本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于相關(guān)性的搜索詞處理方法、裝置及計算設備。

背景技術(shù)：

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的人開始享受互聯(lián)網(wǎng)為工作和生活帶來的各種便利。比如需要獲取信息時，可通過在瀏覽器中鍵入搜索詞，利用搜索引擎來進行與搜索詞相關(guān)的信息搜索。而在用戶搜索一個關(guān)鍵詞時，往往也希望搜索其相關(guān)關(guān)鍵詞，例如用戶輸入“java”，可能存在更符合其意圖的關(guān)鍵詞，如“javaweb”、“java后端”。因此，針對用戶關(guān)鍵詞，結(jié)合不同關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系，準確提供其相關(guān)詞匯能幫助用戶節(jié)省輸入時間，同時提升轉(zhuǎn)化率。

目前的主流方法是后繼詞結(jié)合協(xié)同過濾算法，主要思想是：考慮到用戶輸入“三國志”，得到搜索結(jié)果的幾分鐘內(nèi)再次輸入“真三國無雙”，可以認為具有相同后繼詞的用戶查詢詞條有一定相似度，如果用戶輸入數(shù)據(jù)足夠，基于協(xié)同過濾算法能可給出這些詞條的相關(guān)搜索詞。然而，后繼詞結(jié)合協(xié)同過濾算法仍存在不小的缺陷，特別是在招聘行業(yè)的網(wǎng)站內(nèi)部搜索中，問題更為明顯。

相比大型網(wǎng)站，招聘行業(yè)搜索數(shù)據(jù)體量并不大，用戶查詢詞條同質(zhì)化嚴重，因此許多詞條可能沒有后繼詞。而且，作為招聘人員的用戶，其搜索規(guī)律不符合“同一用戶搜索詞都是相關(guān)的”這一前提條件，這類用戶的搜索內(nèi)容通常毫不相干，此時使用后繼詞失效。此外，熱門詞如“java”、“產(chǎn)品經(jīng)理”等詞匯常常成為其他詞的后繼詞，這對冷門相關(guān)詞匯不利，但對熱門詞施加懲罰又需要手工調(diào)整權(quán)重，增大了項目的難度，且實際項目中發(fā)現(xiàn)難以控制。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為此，本發(fā)明提供一種基于相關(guān)性的搜索詞處理的技術(shù)方案，以力圖解決或者至少緩解上面存在的問題。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種基于相關(guān)性的搜索詞處理方法，適于在計算設備中執(zhí)行，該方法包括如下步驟：獲取多個用戶中各用戶的搜索日志，從搜索日志中提取可用搜索詞；對各可用搜索詞進行分詞處理，以獲取其對應的一個或更多個特征詞；將一個或更多個特征詞分別進行轉(zhuǎn)換以生成對應的關(guān)鍵詞，并組合一個或更多個對應的關(guān)鍵詞，以形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列；從各關(guān)鍵詞序列所對應的可用搜索詞中，選擇出現(xiàn)頻次最高的可用搜索詞作為該關(guān)鍵詞序列的特定搜索詞；將各關(guān)鍵詞序列分別輸入到相關(guān)性計算模型中進行訓練，按照相關(guān)性從大到小的順序輸出與輸入的關(guān)鍵詞序列相關(guān)的第一數(shù)量個關(guān)鍵詞序列；將第一數(shù)量個輸出的關(guān)鍵詞序列均替換為其對應的特定搜索詞，從而形成關(guān)鍵詞序列與第一數(shù)量個特定搜索詞之間的對應關(guān)系。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法中，從搜索日志中提取可用搜索詞的步驟包括：從搜索日志中獲取原始搜索詞并統(tǒng)計其數(shù)量；若數(shù)量大于第一數(shù)值，則將數(shù)量對應的用戶的原始搜索詞直接刪除；統(tǒng)計所有未刪除的各原始搜索詞的搜索次數(shù)；過濾掉搜索次數(shù)小于第二數(shù)值的原始搜索詞，將剩余的原始搜索詞作為可用搜索詞。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法中，將一個或更多個特征詞分別進行轉(zhuǎn)換以生成對應的關(guān)鍵詞的步驟包括：剔除一個或更多個特征詞中屬于無意義詞或敏感詞的特征詞；將剔除后剩余的特征詞進行同義詞轉(zhuǎn)化，以生成對應的關(guān)鍵詞。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法中，組合一個或更多個對應的關(guān)鍵詞，以形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列的步驟包括：對一個或更多個對應的關(guān)鍵詞進行文本升序排列；對排列后的關(guān)鍵詞，將相鄰兩個關(guān)鍵詞之間以第一符號進行連接，以形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法中，第一符號為下劃線

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法中，在形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列的步驟之后，還包括：統(tǒng)計各關(guān)鍵詞序列重復出現(xiàn)的次數(shù)；若次數(shù)低于第一數(shù)值，則剔除次數(shù)對應的關(guān)鍵詞序列；若次數(shù)不低于第一數(shù)值，則保留次數(shù)對應的關(guān)鍵詞序列。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法中，當接收到用戶鍵入的查詢搜索詞時，該方法還包括：對查詢搜索詞進行處理，以形成與查詢搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列；根據(jù)關(guān)鍵詞序列獲取與其對應的第一數(shù)量個特定搜索詞，并從該第一數(shù)量個特定搜索詞中選出前第二數(shù)量個特定搜索詞，第二數(shù)量不大于第一數(shù)量；將該第二數(shù)量個特定搜索詞作為查詢搜索詞的相關(guān)詞推薦給該用戶。

