專利名稱：一種網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的方法及其裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，尤其涉及一種網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的方法及其裝置。
背景技術(shù)：
網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備的功能是代理網(wǎng)絡(luò)用戶從WEB服務(wù)器上獲取網(wǎng)絡(luò)資源。形象的說:它是網(wǎng)絡(luò)資源的中轉(zhuǎn)站。在一般情況下，我們使用網(wǎng)絡(luò)瀏覽器直接去WEB服務(wù)器上獲取網(wǎng)絡(luò)資源時，須向WEB服務(wù)器發(fā)出網(wǎng)絡(luò)訪問請求信號并響應(yīng)，然后由WEB服務(wù)器傳回相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)資源。網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備是介于瀏覽器和WEB服務(wù)器之間的一臺服務(wù)器，有了它之后，瀏覽器不是直接從WEB服務(wù)器上獲取網(wǎng)絡(luò)資源而是向網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備發(fā)出網(wǎng)絡(luò)訪問請求信號，由網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備來獲取取瀏覽器所需要的網(wǎng)絡(luò)資源并傳送給瀏覽器。而且，大部分網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備都具有緩存功能，它有很大的存儲空間，不斷將新取得網(wǎng)絡(luò)資源儲存到它本機的存儲器上，如果瀏覽器所請求的數(shù)據(jù)在它本機的存儲器上已經(jīng)存在而且是最新的，那么它將不重新從WEB服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)，而是直接將存儲器上的數(shù)據(jù)送給用戶的瀏覽器，這樣就能顯著提高用戶瀏覽速度和效率。目前的網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備是在接收到用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問請求時，先檢查本地是否有相應(yīng)的緩存信息，如果本地存在相應(yīng)的緩存信息，則再檢查該緩存信息是否已經(jīng)過期，如果沒有過期或者已經(jīng)過期，則轉(zhuǎn)發(fā)用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問請求，當收到WEB服務(wù)器響應(yīng)后，再更新本地緩存信息，這種處理緩存的方式很被動，不夠靈活，針對用戶未訪問過的網(wǎng)絡(luò)資源不能進行緩存。當用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問請求處于訪問高峰時段時，將會導(dǎo)致系統(tǒng)負載過高；當用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問請求處于訪問低峰時段時，系統(tǒng)的負載又過低，不能合理充分的利用系統(tǒng)資源。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，快速響應(yīng)用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問請求，降低在網(wǎng)絡(luò)訪問請求處于高峰時段的并發(fā)請求壓力，充分利用閑時帶寬，最終達到提高用戶訪問速度，改善用戶上網(wǎng)體驗，并節(jié)省帶寬。解決上述技術(shù)問題，一方面，本發(fā)明提供了一種網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的方法，該方法包括以下步驟:根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問行為記錄用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問信息；從訪問信息中提取不同時間段的用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征；從滿足時間特征的所有網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征中獲得用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為的規(guī)律，從而提前預(yù)知用戶下一個相同時間特征的網(wǎng)絡(luò)訪問行為；根據(jù)用戶下一個相同時間特征的網(wǎng)絡(luò)行為，在下一個相同時間特征前預(yù)先下載用戶的網(wǎng)絡(luò)資源并加載到緩存中。另一方面，本發(fā)明提供了一種網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的裝置，該裝置包括記錄模塊、提取模塊、獲取模塊、下載模塊和分析模塊，其中記錄模塊用于記錄用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問信息；提取模塊用于提取不同時間段的用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征；獲取模塊用于從滿足時間特征的所有網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征中獲得用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為的規(guī)律；分析模塊用于分析網(wǎng)絡(luò)運行狀態(tài)；下載模塊用于預(yù)先下載用戶的網(wǎng)絡(luò)資源并加載到緩存中。本發(fā)明能夠快速響應(yīng)用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問請求、提升用戶的上網(wǎng)體驗、降低在網(wǎng)絡(luò)訪問高峰時段的并發(fā)請求壓力并節(jié)省帶寬、并充分利用系統(tǒng)資源。


