具体实施方式

下面将结合附图，对本申请实施例中提供的技术方案进行描述。

本申请实施例中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B表示A或B。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系；例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，若干是指一个或多个，多个是指两个或两个以上。

本申请实施例中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者多个该特征。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

本申请实施例中，终端可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、个人数字助理(personal digitalassistant，PDA)、可穿戴设备、虚拟现实设备等具有显示屏和摄像头的电子设备，对此不做任何限制。

以终端是手机为例，如图1所示，手机100可以包括处理器110、外部存储器接口120和内部存储器121。还可以包括通用串行总线(universal serial bus，USB)接口130、充电管理模块140、电源管理模块141、电池142、天线1、天线2、移动通信模块150、无线通信模块160、音频模块170、扬声器170A、受话器170B、麦克风170C、耳机接口170D、传感器模块180、按键190、马达191、指示器192、摄像头193、显示屏194以及用户标识模块(subscriberidentification module，SIM)卡接口195等。其中，传感器模块180可以包括压力传感器180A、陀螺仪传感器180B、气压传感器180C、磁传感器180D、加速度传感器180E、距离传感器180F、接近光传感器180G、指纹传感器180H、温度传感器180J、触摸传感器180K、环境光传感器180L以及骨传导传感器180M等。

处理器110可以包括一个或多个处理单元，比如包括应用处理器(applicationprocessor，AP)、调制解调器、图形处理器(graphics processing unit，GPU)、图像信号处理器(image signal processor，ISP)、控制器、视频编解码器、数字信号处理器(digitalsignal processor，DSP)、基带处理器和/或神经网络处理器(neural-network processingunit，NPU)。其中，不同的处理单元可以是相互独立的器件，也可以集成在一个或多个器件中。

处理器110中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据，该处理器110则可从该存储器中直接调用。避免了重复存取数据，减少了处理器110的等待时间，提高了系统的效率。

手机100的无线通信功能，可以通过天线1、天线2、移动通信模块150、无线通信模块160、调制解调器以及基带处理器等部件相协作以实现。

天线1和天线2各自用于发射和接收电磁波信号。天线1和天线2可以各自于覆盖单个或多个通信频带，而且还可以对不同的天线进行复用以提高天线的利用率。在一些实施例中，可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。

移动通信模块150用于支持应用在手机100上的2G、3G、4G和5G等无线通信技术的解决方案。移动通信模块150可以包括滤波器、开关、功率放大器和低噪声放大器(lownoise amplifier，LNA)等功能模块。移动通信模块150可以通过天线1接收电磁波，对接收的电磁波进行滤波及放大处理，并将处理后的信号发送至调制解调器进行解调。移动通信模块150还可以对经调制解调器调制后的信号放大处理，并将放大处理后的信号通过天线1转换为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块150的部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中，移动通信模块150的部分功能模块可以与处理器110的部分功能模块集成设置在同一个器件中。

调制解调器可以包括调制器和解调器。其中，调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器进行处理。低频基带信号经基带处理器处理后，被发送给应用处理器。应用处理器通过音频设备(包括不限于扬声器170A和受话器170B)输出声音信号，或者通过显示屏194显示图像或视频。在一些实施例中，调制解调器可以是独立的器件。在一些实施例中，调制解调器可以独立于处理器110，与移动通信模块150或其他部件设置在同一个器件中。

无线通信模块160用于支持应用在手机100上的无线局域网(wireless localarea networks，WLAN)、蓝牙(bluetooth，BT)、全球导航卫星系统(global navigationsatellite system，GNSS)、调频(frequency modulation，FM)、近距离无线通信技术(nearfield communication，NFC)和红外技术(infrared，IR)等无线通信技术的解决方案。无线通信模块160可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块160可以通过天线2接收电磁波，对接收的电磁波信号进行调频及滤波处理，并将处理后的信号发送到处理器110。无线通信模块160还可以从处理器110接收待发送的信号，对其进行调频和放大处理，并通过天线2转换为电磁波辐射出去。

