402、获取所述高可用分布式数据库集群中存储的广告信息。

步骤S403、获取所述广告信息中不同维度的信息数据，对所述不同维度的信息数据通过预设函数进行处理得到对应的数据函数值，基于为所述每个不同维度的信息数据分配的权重计算得到每个广告创意的创意评分。

步骤S404、基于所述分析结果确定关联的多媒体素材。

步骤S405、接收对所述多媒体素材的选择操作，以及对发布账号的设置操作，创建多个并行发布任务，通过每个并行发布任务执行一个发布账号下的广告平台的投放。

在一个实施例中，通过创建多个并行发布任务，对设计人员选择的多个发布账号同时进行广告信息的发布，由此实现了广告信息的批量操作处理，解决了现有技术中需要登录某一平台账号进行广告信息发布带来的发布效率较低的问题。

在上述技术方案的基础上，在通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放之后，还包括：对每个投放的广告信息的投放时间以及转化比例进行统计，根据统计结果进行相应的广告信息的推送。示例性的，针对转化率相对较低的广告则给出下架提醒，针对转化率高的广告则给出继续保持上架的提醒。由此解决了现有广告投放机制中，投放平台无法根据广告转化数据的情况，或者根据自定义规则，去自动关停广告，或者加大广告的投放力度，需要频繁登录平台进行查看，不能实时通知设计师进行相应调整的问题。

在上述技术方案的基础上，在通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放之后，还包括：对每个所述发布账号设置对应的花费预算，根据相应的广告信息发布情况以及所述花费预算进行剩余预算的预估，当检测到预估结果小于预设值时，发送警告信息。其中，该预设值可以是花费预算总值的10％，即当预估结果确定出其下一周期剩余的预算小于初始的花费预算的10％时，给出警告信息，由此通知财务或相关人员进行及时的充值，保证广告信息的稳定发布。由此，进一步完善了广告信息处理机制，便于设计人员及时进行相应处理。

图5为本发明实施例提供的一种广告信息处理装置的结构框图，该装置用于执行上述实施例提供的广告信息处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图5所示，该装置具体包括：信息获取模块101、信息分析处理模块102、素材确定模块103和广告投放模块104，其中，

信息获取模块101，用于对各个数据渠道的广告信息进行拉取，将所述广告信息存储至高可用分布式数据库集群中，所述广告信息包括广告转化数据；

信息分析处理模块102，用于获取所述高可用分布式数据库集群中存储的广告信息，对所述广告信息进行数据挖掘和归因分析，将得到的数据进行聚合后生成分析结果；

素材确定模块103，用于基于所述分析结果确定关联的多媒体素材；

广告投放模块104，用于接收对所述多媒体素材的选择操作，以及对发布账号的设置操作，将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放。

由上述方案可知，通过对各个数据渠道的广告信息进行拉取，将所述广告信息存储至高可用分布式数据库集群中，获取高可用分布式数据库集群中存储的广告信息，对广告信息进行数据挖掘和归因分析，将得到的数据进行聚合后生成分析结果，基于分析结果确定关联的多媒体素材，接收对多媒体素材的选择操作，以及对发布账号的设置操作，将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放，实现了广告的自动化、跨平台、跨账号的发布，提高了广告投放效率，同时提高了广告投放的精准度，广告投放效果更佳。

在一个可能的实施例中，所述信息分析处理模块102还用于：

在将所述广告信息存储至高可用分布式数据库集群中之前，采用内存双队列模式对所述广告信息进行数据预处理，将数据预处理后的结果存储至高可用分布式数据库集群中。

在一个可能的实施例中，所述信息分析处理模块102具体用于：

将拉取的所述广告信息存储至第一数据队列中；

对所述第一数据队列中的广告信息进行数据预处理，将数据预处理后的结果缓存至第二数据队列中；

获取所述第二数据队列中的数据，存储至高可用分布式数据库集群中。

在一个可能的实施例中，所述信息分析处理模块102具体用于：

获取所述广告信息中不同维度的信息数据；

对所述不同维度的信息数据通过预设函数进行处理得到对应的数据函数值；

基于为所述每个不同维度的信息数据分配的权重计算得到每个广告创意的创意评分。

在一个可能的实施例中，所述信息分析处理模块102具体用于：

对所述广告信息进行分类；

通过线性回归计算模型对各个分类下的广告信息进行计算，得到广告热度排序、广告点击率排序和广告留存率排序中的任意一种或多种。

在一个可能的实施例中，所述素材确定模块103具体用于：

依据所述分析结果在多媒体素材库中确定各个多媒体素材的匹配度；

将所述匹配度最高的多媒体素材确定为所述分析结果的关联多媒体素材。

在一个可能的实施例中，所述素材确定模块103还用于：

在接收对所述多媒体素材的选择操作之前，对所述关联的多媒体素材执行批处理操作，所述批处理操作包括图片视频裁剪、图片虚化、水印添加和背景音乐制作中的任意一种或多种。

在一个可能的实施例中，所述素材确定模块103还用于：

在接收对所述多媒体素材的选择操作之后，将选择的多媒体素材添加至对应的收藏文件夹，并通过目录形式进行显示。

在一个可能的实施例中，所述素材确定模块103还用于：

在接收对所述多媒体素材的选择操作之后，自动上传所述多媒体素材至广告平台进行审核，以获取审核结果。

在一个可能的实施例中，所述广告投放模块104还用于：

在将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放之前，响应于模板制作指令，生成广告发布模板；

依据广告发布模板将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放。

在一个可能的实施例中，所述对发布账号的设置操作包括选择多个不同的发布账号的操作，所述广告投放模块104具体用于：

创建多个并行发布任务，通过每个并行发布任务执行一个发布账号下的广告平台的投放。

在一个可能的实施例中，广告投放模块104还用于：

在通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放之后，对每个投放的广告信息的投放时间以及转化比例进行统计，根据统计结果进行相应的广告信息的推送。

在一个可能的实施例中，广告投放模块104还用于：

在通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放之后，对每个所述发布账号设置对应的花费预算，根据相应的广告信息发布情况以及所述花费预算进行剩余预算的预估，当检测到预估结果小于预设值时，发送警告信息。

图6为本发明实施例提供的一种广告信息处理设备的结构示意图，如图6所示，该设备包括处理器201、存储器202、输入装置203和输出装置204；设备中处理器201的数量可以是一个或多个，图6中以一个处理器201为例；设备中的处理器201、存储器202、输入装置203和输出装置204可以通过总线或其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。存储器202作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的广告信息处理方法对应的程序指令/模块。处理器201通过运行存储在存储器202中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的广告信息处理方法。输入装置203可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置204可包括显示屏等显示设备。

本发明实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种广告信息处理方法，该方法包括：

对各个数据渠道的广告信息进行拉取，将所述广告信息存储至高可用分布式数据库集群中，所述广告信息包括广告转化数据；

获取所述高可用分布式数据库集群中存储的广告信息，对所述广告信息进行数据挖掘和归因分析，将得到的数据进行聚合后生成分析结果；

基于所述分析结果确定关联的多媒体素材；

接收对所述多媒体素材的选择操作，以及对发布账号的设置操作，将选择的多媒体素材通过设置的发布账号进行对应广告平台的投放。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明实施例可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，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，或者网络设备等)执行本发明实施例各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述广告信息处理装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明实施例的保护范围。

注意，上述仅为本发明实施例的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明实施例不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明实施例的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明实施例进行了较为详细的说明，但是本发明实施例不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明实施例构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明实施例的范围由所附的权利要求范围决定。