本發(fā)明的示例性實施例將從下文中給出的詳細說明和本發(fā)明不同實施例的附圖中被更完全地理解，然而這不應(yīng)該被視為將本發(fā)明限制于具體的實施例，而應(yīng)該只是為了解釋和理解。圖1為本發(fā)明實施例網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的方法應(yīng)用場景圖；圖2為本發(fā)明實施例網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的方法流程圖；圖3為本發(fā)明一個實施例網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的裝置示意結(jié)構(gòu)圖；圖4為本發(fā)明實施例提取模塊的示意結(jié)構(gòu)圖；圖5為本發(fā)明另一個實施例網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的裝置示意結(jié)構(gòu)圖。
具體實施例方式本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員將意識到，所述示例性實施例的下述詳細說明僅僅是說明性的，并且不是意在以任何方式加以限制。圖1為本發(fā)明實施例網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的方法應(yīng)用場景圖。在圖1中，網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備12充當WEB請求的網(wǎng)關(guān)，并執(zhí)行基本W(wǎng)EB服務(wù)器的職能，例如檢索請求并為URL服務(wù)。它轉(zhuǎn)發(fā)來自用戶端11和WEB服務(wù)器13的請求，并將WEB服務(wù)器13的響應(yīng)返回給用戶。網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備12可以保存或高速緩存從WEB服務(wù)器13檢索到的網(wǎng)絡(luò)資源，并在本地處理隨后的信息請求。用戶11可以更快地獲得想要的網(wǎng)絡(luò)資源，同時還節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)帶寬。圖2為本發(fā)明實施例網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的方法流程圖。如圖2所示，該方法步驟包括201-204。在步驟201，網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問行為記錄用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問信
肩、O用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問行為是用戶通過瀏覽器針對某一網(wǎng)絡(luò)資源向WEB服務(wù)器發(fā)起的訪問請求行為，通過該行為可以記錄用戶網(wǎng)絡(luò)訪問的相關(guān)信息，例如，用戶發(fā)起網(wǎng)絡(luò)訪問請求的時間、網(wǎng)絡(luò)訪問的對象，以及該網(wǎng)絡(luò)訪問請求的資源是否在本地緩存中命中。在步驟202，網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備從被記錄的訪問信息中提取不同時間段的用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征。在一個例子中，某公司用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問行為是集中于在上午8:30-9:30這個上班高峰時間段集中訪問新浪、搜狐等門戶網(wǎng)站，通過上述用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問行為，網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備可以記錄該用戶網(wǎng)絡(luò)訪問信息，該訪問信息包括用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問時間(上午8:30-9:30)和用戶網(wǎng)絡(luò)訪問的對象(新浪、搜狐等門戶站)。在另一個例子中，某小區(qū)寬帶用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問行為是集中在每周末觀看網(wǎng)絡(luò)視頻，例如電視劇。網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備可以記錄用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問請求信息，該訪問信息包括用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問時間(周末)和用戶網(wǎng)絡(luò)訪問的對象(網(wǎng)絡(luò)視頻)。