手机100的天线1和移动通信模块150耦合，天线2和无线通信模块160耦合，使得手机100可以通过无线通信技术与其他设备通信。可以理解，无线通信技术可以包括全球移动通讯系统(global system for mobile communications，GSM)、通用分组无线服务(general packet radio service，GPRS)、码分多址接入(code division multipleaccess，CDMA)、宽带码分多址(wideband code division multiple access，WCDMA)、时分码分多址(time-division code division multiple access，TD-SCDMA)、长期演进(longterm evolution，LTE)、BT、GNSS、WLAN、NFC、FM及IR技术等。其中，GNSS包括但不限于全球卫星定位系统(global positioning system，GPS)、全球导航卫星系统(global navigationsatellite system，GLONASS)、北斗卫星导航系统(beidou navigation satellitesystem，BDS)、准天顶卫星系统(quasi-zenith satellite system，QZSS)和星基增强系统(satellite based augmentation systems，SBAS)。

手机100通过GPU、显示屏194以及应用处理器等部件相协作以实现显示功能。

GPU为图像处理的微处理器，可以连接显示屏194和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器110可以包括一个或多个GPU，其执行程序指令以生成或改变显示信息。

显示屏194用于显示图像和视频。显示屏194包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)、有机发光二极管(organic light-emittingdiode，OLED)、有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrixorganic light emitting diode，AMOLED)、柔性发光二极管(flex light-emittingdiode，FLED)、Mini-led、Micro-led或者量子点发光二极管(quantum dot light emittingdiodes，QLED)。在一些实施例中，手机100可以包括一个或多个显示屏194。

手机100可以通过ISP、摄像头193、视频编解码器、GPU、显示屏194以及应用处理器等部件相协作，实现对图像的采集、处理及显示等功能。

摄像头193(前置摄像头或者后置摄像头；或者一个摄像头既可作为前置摄像头，也可作为后置摄像头)用于采集图像或视频。比如，在通过摄像头193拍摄图像或视频时，光线通过摄像头的镜头被传递到摄像头的感光元件上，光信号在感光元件上被转换为电信号，并将该电信号传递给ISP，ISP可以对该电信号进行处理以得到人眼可见的图像。摄像头193的感光元件可以包括电荷耦合器件(charge coupled device，CCD)或者互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号之后，将电信号传递给ISP转换成数字图像信号。ISP可以将数字图像信号输出到DSP加工处理。在一些实施例中，手机100可以包括一个或多个摄像头193。

ISP用于处理摄像头193反馈的数据。比如，用于对来自摄像头193的电信号进行处理以得到人眼可见的图像，或者用于对来自摄像头193的电信号进行处理以得到数字图像信号，并将数字图像信号传递给DSP。ISP还可以对图像的噪点、亮度、肤色进行算法优化。ISP还可以对拍摄场景的曝光及色温等参数进行优化。在一些实施例中，ISP可以集成设置在摄像头193中。

DSP用于将来自ISP的数字图像信号转换成标准的RGB或者YUV格式的图像信号。在一些实施例中，DSP还可以用于处理其他形式的数字信号；比如手机100在进行频点选择时，DSP可以对频点能量进行傅里叶变换。

视频编解码器用于对数字视频压缩或解压缩。手机100可以支持一种或多种视频编解码器，使得手机100可以播放或录制多种编码格式的视频，比如动态图像专家组(moving picture experts group，MPEG)1、MPEG2、MPEG3以及MPEG4等编码格式。

NPU为神经网络(neural-network，NN)计算处理器，通过借鉴生物神经网络结构，对输入信息快速处理，同时还可以不断的自学习。NPU可以用于支持手机100的智能认知等应用，比如用于支持图像识别、人脸识别、语音识别以及文本语义分析。

控制器可以作为手机100的神经中枢和指挥中心，用于根据指令操作码和时序信号产生操作控制信号，完成获取指令和执行指令的控制。

外部存储器接口120可以用于连接外部存储卡，例如Micro SD卡，实现扩展手机100的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口120与处理器110通信，实现数据存储功能。例如将音乐，视频等文件保存在外部存储卡中。

内部存储器121可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。内部存储器121可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统以及手机100所具有的各项功能(比如声音播放功能，图像播放功能等)各自对应的应用程序。存储数据区可存储手机100在使用过程中所创建的数据(比如音频数据)。此外，内部存储器121可以包括高速随机存取存储器和非易失性存储器，比如包括磁盘存储器、闪存器以及通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。其中，处理器110通过运行存储在内部存储器121的指令，和/或运行存储在设置于处理器的存储器中的指令，实现手机100的各种功能及数据处理过程。

手机100可以通过音频模块170、扬声器170A、受话器170B、麦克风170C、耳机接口170D以及应用处理器等部件相协作以实现音频功能。比如录音或者播放音乐等。