根據(jù)本發(fā)明的又一個方面，提供一種基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置，適于駐留在計算設備中，該裝置包括提取模塊、分詞模塊、轉(zhuǎn)換模塊、選擇模塊、訓練模塊和替換模塊。其中，提取模塊適于獲取多個用戶中各用戶的搜索日志，從搜索日志中提取可用搜索詞；分詞模塊適于對各可用搜索詞進行分詞處理，以獲取其對應的一個或更多個特征詞；轉(zhuǎn)換模塊適于將一個或更多個特征詞分別進行轉(zhuǎn)換以生成對應的關(guān)鍵詞，并組合一個或更多個對應的關(guān)鍵詞，以形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列；選擇模塊適于從各關(guān)鍵詞序列所對應的可用搜索詞中，選擇出現(xiàn)頻次最高的可用搜索詞作為該關(guān)鍵詞序列的特定搜索詞；訓練模塊適于將各關(guān)鍵詞序列分別輸入到相關(guān)性計算模型中進行訓練，按照相關(guān)性從大到小的順序輸出與輸入的關(guān)鍵詞序列相關(guān)的第一數(shù)量個關(guān)鍵詞序列；替換模塊適于將第一數(shù)量個輸出的關(guān)鍵詞序列均替換為其對應的特定搜索詞，從而形成關(guān)鍵詞序列與第一數(shù)量個特定搜索詞之間的對應關(guān)系。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置中，提取模塊進一步適于：從搜索日志中獲取原始搜索詞并統(tǒng)計其數(shù)量當數(shù)量大于第一數(shù)值時，將數(shù)量對應的用戶的原始搜索詞直接刪除；統(tǒng)計所有未刪除的各原始搜索詞的搜索次數(shù)；過濾掉搜索次數(shù)小于第二數(shù)值的原始搜索詞，將剩余的原始搜索詞作為可用搜索詞。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置中，轉(zhuǎn)換模塊進一步適于：剔除一個或更多個特征詞中屬于無意義詞或敏感詞的特征詞；將剔除后剩余的特征詞進行同義詞轉(zhuǎn)化，以生成對應的關(guān)鍵詞。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置中，轉(zhuǎn)換模塊進一步適于：對一個或更多個對應的關(guān)鍵詞進行文本升序排列；對排列后的關(guān)鍵詞，將相鄰兩個關(guān)鍵詞之間以第一符號進行連接，以形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置中，第一符號為下劃線。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置中，還包括處理模塊，適于：統(tǒng)計各關(guān)鍵詞序列重復出現(xiàn)的次數(shù)；當次數(shù)低于第一數(shù)值時，剔除次數(shù)對應的關(guān)鍵詞序列；當次數(shù)不低于第一數(shù)值時，保留次數(shù)對應的關(guān)鍵詞序列。

可選地，在根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置中，還包括推薦模塊，適于：當接收到用戶鍵入的查詢搜索詞時，對查詢搜索詞進行處理，以形成與查詢搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列；根據(jù)關(guān)鍵詞序列獲取與其對應的第一數(shù)量個特定搜索詞，并從該第一數(shù)量個特定搜索詞中選出前第二數(shù)量個特定搜索詞，第二數(shù)量不大于第一數(shù)量；將該第二數(shù)量個特定搜索詞作為查詢搜索詞的相關(guān)詞推薦給該用戶。

根據(jù)本發(fā)明的又一個方面，提供一種計算設備，包括根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置。

根據(jù)本發(fā)明的又一個方面，提供一種計算設備，包括一個或多個處理器、存儲器以及一個或多個程序，其中一個或多個程序存儲在存儲器中并被配置為由一個或多個處理器執(zhí)行，一個或多個程序包括用于執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法的指令。

根據(jù)本發(fā)明的又一個方面，還提供一種存儲一個或多個程序的計算機可讀存儲介質(zhì)，一個或多個程序包括指令，指令當由計算設備執(zhí)行時，使得計算設備執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法。

根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理的技術(shù)方案，首先對用戶的各可用搜索詞進行分詞處理以獲取對應的一個或更多個特征詞，將各特征詞進行轉(zhuǎn)換以生成對應的關(guān)鍵詞，組合各關(guān)鍵詞以形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列，從各關(guān)鍵詞序列所對應的可用搜索詞中，選擇出現(xiàn)頻次最高的可用搜索詞作為該關(guān)鍵詞序列的特定搜索詞，將各關(guān)鍵詞序列分別輸入到相關(guān)性計算模型中進行訓練，按照相關(guān)性從大到小的順序輸出與輸入的關(guān)鍵詞序列相關(guān)的第一數(shù)量個關(guān)鍵詞序列，將第一數(shù)量個輸出的關(guān)鍵詞序列均替換為其對應的特定搜索詞，形成關(guān)鍵詞序列與第一數(shù)量個特定搜索詞之間的對應關(guān)系。在上述技術(shù)方案中，該相關(guān)性計算模型僅考慮搜索詞之間的距離，當窗口設置為無窮大時，用戶的無規(guī)律搜索將不影響其相關(guān)性計算，同時在冷門詞匯的處理上也具有明顯優(yōu)勢，無需對熱門詞匯人工調(diào)權(quán)。此外，在形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列的之后，對于各關(guān)鍵詞序列重復出現(xiàn)的次數(shù)進行統(tǒng)計，對于次數(shù)第一數(shù)值的關(guān)鍵詞序列予以剔除，無需對所有關(guān)鍵詞序列進行后續(xù)處理，降低了計算復雜度和時間成本。此外，用戶的可用搜索詞是預先從搜索日志中提取出來的，在提取過程中會過濾垃圾用戶和搜索次數(shù)低的搜索數(shù)據(jù)，在確保結(jié)果有效且準確的的同時，進一步提高了處理速度。

附圖說明

為了實現(xiàn)上述以及相關(guān)目的，本文結(jié)合下面的描述和附圖來描述某些說明性方面，這些方面指示了可以實踐本文所公開的原理的各種方式，并且所有方面及其等效方面旨在落入所要求保護的主題的范圍內(nèi)。通過結(jié)合附圖閱讀下面的詳細描述，本公開的上述以及其它目的、特征和優(yōu)勢將變得更加明顯。遍及本公開，相同的附圖標記通常指代相同的部件或元素。