網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備對上述記錄的訪問信息進行除噪處理，以提高特征提取的準確性，然后從經(jīng)過除噪處理后的網(wǎng)絡(luò)訪問信息中提取網(wǎng)絡(luò)訪問時間和網(wǎng)絡(luò)訪問的對象這兩個維度使用特征選擇算法，例如主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法進行特征提取，將提取的特征數(shù)據(jù)通過訓(xùn)練智能特征分類器，例如支持向量機(Support VectorMachine, SVM)分類器，并以分類器輸出的結(jié)果作為下一個相同時間特征的預(yù)知用戶行為。在步驟203，網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備從滿足時間特征的所有網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征中獲得用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為的規(guī)律，從而提前預(yù)知用戶下一個相同時間特征的網(wǎng)絡(luò)訪問行為。在一個例子中，網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備從滿足時間特征的所有網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征中獲得用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為的規(guī)律，即用戶早上8:30-9:30訪問新浪或搜狐等門戶網(wǎng)站，從而預(yù)知該用戶的下一個相同時間特征的網(wǎng)絡(luò)訪問行為是訪問新浪或搜狐等門戶網(wǎng)站。在步驟204，網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備根據(jù)在步驟204獲取的用戶下一個相同時間特征的網(wǎng)絡(luò)行為，在下一個相同時間特征前預(yù)先下載用戶的網(wǎng)絡(luò)資源并加載到緩存中。同時，網(wǎng)絡(luò)緩存設(shè)備還需要在下一個相同時間特征到來前，分析網(wǎng)絡(luò)的運行狀態(tài)，當網(wǎng)絡(luò)處于空閑時段時，則可以下載用戶要訪問的網(wǎng)絡(luò)資源并加載到緩存中；當網(wǎng)絡(luò)處于繁忙時，則不會進行網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)下載操作。在一個例子中的，用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為的規(guī)律是每天早上8:30-9:30訪問新浪網(wǎng)站，根據(jù)上述用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為的規(guī)律，網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備則在下一個相同時間點(8:30-9:30)之前分析網(wǎng)絡(luò)的運行狀態(tài)，當網(wǎng)絡(luò)處于空閑時，則從新浪網(wǎng)站預(yù)先獲取資源信息并保存在緩存中，到了上班高峰時段時，用戶對上述網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)訪問請求將可直接從已經(jīng)緩存資源中獲得響應(yīng)，避免在高峰時段往互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送請求而導(dǎo)致響應(yīng)緩慢，同時也節(jié)省了出口帶寬，保障了工作時間段重要網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的質(zhì)量。在另一個例子中，用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為的規(guī)律是在周未觀看某網(wǎng)絡(luò)視頻，根據(jù)上述用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為的規(guī)律，網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備則在下一個相同時間點之前分析網(wǎng)絡(luò)的運行狀態(tài)，當網(wǎng)絡(luò)處于空閑時，則將用戶訪問的網(wǎng)絡(luò)視頻預(yù)先下載到網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備中，如果該網(wǎng)絡(luò)視頻是連續(xù)劇，那么在讀取當前連續(xù)劇集數(shù)時，還將分析并緩存下一集的內(nèi)容。當網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備收到用戶相應(yīng)的請求時，則直接從緩存內(nèi)容中讀取相應(yīng)的內(nèi)容發(fā)送給用戶，極大的提高數(shù)據(jù)傳輸速度，并提升了用戶上網(wǎng)體驗。網(wǎng)絡(luò)代理緩存設(shè)備當用戶訪問網(wǎng)絡(luò)結(jié)束后，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)訪問時間特征和網(wǎng)絡(luò)訪問請求資源的緩存命中結(jié)果，計算預(yù)知用戶行為的命中效果，然后根據(jù)實際命中情況，應(yīng)用遺傳算法設(shè)計特征選擇算法，對上一次的預(yù)知網(wǎng)絡(luò)訪問行為進行優(yōu)化，并將優(yōu)化結(jié)果用于訓(xùn)練智能特征分類器，例如SVM分類器以使分類器的輸出不斷的接近用戶真實的網(wǎng)絡(luò)訪問請求。圖3為本發(fā)明一個實施例網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的裝置示意結(jié)構(gòu)圖。該裝置連接用戶端和服務(wù)端，包括記錄模塊31、提取模塊32、獲取模塊33、分析模塊34和下載模塊35。記錄模塊31用于記錄用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問信息，該網(wǎng)絡(luò)訪問信息包括用戶發(fā)起網(wǎng)絡(luò)訪問請求的時間、網(wǎng)絡(luò)訪問的對象，以及該網(wǎng)絡(luò)訪問請求的資源是否在本地緩存中命中。提取模塊32用于根據(jù)記錄模塊31記錄的用戶網(wǎng)絡(luò)訪問信息提取不同時間段的用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征。