音频模块170用于将来自应用处理器的数字音频信号转换成模拟音频信号，也用于将来自麦克风的模拟音频信号转换成数字音频信号。音频模块170还可以用于对音频信号进行编码和解码。在一些实施例中，音频模块170可以设置于处理器110中，或者，音频模块170的部分功能模块可以设置于处理器110中。

扬声器170A也可称为“喇叭”，用于将来自音频模块170的音频信号转换为声音信号。手机100可以通过扬声器170A实现播放音乐或免提通话。

受话器170B也可称为“听筒”，用于将来自音频模块170的音频信号转换成声音信号。用户可以通过将受话器170B靠近人耳接听电话或语音信息。

麦克风170C也可称为“话筒”或“传声器”，用于将声音信号转换成电信号。当用户通过手机100拨打电话或发送语音信息时，用户可以通过将麦克风170C靠近人嘴并发出声音，麦克风170即可接收相应的声音信号并转换成电信号。在一些实施例中，手机100中可以设置一个或多个麦克风170C，以便实现在采集声音信号的同时，对声音信号进行降噪以及识别声音信号的来源。

耳机接口170D用于连接有线耳机。耳机接口170D可以是USB接口130，也可以是3.5mm的开放移动电子设备平台(open mobile terminal platform，OMTP)标准接口，还可以是美国蜂窝电信工业协会(cellular telecommunications industry association ofthe USA，CTIA)标准接口。

压力传感器180A用于感知压力信号，将压力信号转换成电信号。压力传感器180A的种类很多，比如压力传感器180A可以是电阻式压力传感器、电感式压力传感器或者电容式压力传感器。其中，电容式压力传感器可以是包括至少两个具有导电材料的平行板，当存在作用于压力传感器180A的压力时，平行板之间的电容发生改变，处理器110可以根据电容的变化确定压力的强度。在一些实施例中，压力传感器180A可以设置于显示屏194上；当有触摸操作作用于显示屏194时，处理器110可以根据压力传感器180A检测该触摸操作的触摸强度。处理器110还可以根据压力传感器180A的检测信号计算触摸的位置。在一些实施例中，作用于相同的触摸位置但具有不同触摸强度的触摸操作，可以对应不同的操作指令；比如，当有触摸强度小于预设压力阈值的触摸操作作用于短信应用对应的图标时，处理器执行对应于查看短信的操作指令。当有触摸操作强度大于或等于预设压力阈值的触摸操作作用于短信应用对应的图标时，执行对应于新建短信的操作指令。

陀螺仪传感器180B可以用于确定手机100的运动姿态。在一些实施例中，可以通过陀螺仪传感器180B确定手机100围绕三个轴(即，x，y和z轴)的角速度。陀螺仪传感器180B可以用于拍摄防抖。示例性的，陀螺仪传感器180B可以用于检测手机100抖动的角度，根据该角度计算出摄像头193的镜头需要补偿的距离，从而使得镜头通过反向运动抵消手机100的抖动，实现拍摄防抖。在一些实施例中，陀螺仪传感器180B还可以用于支持手机实现其导航功能，以及用于支持用户通过手机100进行体感游戏。

气压传感器180C用于测量气压。在一些实施例中，处理器110可以根据气压传感器180C测量的气压值计算海拔高度，以便支持手机100实现辅助定位和导航功能。

磁传感器180D包括霍尔传感器。手机100可以通过磁传感器180D检测套接在手机100上的皮套的开合状态。在一些实施例中，当手机100的类型是翻盖机时，手机100可以根据磁传感器180D检测其翻盖的开合状态。相应的，手机100可以根据其检测的皮套的开合状态或翻盖的开合状态，实现自动解锁或锁定显示屏194的功能。

加速度传感器180E可以检测手机100在各个方向上的加速度。还可以用于支持手机100的计步功能和图形用户界面在显示屏194上的横竖屏切换。

距离传感器180F用于测量距离。手机100可以通过收发红外光或红外激光以测量目标物与手机100之间的距离。在一些实施例中，手机100可以利用距离传感器180F测量被拍摄对象与摄像头193之间距离以实现快速对焦。