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的計算設備100的結(jié)構(gòu)框圖；

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法200的流程圖；

圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的一個實施例的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置300的示意圖；

圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的又一個實施例的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置400的示意圖；以及

圖5示出了根據(jù)本發(fā)明的又一個實施例的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置500的示意圖。

具體實施方式

下面將參照附圖更詳細地描述本公開的示例性實施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實施例，然而應當理解，可以以各種形式實現(xiàn)本公開而不應被這里闡述的實施例所限制。相反，提供這些實施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍完整的傳達給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。

圖1是示例計算設備100的框圖。在基本的配置102中，計算設備100典型地包括系統(tǒng)存儲器106和一個或者多個處理器104。存儲器總線108可以用于在處理器104和系統(tǒng)存儲器106之間的通信。

取決于期望的配置，處理器104可以是任何類型的處理，包括但不限于：微處理器(μp)、微控制器(μc)、數(shù)字信息處理器(dsp)或者它們的任何組合。處理器104可以包括諸如一級高速緩存110和二級高速緩存112之類的一個或者多個級別的高速緩存、處理器核心114和寄存器116。示例的處理器核心114可以包括運算邏輯單元(alu)、浮點數(shù)單元(fpu)、數(shù)字信號處理核心(dsp核心)或者它們的任何組合。示例的存儲器控制器118可以與處理器104一起使用，或者在一些實現(xiàn)中，存儲器控制器118可以是處理器104的一個內(nèi)部部分。

取決于期望的配置，系統(tǒng)存儲器106可以是任意類型的存儲器，包括但不限于：易失性存儲器(諸如ram)、非易失性存儲器(諸如rom、閃存等)或者它們的任何組合。系統(tǒng)存儲器106可以包括操作系統(tǒng)120、一個或者多個應用122以及程序數(shù)據(jù)124。在一些實施方式中，應用122可以布置為在操作系統(tǒng)上利用程序數(shù)據(jù)124進行操作。

計算設備100還可以包括有助于從各種接口設備(例如，輸出設備142、外設接口144和通信設備146)到基本配置102經(jīng)由總線/接口控制器130的通信的接口總線140。示例的輸出設備142包括圖形處理單元148和音頻處理單元150。它們可以被配置為有助于經(jīng)由一個或者多個a/v端口152與諸如顯示器或者揚聲器之類的各種外部設備進行通信。示例外設接口144可以包括串行接口控制器154和并行接口控制器156，它們可以被配置為有助于經(jīng)由一個或者多個i/o端口158和諸如輸入設備(例如，鍵盤、鼠標、筆、語音輸入設備、觸摸輸入設備)或者其他外設(例如打印機、掃描儀等)之類的外部設備進行通信。示例的通信設備146可以包括網(wǎng)絡控制器160，其可以被布置為便于經(jīng)由一個或者多個通信端口164與一個或者多個其他計算設備162通過網(wǎng)絡通信鏈路的通信。

網(wǎng)絡通信鏈路可以是通信介質(zhì)的一個示例。通信介質(zhì)通?？梢泽w現(xiàn)為在諸如載波或者其他傳輸機制之類的調(diào)制數(shù)據(jù)信號中的計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序模塊，并且可以包括任何信息遞送介質(zhì)?！罢{(diào)制數(shù)據(jù)信號”可以這樣的信號，它的數(shù)據(jù)集中的一個或者多個或者它的改變可以在信號中編碼信息的方式進行。作為非限制性的示例，通信介質(zhì)可以包括諸如有線網(wǎng)絡或者專線網(wǎng)絡之類的有線介質(zhì)，以及諸如聲音、射頻(rf)、微波、紅外(ir)或者其它無線介質(zhì)在內(nèi)的各種無線介質(zhì)。這里使用的術(shù)語計算機可讀介質(zhì)可以包括存儲介質(zhì)和通信介質(zhì)二者。

計算設備100可以實現(xiàn)為服務器，例如文件服務器、數(shù)據(jù)庫服務器、應用程序服務器和web服務器等，也可以實現(xiàn)為小尺寸便攜(或者移動)電子設備的一部分，這些電子設備可以是諸如蜂窩電話、個人數(shù)字助理(pda)、個人媒體播放器設備、無線網(wǎng)絡瀏覽設備、個人頭戴設備、應用專用設備、或者可以包括上面任何功能的混合設備。計算設備100還可以實現(xiàn)為包括桌面計算機和筆記本計算機配置的個人計算機。在一些實施例中，計算設備100實現(xiàn)為服務器，該服務器被配置為執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法200。應用122包括根據(jù)本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置300。

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法200的流程圖?；谙嚓P(guān)性的搜索詞處理方法200適于在實現(xiàn)為服務器的計算設備(例如圖1所示的計算設備100)中執(zhí)行。

如圖2所示，方法200始于步驟s210。在步驟s210中，獲取多個用戶中各用戶的搜索日志，從搜索日志中提取可用搜索詞。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，可通過以下方式從搜索日志中提取可用搜索詞。首先從搜索日志中獲取原始搜索詞并統(tǒng)計其數(shù)量，若該數(shù)量大于第一數(shù)值，則將該數(shù)量對應的用戶的原始搜索詞直接刪除。隨后，統(tǒng)計所有未刪除的各原始搜索詞的搜索次數(shù)，過濾掉搜索次數(shù)小于第二數(shù)值的原始搜索詞，將剩余的原始搜索詞作為可用搜索詞。其中，第一數(shù)值優(yōu)選為200，第二數(shù)值優(yōu)選為3。在該實施方式中，對于用戶a而言，其搜索日志中的原始搜索詞共計150個，而用戶b的搜索日志中的原始搜索詞共計237個，用戶c的日志中的原始搜索詞共計89個。由于用戶b的搜索日志中原始搜索詞的數(shù)量大于100，因此將用戶b的原始搜索詞直接刪除，這相當于將用戶b視作垃圾用戶進行預先過濾處理。用戶a的150個原始搜索詞和用戶c的89個原始搜索詞得以保留，此時再統(tǒng)計各原始搜索詞的搜索次數(shù)，其中用戶a有115個原始搜索詞的搜索次數(shù)小于3，用戶c有56個原始搜索詞的搜索次數(shù)小于3，過濾掉搜索次數(shù)小于3的原始搜索詞，將剩余的68個原始搜索詞作為可用搜索詞。應說明的是，所獲取的搜索日志為用戶一年時間的日志，初次全量獲取，以后每日增量更新。