獲取模塊33用于根據(jù)提取模塊32提取的不同時間段的用戶網(wǎng)絡(luò)行為特征中獲得用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為的規(guī)律。分析模塊34用于在下一個相同時間特征到來前，分析網(wǎng)絡(luò)的運行狀態(tài)。當網(wǎng)絡(luò)處于空閑狀態(tài)時，由下載模塊35預(yù)先下載用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問資源并加載到緩存中。本發(fā)明實施例網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的裝置的記錄模塊31、提取模塊32、獲取模塊33、分析模塊34和下載模塊35分別為了實現(xiàn)圖2中各個方法的相應(yīng)流程，在此不再贅述。圖4為本發(fā)明實施例提取模塊的示意結(jié)構(gòu)圖。所圖所示，提取模塊包括預(yù)處理單元41和提取單元42。預(yù)處理單元41用于將用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問信息進行除噪處理，以提高特征提取的準確性。提取單元42用于從經(jīng)過除噪處理后的網(wǎng)絡(luò)訪問信息中提取網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征。上述網(wǎng)絡(luò)訪問信息包括網(wǎng)絡(luò)訪問時間和網(wǎng)絡(luò)訪問對象。圖5為本發(fā)明另一個實施例網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的裝置示意結(jié)構(gòu)圖。與圖4所示的裝置示意結(jié)構(gòu)圖的區(qū)別在于，該裝置還包括命中效果計算模塊36和優(yōu)化模塊37。命中效果計算模塊36用于根據(jù)用戶網(wǎng)絡(luò)訪問的時間信息特征和緩存命中結(jié)果，計算預(yù)知用戶網(wǎng)絡(luò)訪問的命中效果。優(yōu)化模塊37用于根據(jù)實際命中情況，應(yīng)用遺傳算法設(shè)計特征選擇算法，對上一次的預(yù)知網(wǎng)絡(luò)訪問行為進行優(yōu)化，并將優(yōu)化結(jié)果用于訓(xùn)練智能特征分類器，并以分類器輸出的結(jié)果作為下一個相同時間特征的預(yù)知用戶行為。需要說明的是，上述網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速裝置可以是一個獨立的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，也可以是以一個模塊形式存儲在于網(wǎng)關(guān)、上網(wǎng)行為管理等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中。盡管已經(jīng)示出并描述了本發(fā)明的特殊實施例，然而在不背離本發(fā)明的示例性實施例及其更寬廣方面的前提下，本領(lǐng)域技術(shù)人員顯然可以基于此處的教學(xué)做出變化和修改。因此，所附的權(quán)利要求意在將所有這類不背離本發(fā)明的示例性實施例的真實精神和范圍的變化和更改包含在其范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的方法，其特征在于:所述方法包括以下步驟: 根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問行為記錄所述用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問信息； 從所述訪問信息中提取不同時間段的用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征； 從滿足時間特征的所有網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征中獲得用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為的規(guī)律，從而提前預(yù)知用戶下一個相同時間特征的網(wǎng)絡(luò)訪問行為； 根據(jù)所述用戶下一個相同時間特征的網(wǎng)絡(luò)行為，在所述下一個相同時間特征前預(yù)先下載用戶的網(wǎng)絡(luò)資源并加載到緩存中。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:所述從所述訪問信息中提取不同時間段的用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征的步驟包括: 將所述用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問信息進行除噪處理； 從經(jīng)過除噪處理后的網(wǎng)絡(luò)訪問信息中提取網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:所述提取網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征的方法包括特征選擇算法。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:所述用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征通過智能特征分類器進行分析，并以所述分類器分析結(jié)果作為下一個相同時間特征的預(yù)知用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問行為。