接近光传感器180G包括但不限于发光二极管(LED)和光检测器。发光二极管可以是红外发光二极管。光检测器可以是光电二极管。手机100通过发光二极管向外发射红外光。手机100可以通过光电二极管检测由目标物反射的红外光。在光电二极管检测到满足一定条件的红外光时，可以确定手机100附近存在目标物。手机100可以利用接近光传感器180G检测用户手持手机100进行通话时，手机是否靠近人耳，以便在手机靠近人耳之后自动熄灭显示屏以达到省电的目的。接近光传感器180G还可以用于支持手机100实现其皮套模式和口袋模式。

环境光传感器180L用于感知环境光亮度。处理器110可以根据环境光传感器180L感知的环境光亮度自适应调节显示屏194亮度。环境光传感器180L还可以用于支持手机100通过摄像头193拍摄图片或视频时自动调节白平衡。环境光传感器180L还可以与接近光传感器180G相协作，支持手机100实现检测手机100是否位于口袋内，避免误触显示屏。

指纹传感器180H用于采集用户手指的指纹。以便手机100根据其采集的指纹实现指纹解锁、访问应用锁、指纹拍照和指纹接听来电。

温度传感器180J用于检测温度。在一些实施例中，手机100利用温度传感器180J检测的环境温度，执行温度处理策略。比如，当温度传感器180J上报的温度超过一个阈值时，手机100执行降低位于温度传感器180J附近的处理器的性能，以便降低功耗实施热保护。在一些实施例中，当温度传感器180J上报的温度低于另一阈值时，手机100对电池142加热，避免低温导致手机100异常关机。在一些实施例中，当温度传感器180J上报的温度低于又一阈值时，手机100对电池142的输出电压执行升压，避免低温导致的异常关机。

触摸传感器180K也可称为“触控器件”。触摸传感器180K可以设置于显示屏194，由触摸传感器180K与显示屏194组成触摸屏，也称“触控屏”。触摸传感器180K用于检测作用于其自身或附近区域的触摸操作。触摸传感器180K可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器，以便应用处理器确定该触摸操作对应的触摸事件类型。在一些实施例中，手机100可以通过显示屏194提供与触摸操作相关的视觉输出。在一些实施例中，触摸传感器180K也可以设置于手机100的表面，与显示屏194相互独立。

骨传导传感器180M可以获取振动信号。在一些实施例中，骨传导传感器180M可以获取人体声部振动骨块的振动信号。骨传导传感器180M也可以与人体的特定部位相接触以采集人体脉搏信号和血压信号。在一些实施例中，骨传导传感器180M可以设置于耳机中，形成骨传导耳机。音频模块170可以基于所述骨传导传感器180M获取的声部振动骨块的振动信号，解析出语音信号，实现语音功能。在一些实施例中，应用处理器可以基于骨传导传感器180M获取的血压信号解析心率信息，实现心率检测功能。

按键190包括但不限于开机键和音量键。按键190可以是机械按键或者触摸式按键。用户可以通过触发按键190，生成与手机100的用户设置以及功能控制相关的输入信号/指令。

马达191可以用于来电振动提示，也可以用于触摸振动反馈。具体地，用户作用于不同的应用程序各自对应的图标(比如相机对应的图标、日历对应的图标和信息对应的图标)的触摸操作，可以对应不同的振动反馈效果；用户作用于不同类型的应用程序(比如即时通信类应用程序、音频类应用程序以及视频类应用程序)的触摸操作，可以对应不同的振动反馈效果；不同的应用场景(比如接收应用程序的通知信息及游戏)也可以对应不同的振动反馈效果。可以理解，触摸振动反馈可以由用户结合其实际业务需求进行设置。

指示器192可以是指示灯，用于指示手机100的充电状态，也可以用于指示手机100是否存在未接来电、是否存在未被查看的信息或通知。

显示屏194用于显示位于应用程序层的各个应用程序的图形用户界面。可以理解，手机100可以包括一个或多个显示屏194。或者，手机100可以只包含一个显示屏194但该显示屏能够在用户的调控下被划分为多个显示区域；比如，手机100可以仅包括一个可折叠的柔性显示屏，但该显示屏可以在用户的调控下被折叠并且沿着相应的折叠线划分为两个显示屏(即划分为两个显示区域)。其中，同一手机100的多个显示屏194可以相互独立的显示不同的图形用户界面，也可以各自显示同一个图形用户界面的部分区域，相互协作以共同完成显示一个完整的图形用户界面。