隨后，進入步驟s220，對各可用搜索詞進行分詞處理，以獲取其對應的一個或更多個特征詞。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，通過jieba分詞工具對可用搜索詞進行分詞處理，比如當可用搜索詞為“java軟件開發(fā)工程師”時，分詞處理后的結(jié)果為“java”、“軟件開發(fā)”和“工程師”這3個特征詞。需要說明的是，分詞處理所使用的工具或算法，在本發(fā)明中并不進行限制，只要能滿足準確分詞的條件即可，換言之，所有這些對于了解本發(fā)明方案的技術(shù)人員來說是可以容易想到的，并且也在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)，此處不予以贅述。

在獲得特征詞后，執(zhí)行步驟s230，將一個或更多個特征詞分別進行轉(zhuǎn)換以生成對應的關(guān)鍵詞，并組合一個或更多個對應的關(guān)鍵詞，以形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，通過以下方式對特征詞進行轉(zhuǎn)換以生成對應的關(guān)鍵詞，先剔除一個或更多個特征詞中屬于無意義詞或敏感詞的特征詞，再將剔除后剩余的特征詞進行同義詞轉(zhuǎn)化，以生成對應的關(guān)鍵詞。在該實施方式中，特征詞內(nèi)的空字符，如“”、“\t”、“\n”，全由數(shù)字構(gòu)成的搜索詞均可作為無意義詞直接去除，而后在進行同義詞轉(zhuǎn)換時，通常是利用對應的詞典，無條件地將某些搜索詞轉(zhuǎn)化為同義詞，例如“開發(fā)”、“開發(fā)工程師”、“軟件工程師”、“軟件開發(fā)”、“軟件開發(fā)工程師”均轉(zhuǎn)化為“工程師”，則“工程師”為對應的關(guān)鍵詞，“主管”、“head”、“負責人”、“總監(jiān)”、“tl”均轉(zhuǎn)化成“l(fā)eader”，則“l(fā)eader”為對應的關(guān)鍵詞。因此，步驟s220中所生成的3個特征詞“java”、“軟件開發(fā)”和“工程師”，所對應的關(guān)鍵詞依次為“java”、“工程師”和“工程師”，由于后兩者相同，因此最終得到的關(guān)鍵詞為“java”和“工程師”。對特征詞的轉(zhuǎn)換處理并非只限于上述表達，在符合應用場景的條件下可以適當調(diào)整轉(zhuǎn)換規(guī)則，所有這些對于了解本發(fā)明方案的技術(shù)人員來說是可以容易想到的，并且也在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)，此處不予以贅述。

在將特征詞進行轉(zhuǎn)換以生成對應的關(guān)鍵詞后，開始對一個或多個關(guān)鍵詞進行組合，以形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，可通過以下方式形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列。首先，對一個或更多個對應的關(guān)鍵詞進行文本升序排列，然后，對排列后的關(guān)鍵詞，將相鄰兩個關(guān)鍵詞之間以第一符號進行連接，以形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列。其中，第一符號為下劃線。在該實施方式中，對“java”和“工程師”這2個關(guān)鍵詞進行文本升序排列，可知“java”排在第一位，“工程師”排在第二位，將兩者以下劃線相連，最終可得與可用搜索詞“java軟件開發(fā)工程師”對應的關(guān)鍵詞序列為“java_工程師”。

當然，為了進一步簡化計算復雜度，在得到各關(guān)鍵詞序列之后，還可根據(jù)關(guān)鍵詞序列的重復次數(shù)來濾除部分關(guān)鍵詞序列。根據(jù)本發(fā)明的又一個實施例，在形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列之后，統(tǒng)計各關(guān)鍵詞序列重復出現(xiàn)的次數(shù)，若該次數(shù)低于第一數(shù)值，則剔除該次數(shù)對應的關(guān)鍵詞序列，若該次數(shù)不低于第一數(shù)值，則保留該次數(shù)對應的關(guān)鍵詞序列。其中，第一數(shù)值優(yōu)選為20。在該實施方式中，關(guān)鍵詞序列“java_工程師”重復出現(xiàn)的次數(shù)為39次，不低于20，則保留該關(guān)鍵詞序列。需要說明的是，剔除關(guān)鍵詞序列一般是在某些必要的應用場景下才執(zhí)行的步驟，具體應參考當前場景是否具有剔除的需求，且第一數(shù)值的設定同樣需要根據(jù)實際情況來予以衡量。

在步驟s240中，從各關(guān)鍵詞序列所對應的可用搜索詞中，選擇出現(xiàn)頻次最高的可用搜索詞作為該關(guān)鍵詞序列的特定搜索詞。為說明步驟s240及后續(xù)處理步驟，根據(jù)本發(fā)明的又一個實施例，根據(jù)步驟s210，獲取用戶a的可用搜索詞分別為“java網(wǎng)頁”、“java程序員”和“java后臺腳本”，用戶b的可用搜索詞分別為“java程序員”和“java后臺”，用戶c的可用搜索詞分別為“java工程師”和“java后臺”。通過步驟s220和s230，獲取各可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列，具體如表1所示：