5.根據(jù)權(quán)利I或2所述的方法，其特征在于:所述網(wǎng)絡(luò)訪問信息是網(wǎng)絡(luò)訪問時間、網(wǎng)絡(luò)訪問對象和緩存命中結(jié)果中的一種或多種。
6.根據(jù)權(quán)利I所述的方法，其特征在于:所述方法還包括網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取效果的優(yōu)化處理步驟，該步驟包括: 根據(jù)用戶網(wǎng)絡(luò)訪問的時間信息特征和緩存命中結(jié)果，計算預(yù)知用戶網(wǎng)絡(luò)訪問的命中效果; 根據(jù)實際命中情況，應(yīng)用遺傳算法設(shè)計特征選擇算法，對上一次的預(yù)知網(wǎng)絡(luò)訪問行為進行優(yōu)化。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:所述在所述下一個相同時間特征前預(yù)先下載用戶的網(wǎng)絡(luò)資源并加載到緩存中的步驟包括在所述下一個相同時間特征到來前，分析網(wǎng)絡(luò)運行狀態(tài)，當網(wǎng)絡(luò)處于空閑時段時下載用戶要訪問的網(wǎng)絡(luò)資源并加載到緩存中。
8.—種網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的裝置，其特征在于包括: 記錄模塊:用于記錄用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問信息； 提取模塊:用于提取不同時間段的用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征； 獲取模塊:用于從滿足時間特征的所有網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征中獲得用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為的規(guī)律； 分析模塊:用于分析網(wǎng)絡(luò)的運行狀態(tài)； 下載模塊:用于預(yù)先下載用戶的網(wǎng)絡(luò)資源并加載到緩存中。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于:所述提取模塊包括: 預(yù)處理單元:用于將所述用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問信息進行除噪處理； 提取單元:用于從經(jīng)過除噪處理后的網(wǎng)絡(luò)訪問信息中提取網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于:所述提取單元提取網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征的方法包括特征選擇算法。
11.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于:將所述用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征通過智能特征分類器進行分析，并以所述分類器分析結(jié)果作為下一個相同時間特征的預(yù)知用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問行為。
12.根據(jù)權(quán)利要求8或9所述的裝置，其特征在于:所述網(wǎng)絡(luò)訪問信息包括網(wǎng)絡(luò)訪問時間、網(wǎng)絡(luò)訪問對象和緩存命中結(jié)果中的一種或多種。
13.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于:還包括: 命中效果計算模塊:用于根據(jù)用戶網(wǎng)絡(luò)訪問的時間信息特征和緩存命中結(jié)果，計算預(yù)知用戶網(wǎng)絡(luò)訪問的命中效果； 優(yōu)化模塊:用于根據(jù)實際命中情況，應(yīng)用遺傳算法設(shè)計特征選擇算法，對上一次的預(yù)知網(wǎng)絡(luò)訪問行為 進行優(yōu)化。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種網(wǎng)絡(luò)資源預(yù)取并緩存加速的方法及其裝置，所述方法包括以下步驟根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問行為記錄用戶的網(wǎng)絡(luò)訪問信息；從訪問信息中提取不同時間段的用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征；從滿足時間特征的所有網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征中獲得用戶網(wǎng)絡(luò)訪問行為的規(guī)律，從而提前預(yù)知用戶下一個相同時間特征的網(wǎng)絡(luò)訪問行為；根據(jù)用戶下一個相同時間特征的網(wǎng)絡(luò)行為，在下一個相同時間特征前預(yù)先下載用戶的網(wǎng)絡(luò)資源并加載到緩存中。本發(fā)明能夠提升用戶的上網(wǎng)體驗、降低在網(wǎng)絡(luò)訪問高峰時段的并發(fā)請求壓力并節(jié)省帶寬、并充分利用系統(tǒng)資源。
文檔編號H04L29/08GK103139278SQ20111039950
公開日2013年6月5日 申請日期2011年12月5日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月5日
發(fā)明者李繼明, 楊東曉 申請人:北京網(wǎng)康科技有限公司