SIM卡接口195用于连接SIM卡，使得手机100可以通过SIM卡与无线网络或相应的设备进行信息交互，从而实现通话和数据通信等功能。其中，SIM卡可以通过插入SIM卡接口195或者从SIM卡接口195拔出，使得SIM卡与手机100的接触和分离；或者，SIM卡可以是无法与SIM卡进行分离的嵌入式SIM卡。可以理解，手机100可以包括一个或多个SIM卡接口，各个SIM卡接口195可以各自连接不同的SIM卡；或者，手机100的一个SIM卡接口195可以同时连接多个SIM卡。

需要说明的是，本申请实施例中示例性描述的手机100的结构，并不构成对手机或者其它终端的具体结构的限定。实际上，对于手机或其它终端，可以包括比如图1所示手机100更多或更少的部件，还可以组合如图1所示手机100中的某些部件，还可以将如图1所示手机100中的某些部件进行进一步的拆分，如图1所示手机100中的各个部件还可以具有其它连接关系。

手机100的软件系统可以采用分层架构、事件驱动架构、微核架构或云架构。本申请实施例中，以手机100的软件系统采用分层架构的安卓(Android)系统为例，示例性说明手机100的软件系统的结构。

图2为手机100的软件系统的结构示意图。如图2所示，可以将Android系统分为四层，从上至下依次为应用程序层、应用程序框架层、系统库和安卓运行时(Androidruntime)、内核层，每一层都有清晰的角色和分工，层与层之间通过软件接口进行通信。

应用程序层包括部署在手机100上的一系列应用程序。示例性的，应用程序层中可以包括但不限于桌面启动器(Launcher)、浏览器、日历、相机、照片、通话和短信等应用程序。

应用程序框架层可以为应用程序层中的各个应用程序提供应用编程接口(application programming interface，API)和编程框架。应用程序框架层可以包括一些预先定义的功能模块/服务。示例性的，应用程序框架层中可以包括但不限于窗口管理器(Window manager)、活动管理器(Activity manager)、包管理器(Package manager)、资源管理器(Resource manager)和电源管理器(Power manager)。

活动管理器用于管理各个应用程序的生命周期，以及实现各个应用程序的导航回退功能。具体地，活动管理器可以负责活动(Activity)进程的创建及其创建的Activity进程的整个生命周期的维护。

窗口管理器用于管理窗口程序。可以理解，位于应用程序层的各个应用程序的图形用户界面通常由一个或多个Activity组成，而Activity又由一个或多个视图View组成，窗口管理器可以用于将需要显示的图形用户界面所包括的View添加到显示屏194上，或者用于从显示屏194上显示的图形用户界面中移除View。在一些实施例中，窗口管理器还可以获取显示屏194的大小，确定显示屏194所显示图形用户界面中是否有状态栏，以及用于支持实现锁定显示屏194和截取显示屏194所显示的图形用户界面。

包管理器可以管理各个应用程序各自对应的数据包，比如用于对各个数据包进行解压、验证、安装以及升级处理。更具体的说，包管理器至少可以维护各个应用程序各自对应的图标以及各自对应的数据包的名称。

资源管理器可以为位于应用程序层的各个应用程序，提供各种非代码资源的访问，比如本地字符串、图形和布局文件。

电源管理器是Android系统电源管理的核心服务，主要用于执行Android系统中与电源管理相关的计算任务。向下决策控制Android系统的底层系统点亮或熄灭显示屏、启动或停止距离传感器以及接近光传感器等硬件设备。向上提供相应的操作接口，使得应用程序层的各应用程序能够对其进行调用，从而实现特定的业务目的；比如在手机100通过应用程序“音乐”播放音频时持续保持手机100的显示屏194处理点亮状态，又如各应用程序在接收到通知时点亮手机100的显示屏194。

位于应用程序框架层以下的系统库和安卓运行时、内核层等可称为底层系统，底层系统中包括用于提供显示服务的底层显示系统，底层显示系统可以包括但不限于位于系统库的表面管理器(surface manager)以及位于内核层的显示驱动。

可以理解，安卓运行时负责安卓系统的调度和管理，包括核心库和虚拟机。应用程序层和应用程序框架层的计算机程序运行在虚拟机中。更具体地说，虚拟机可以将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件；虚拟机还可以用于实现对象生命周期的管理、堆栈管理、线程管理、安全管理以及垃圾回收等功能。