表1

此時，對表1中各關(guān)鍵詞序列所對應的可用搜索詞進行出現(xiàn)頻次統(tǒng)計，

具體如表2所示：

表2

根據(jù)表2中各可用搜索詞的出現(xiàn)頻次，選擇出現(xiàn)頻次最高的可用搜索詞作為關(guān)鍵詞序列的特定搜索詞，則對于關(guān)鍵詞序列“java_工程師”而言，可用搜索詞“java程序員”的出現(xiàn)頻次為2，大于可用搜索詞“java工程師”的出現(xiàn)頻次，則其特定搜索詞為“java程序員”。表3示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的關(guān)鍵詞序列及其對應的特定搜索詞的示例，具體如下：

表3

在這里，將表2中可用搜索詞與關(guān)鍵詞序列之間的對應關(guān)系形成一個新的關(guān)系表，記為映射表，將表3中關(guān)鍵詞序列與特定搜索詞之間的對應關(guān)系形成一個新的關(guān)系表，記為眾數(shù)還原表，以便后續(xù)步驟處理。此后，進入步驟s250，將各關(guān)鍵詞序列分別輸入到相關(guān)性計算模型中進行訓練，按照相關(guān)性從大到小的順序輸出與輸入的關(guān)鍵詞序列相關(guān)的第一數(shù)量個關(guān)鍵詞序列。其中，第一數(shù)量優(yōu)選為20。當然，當相關(guān)的關(guān)鍵詞序列數(shù)量少于第一數(shù)量，

如少于20時，直接按照相關(guān)性從大到小的順序輸出與輸入的關(guān)鍵詞序列相關(guān)的所有關(guān)鍵詞序列即可。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，相關(guān)性計算模型選用item2vec模型，將步驟s240得到的關(guān)鍵詞序列“java_網(wǎng)頁”、“java_工程師”、“java_后臺”和“java_后臺_腳本”分別輸入到item2vec模型中進行訓練。item2vec模型與word2vec模型不同，word2vec模型是將一個句子看成詞構(gòu)成的有序序列，item2vec模型舍棄了句子內(nèi)詞的空間信息，將其看成詞構(gòu)成的集合，并且相比word2vec模型僅將上下文窗口大小內(nèi)的詞作為上下文，item2vec模型對任一詞，將樣本中的全部詞均視為其上下文，換言之，item2vec模型的上下文窗口視為無窮大。由此可知，若將word2vec模型的上下文窗口設置為一個很大的正整數(shù)，則可將該word2vec模型當作item2vec模型進行訓練。在該實施方式中，利用gensim工具，調(diào)用其word2vec模型對各關(guān)鍵詞序列進行訓練，參數(shù)設定為：模型向量維數(shù)vecsize＝200，訓練次數(shù)itemnum＝200，上下文窗口window＝1000000。在這里將上下文窗口window的大小設置為1000000，其數(shù)值超過原始搜索詞的個數(shù)，因此對每一個原始搜索詞，它的上下文都是整個文檔，此處即體現(xiàn)了item2vec模型。在通過相關(guān)性計算模型對各關(guān)鍵詞序列完成訓練后，對于各關(guān)鍵詞序列，將獲得與之相關(guān)的其他關(guān)鍵詞序列的相關(guān)系數(shù)作為相關(guān)性，這里相關(guān)系數(shù)的取值范圍為0～1。表4示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的關(guān)鍵詞序列相關(guān)關(guān)系的示例，此時尚未進行排序處理，具體如下：

表4

如表4所示，coef1、coef2、coef3和coef4分別表示對應的相關(guān)性的數(shù)值，

其值依次為0.75、0.35、0.86和0.61。根據(jù)這一結(jié)果，對各輸出的關(guān)鍵詞序列排序，最終得到基于相關(guān)性排序后的關(guān)鍵詞序列相關(guān)關(guān)系的示例，具體如表5所示：

表5

最后，進入步驟s270，將第一數(shù)量個輸出的關(guān)鍵詞序列均替換為其對應的特定搜索詞，從而形成關(guān)鍵詞序列與第一數(shù)量個特定搜索詞之間的對應關(guān)系。根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，參照眾數(shù)還原表，將輸出的關(guān)鍵詞序列“java_工程師”、“java_后臺”、“java_網(wǎng)頁”和“java_后臺_腳本”依次替換為其對于的特定搜索詞，即分別替換為“java程序員”、“java后臺”、“java網(wǎng)頁”和“java后臺腳本”。表6示出了根據(jù)本發(fā)明一個實施例的關(guān)鍵詞序列與特定搜索詞對應關(guān)系的示例，具體如下：

表6

在構(gòu)建出關(guān)鍵詞序列與特定搜索詞的對應關(guān)系后，一般是將其存在數(shù)據(jù)庫中以便隨時查詢，因此可以通過這一對應關(guān)系快速且準確地向用戶推薦其鍵入的查詢搜索詞的相關(guān)詞。根據(jù)本發(fā)明的又一個實施例，當接收到用戶鍵入的查詢搜索詞時，先對查詢搜索詞進行處理，以形成與查詢搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列，再根據(jù)關(guān)鍵詞序列獲取與其對應的第一數(shù)量個特定搜索詞，并從該第一數(shù)量個特定搜索詞中選出前第二數(shù)量個特定搜索詞，且第二數(shù)量不大于第一數(shù)量，最后將該第二數(shù)量個特定搜索詞作為查詢搜索詞的相關(guān)詞推薦給該用戶。其中，第二數(shù)量優(yōu)選為10。當然，若獲取到的特定搜索詞的數(shù)量未超過第二數(shù)量，則將特定搜索詞全部作為查詢搜索詞的相關(guān)詞推薦給該用戶。進一步地，將熱門的特定搜索詞，如“產(chǎn)品經(jīng)理”、“java工程師”等與關(guān)鍵詞序列的對應關(guān)系放入熱門緩存，以加快服務速度。

在該實施方式中，用戶鍵入的查詢搜索詞為“java網(wǎng)站”，為提高處理效率，首先在映射表中查找是否存在與查詢搜索詞相同的可用搜索詞，若存在，則直接獲取該可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列，而無需對查詢搜索詞進行處理，以形成與查詢搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列，若不存在，則按照步驟s220和步驟s230形成與查詢搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列。很明顯，映射表中的可用搜索詞并不存在“java網(wǎng)站”，則對其進行處理得到對應的關(guān)鍵詞序列為“java_網(wǎng)頁”。接下來，從熱門緩存中查找是否存在關(guān)鍵詞序列“java_網(wǎng)頁”，若存在，則直接獲取與該關(guān)鍵詞序列對應的第一數(shù)量個特定搜索詞，并將其中前第二數(shù)量個特定搜索詞作為相關(guān)詞推薦給用戶，若不存在，則查詢數(shù)據(jù)庫中是否存在關(guān)鍵詞序列“java_網(wǎng)頁”，若存在，則獲取與該關(guān)鍵詞序列對應的第一數(shù)量個特定搜索詞，并將其中前第二數(shù)量個特定搜索詞作為相關(guān)詞推薦給用戶。此時，在熱門緩存中查找到了關(guān)鍵詞序列“java_網(wǎng)頁”，由于特定搜索詞的數(shù)量小于第二數(shù)量，因此最終推薦給用戶的相關(guān)詞依次為“java程序員”和“java后臺”。

圖3示出了本發(fā)明一個實施例的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置300的示意圖。如圖3所示，基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置300包括提取模塊310、分詞模塊320、轉(zhuǎn)換模塊330、選擇模塊340、訓練模塊350和替換模塊360。

提取模塊310適于獲取多個用戶中各用戶的搜索日志，從搜索日志中提取可用搜索詞。提取模塊310進一步適于從搜索日志中獲取原始搜索詞并統(tǒng)計其數(shù)量；當數(shù)量大于第一數(shù)值時，將數(shù)量對應的用戶的原始搜索詞直接刪除；統(tǒng)計所有未刪除的各原始搜索詞的搜索次數(shù)；過濾掉搜索次數(shù)小于第二數(shù)值的原始搜索詞，將剩余的原始搜索詞作為可用搜索詞。提取模塊310執(zhí)行上述操作的具體細節(jié)可參見方法200中的步驟s210，此處不予以贅述。

分詞模塊320與提取模塊310相連，適于對各可用搜索詞進行分詞處理，以獲取其對應的一個或更多個特征詞。分詞模塊320執(zhí)行上述操作的具體細節(jié)可參見方法200中的步驟s220，此處不予以贅述。

轉(zhuǎn)換模塊330與分詞模塊320相連，適于將一個或更多個特征詞分別進行轉(zhuǎn)換以生成對應的關(guān)鍵詞，并組合一個或更多個對應的關(guān)鍵詞，以形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列。轉(zhuǎn)換模塊330進一步適于剔除一個或更多個特征詞中屬于無意義詞或敏感詞的特征詞；將剔除后剩余的特征詞進行同義詞轉(zhuǎn)化，以生成對應的關(guān)鍵詞。轉(zhuǎn)換模塊330進一步適于對一個或更多個對應的關(guān)鍵詞進行文本升序排列；對排列后的關(guān)鍵詞，將相鄰兩個關(guān)鍵詞之間以第一符號進行連接，以形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列。其中，第一符號為下劃線。轉(zhuǎn)換模塊330執(zhí)行上述操作的具體細節(jié)可參見方法200中的步驟s230，此處不予以贅述。

選擇模塊340與轉(zhuǎn)換模塊330相連，適于從各關(guān)鍵詞序列所對應的可用搜索詞中，選擇出現(xiàn)頻次最高的可用搜索詞作為該關(guān)鍵詞序列的特定搜索詞。選擇模塊340執(zhí)行上述操作的具體細節(jié)可參見方法200中的步驟s240，此處不予以贅述。

訓練模塊350與轉(zhuǎn)換模塊330相連，適于將各關(guān)鍵詞序列分別輸入到相關(guān)性計算模型中進行訓練，按照相關(guān)性從大到小的順序輸出與輸入的關(guān)鍵詞序列相關(guān)的第一數(shù)量個關(guān)鍵詞序列。訓練模塊350執(zhí)行上述操作的具體細節(jié)可參見方法200中的步驟s250，此處不予以贅述。

替換模塊360分別與選擇模塊340和訓練模塊350相連，適于將第一數(shù)量個輸出的關(guān)鍵詞序列均替換為其對應的特定搜索詞，從而形成關(guān)鍵詞序列與第一數(shù)量個特定搜索詞之間的對應關(guān)系。替換模塊360執(zhí)行上述操作的具體細節(jié)可參見方法200中的步驟s260，此處不予以贅述。

圖4示出了本發(fā)明又一個實施例的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置400的示意圖。如圖4所示，基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置400的提取模塊410、分詞模塊420、轉(zhuǎn)換模塊430、選擇模塊440、訓練模塊450和替換模塊460，分別與圖3中基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置300的提取模塊310、分詞模塊320、轉(zhuǎn)換模塊330、選擇模塊340、訓練模塊350和替換模塊360一一對應，是一致的，并新增了處理模塊470。

處理模塊470與轉(zhuǎn)換模塊430相連，適于統(tǒng)計各關(guān)鍵詞序列重復出現(xiàn)的次數(shù)；當次數(shù)低于第一數(shù)值時，剔除次數(shù)對應的關(guān)鍵詞序列；當次數(shù)不低于第一數(shù)值時，保留次數(shù)對應的關(guān)鍵詞序列。處理模塊470執(zhí)行上述操作的具體細節(jié)可參見方法200中執(zhí)行步驟s230后，根據(jù)關(guān)鍵詞序列重復出現(xiàn)的次數(shù)對該關(guān)鍵詞序列剔除或保留的處理過程，此處不予以贅述。

圖5示出了本發(fā)明又一個實施例的基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置500的示意圖。如圖5所示，基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置500的提取模塊510、分詞模塊520、轉(zhuǎn)換模塊530、選擇模塊540、訓練模塊550和替換模塊560，分別與圖3中基于相關(guān)性的搜索詞處理裝置300的提取模塊310、分詞模塊320、轉(zhuǎn)換模塊330、選擇模塊340、訓練模塊350和替換模塊360一一對應，是一致的，并新增了推薦模塊580。

推薦模塊580與替換模塊560相連，適于當接收到用戶鍵入的查詢搜索詞時，對查詢搜索詞進行處理，以形成與查詢搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列；根據(jù)關(guān)鍵詞序列獲取與其對應的第一數(shù)量個特定搜索詞，并從該第一數(shù)量個特定搜索詞中選出前第二數(shù)量個特定搜索詞，第二數(shù)量不大于第一數(shù)量；將該第二數(shù)量個特定搜索詞作為查詢搜索詞的相關(guān)詞推薦給該用戶。推薦模塊580執(zhí)行上述操作的具體細節(jié)可參見方法200中執(zhí)行步驟s260之后，在接收到用戶鍵入的查詢搜索詞時向該用戶推薦該查詢搜索詞的相關(guān)詞的處理過程，此處不予以贅述

關(guān)于基于相關(guān)性的搜索詞處理的具體步驟以及實施例，在基于圖2的描述中已經(jīng)詳細公開，此處不再贅述。

現(xiàn)有的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法中，認為具有相同后繼詞的用戶查詢詞條有一定相似度，如果用戶輸入數(shù)據(jù)足夠，基于協(xié)同過濾算法能可給出這些詞條的相關(guān)搜索詞，但當搜索數(shù)據(jù)體量并不大，用戶查詢詞條同質(zhì)化嚴重時，許多詞條可能沒有后繼詞，而且若搜索內(nèi)容毫不相干，此時使用后繼詞失效，并不利于冷門相關(guān)詞匯的處理。根據(jù)本發(fā)明實施例的基于相關(guān)性的搜索詞處理的技術(shù)方案，首先對用戶的各可用搜索詞進行分詞處理以獲取對應的一個或更多個特征詞，將各特征詞進行轉(zhuǎn)換以生成對應的關(guān)鍵詞，組合各關(guān)鍵詞以形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列，從各關(guān)鍵詞序列所對應的可用搜索詞中，選擇出現(xiàn)頻次最高的可用搜索詞作為該關(guān)鍵詞序列的特定搜索詞，將各關(guān)鍵詞序列分別輸入到相關(guān)性計算模型中進行訓練，按照相關(guān)性從大到小的順序輸出與輸入的關(guān)鍵詞序列相關(guān)的第一數(shù)量個關(guān)鍵詞序列，將第一數(shù)量個輸出的關(guān)鍵詞序列均替換為其對應的特定搜索詞，形成關(guān)鍵詞序列與第一數(shù)量個特定搜索詞之間的對應關(guān)系。在上述技術(shù)方案中，該相關(guān)性計算模型僅考慮搜索詞之間的距離，當窗口設置為無窮大時，用戶的無規(guī)律搜索將不影響其相關(guān)性計算，同時在冷門詞匯的處理上也具有明顯優(yōu)勢，無需對熱門詞匯人工調(diào)權(quán)。此外，在形成與可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列的之后，對于各關(guān)鍵詞序列重復出現(xiàn)的次數(shù)進行統(tǒng)計，對于次數(shù)第一數(shù)值的關(guān)鍵詞序列予以剔除，無需對所有關(guān)鍵詞序列進行后續(xù)處理，降低了計算復雜度和時間成本。此外，用戶的可用搜索詞是預先從搜索日志中提取出來的，在提取過程中會過濾垃圾用戶和搜索次數(shù)低的搜索數(shù)據(jù)，在確保結(jié)果有效且準確的的同時，進一步提高了處理速度。

a7.如a1-6中任一項所述的方法，當接收到用戶鍵入的查詢搜索詞時，所述方法還包括：

對所述查詢搜索詞進行處理，以形成與所述查詢搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列；

根據(jù)所述關(guān)鍵詞序列獲取與其對應的第一數(shù)量個特定搜索詞，并從該第一數(shù)量個特定搜索詞中選出前第二數(shù)量個特定搜索詞，所述第二數(shù)量不大于所述第一數(shù)量；

將該第二數(shù)量個特定搜索詞作為所述查詢搜索詞的相關(guān)詞推薦給該用戶。

b9.如b8所述的裝置，所述提取模塊進一步適于：

從所述搜索日志中獲取原始搜索詞并統(tǒng)計其數(shù)量；

當所述數(shù)量大于第一數(shù)值時，將所述數(shù)量對應的用戶的原始搜索詞直接刪除；

統(tǒng)計所有未刪除的各原始搜索詞的搜索次數(shù)；

過濾掉搜索次數(shù)小于第二數(shù)值的原始搜索詞，將剩余的原始搜索詞作為可用搜索詞。

b10.如b8或9所述的裝置，所述轉(zhuǎn)換模塊進一步適于：

剔除所述一個或更多個特征詞中屬于無意義詞或敏感詞的特征詞；

將剔除后剩余的特征詞進行同義詞轉(zhuǎn)化，以生成對應的關(guān)鍵詞。

b11.如b8-10中任一項所述的裝置，所述轉(zhuǎn)換模塊進一步適于：

對所述一個或更多個對應的關(guān)鍵詞進行文本升序排列；

對排列后的關(guān)鍵詞，將相鄰兩個關(guān)鍵詞之間以第一符號進行連接，以形成與所述可用搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列。

b12.如b11所述的裝置，其中，所述第一符號為下劃線。

b13.如b8-12中任一項所述的裝置，還包括處理模塊，適于：

統(tǒng)計各關(guān)鍵詞序列重復出現(xiàn)的次數(shù)；

當所述次數(shù)低于第一數(shù)值時，剔除所述次數(shù)對應的關(guān)鍵詞序列；

當所述次數(shù)不低于第一數(shù)值時，保留所述次數(shù)對應的關(guān)鍵詞序列。

b14.如b8-13中任一項所述的裝置，還包括推薦模塊，適于：

當接收到用戶鍵入的查詢搜索詞時，對所述查詢搜索詞進行處理，以形成與所述查詢搜索詞對應的關(guān)鍵詞序列；

根據(jù)所述關(guān)鍵詞序列獲取與其對應的第一數(shù)量個特定搜索詞，并從該第一數(shù)量個特定搜索詞中選出前第二數(shù)量個特定搜索詞，所述第二數(shù)量不大于所述第一數(shù)量；

將該第二數(shù)量個特定搜索詞作為所述查詢搜索詞的相關(guān)詞推薦給該用戶。

在此處所提供的說明書中，說明了大量具體細節(jié)。然而，能夠理解，本發(fā)明的實施例可以在沒有這些具體細節(jié)的情況下被實踐。在一些實例中，并未詳細示出公知的方法、結(jié)構(gòu)和技術(shù)，以便不模糊對本說明書的理解。

類似地，應當理解，為了精簡本公開并幫助理解各個發(fā)明方面中的一個或多個，在上面對本發(fā)明的示例性實施例的描述中，本發(fā)明的各個特征有時被一起分組到單個實施例、圖、或者對其的描述中。然而，并不應將該公開的方法解釋成反映如下意圖：即所要求保護的本發(fā)明要求比在每個權(quán)利要求中所明確記載的特征更多特征。更確切地說，如下面的權(quán)利要求書所反映的那樣，發(fā)明方面在于少于前面公開的單個實施例的所有特征。因此，遵循具體實施方式的權(quán)利要求書由此明確地并入該具體實施方式，其中每個權(quán)利要求本身都作為本發(fā)明的單獨實施例。

本領(lǐng)域那些技術(shù)人員應當理解在本文所公開的示例中的設備的模塊或單元或組間可以布置在如該實施例中所描述的設備中，或者可替換地可以定位在與該示例中的設備不同的一個或多個設備中。前述示例中的模塊可以組合為一個模塊或者此外可以分成多個子模塊。

本領(lǐng)域那些技術(shù)人員可以理解，可以對實施例中的設備中的模塊進行自適應性地改變并且把它們設置在與該實施例不同的一個或多個設備中?？梢园褜嵤├械哪K或單元或組間組合成一個模塊或單元或組間，以及此外可以把它們分成多個子模塊或子單元或子組間。除了這樣的特征和/或過程或者單元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何組合對本說明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的所有特征以及如此公開的任何方法或者設備的所有過程或單元進行組合。除非另外明確陳述，本說明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的每個特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征來代替。

此外，本領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠理解，盡管在此所述的一些實施例包括其它實施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同實施例的特征的組合意味著處于本發(fā)明的范圍之內(nèi)并且形成不同的實施例。例如，在下面的權(quán)利要求書中，所要求保護的實施例的任意之一都可以以任意的組合方式來使用。

此外，所述實施例中的一些在此被描述成可以由計算機系統(tǒng)的處理器或者由執(zhí)行所述功能的其它裝置實施的方法或方法元素的組合。因此，具有用于實施所述方法或方法元素的必要指令的處理器形成用于實施該方法或方法元素的裝置。此外，裝置實施例的在此所述的元素是如下裝置的例子：該裝置用于實施由為了實施該發(fā)明的目的的元素所執(zhí)行的功能。

這里描述的各種技術(shù)可結(jié)合硬件或軟件，或者它們的組合一起實現(xiàn)。從而，本發(fā)明的方法和設備，或者本發(fā)明的方法和設備的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介，例如軟盤、cd-rom、硬盤驅(qū)動器或者其它任意機器可讀的存儲介質(zhì)中的程序代碼(即指令)的形式，其中當程序被載入諸如計算機之類的機器，并被所述機器執(zhí)行時，所述機器變成實踐本發(fā)明的設備。

在程序代碼在可編程計算機上執(zhí)行的情況下，計算設備一般包括處理器、處理器可讀的存儲介質(zhì)(包括易失性和非易失性存儲器和/或存儲元件)，至少一個輸入裝置，和至少一個輸出裝置。其中，存儲器被配置用于存儲程序代碼；處理器被配置用于根據(jù)該存儲器中存儲的所述程序代碼中的指令，執(zhí)行本發(fā)明的基于相關(guān)性的搜索詞處理方法。

以示例而非限制的方式，計算機可讀介質(zhì)包括計算機存儲介質(zhì)和通信介質(zhì)。計算機可讀介質(zhì)包括計算機存儲介質(zhì)和通信介質(zhì)。計算機存儲介質(zhì)存儲諸如計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序模塊或其它數(shù)據(jù)等信息。通信介質(zhì)一般以諸如載波或其它傳輸機制等已調(diào)制數(shù)據(jù)信號來體現(xiàn)計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序模塊或其它數(shù)據(jù)，并且包括任何信息傳遞介質(zhì)。以上的任一種的組合也包括在計算機可讀介質(zhì)的范圍之內(nèi)。

如在此所使用的那樣，除非另行規(guī)定，使用序數(shù)詞“第一”、“第二”、“第三”等等來描述普通對象僅僅表示涉及類似對象的不同實例，并且并不意圖暗示這樣被描述的對象必須具有時間上、空間上、排序方面或者以任意其它方式的給定順序。

盡管根據(jù)有限數(shù)量的實施例描述了本發(fā)明，但是受益于上面的描述，本技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員明白，在由此描述的本發(fā)明的范圍內(nèi)，可以設想其它實施例。此外，應當注意，本說明書中使用的語言主要是為了可讀性和教導的目的而選擇的，而不是為了解釋或者限定本發(fā)明的主題而選擇的。因此，在不偏離所附權(quán)利要求書的范圍和精神的情況下，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說許多修改和變更都是顯而易見的。對于本發(fā)明的范圍，對本發(fā)明所做的公開是說明性的，而非限制性的，本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求書限定。