可以理解，系统库还可以包括除表面管理器以外的多个功能模块。比如还可以包括状态监测服务、媒体库(Media Libraries)、三维图形引擎(比如，OpenGL for EmbeddedSystems)和二维图形引擎。

表面管理器可以为各个应用程序提供了二维图形和三维图形的融合。

状态监测服务可以接收位于内核层的各个驱动程序上报的数据。

媒体库可以支持多种常用格式的图像/音频/视频的回放和采集。

三维图形引擎用于实现三维图像的绘制、渲染及合成。

二维图形引擎用于实现二维图像的绘制及渲染。

内核层是硬件和软件之间的层，内核层中包括若干硬件的驱动程序。示例性的，内核层可以包括显示驱动、摄像头驱动、音频驱动以及触控驱动；各个驱动程序可以各自搜集相应的硬件所采集的信息，并向系统库中的状态监测服务或其它功能模块上报相应的监测数据。

部署在终端上的部分应用程序，比如浏览器/搜索引擎，其服务器可以根据用户感兴趣的分类或者用户选择的分类，向相应的终端推荐属于该分类的内容。终端可以通过浏览器/搜索引擎将来自服务器的内容呈现给用户。如果未能对内容进行正确分类，则终端向用户呈现的内容可能并非用户感兴趣的内容，不仅会对用户体验造成影响，还可能导致优质的内容因点击量下降而被舍弃。通常的，为了实现对内容进行正确分类，需要在利用预先训练的算法模型预测内容所属的分类之后，增加人工复审环节来确定该内容是否属于算法模型预测的分类，人工干预程度过高，效率较低。

为了更加高效的确定内容是否属于算法模型预测的分类，本申请实施例中至少提供了一种内容分类方法、装置及系统。可以预先确定若干分类各自关联的至少一个表情特征；其中，每个分类各自关联的至少一个表情特征可以包括：用户阅读属于该分类的内容时应当存在的一个或多个表情特征，和/或，用户阅读属于该分类的内容时不应当存在的一个或多个表情特征。对于被预先训练的算法模型预测为属于若干分类中的某个目标分类的目标内容，可以获取用户通过终端阅读该目标内容时存在的至少一个表情特征，然后将获取的至少一个表情特征与目标分类关联的至少一个表情特征进行匹配，得到的匹配结果可以反映目标内容属于目标分类的可能性。相应的，可以根据匹配结果，更为高效的确定目标内容是否属于算法模型预测的目标分类。

另外，在实际业务场景中通常需要对大量的内容进行分类，且算法模型预测内容所属的分类的准确率相对较高。在能够更为高效的确定内容是否属于算法模型预测的分类的情况下，后续可以仅对未能被算法模型正确预测的内容进行人工复检，从而规避大批量的人工复检操作，有利于更为高效的实现对内容进行准确分类。

下面结合图3对本申请实施例中提供的内容分类系统进行介绍。如图3所示，内容分类系统至少可以包括服务器20以及一个或多个终端10。其中终端10中可以部署相应的应用程序，比如部署浏览器。浏览器的服务器20与数据库30连接。其中，数据库30可以部署在服务器20中，也可以部署在其它计算设备中；数据库30还可以被替换为其它形式的数据管理装置，比如被替换为相应的文件管理系统。

终端10中还可以部署至少一个表情特征识别模型。

表情特征识别模型可以部署在终端10的NPU或者其它类型的AI芯片中。

至少一个表情特征识别模型可以包括但限于如下表情特征识别模型中的任意一个或多个：用于识别用户眼眉存在的表情特征的表情特征识别模型、用于识别用户眼睛存在的表情特征的表情识别模型、用于识别用户脸颊存在的表情特征的表情特征识别模型、用于识别用户鼻子存在的表情特征的表情特征识别模型，以及用于识别用户嘴唇存在的表情特征的表情特征识别模型。可以理解，同一个表情特征识别模型也可能被训练为用于识别用户的多个部位各自存在的表情特征，比如，一个表情特征识别模型可能被训练为用于识别用户眼眉和眼睛各自存在的表情特征。

为了方便对表情特征识别模型进行调用及管理，可以利用不同的模型编码来标识不同的表情特征识别模型。示例性的，请参考如下表1，模型编码M001标识的表情特征识别模型，用于识别用户眼眉存在的表情特征；其中用户眼眉存在的表情特征可以包括但不限于眉毛上扬、眉毛下压、眉间皱纹凸显。模型编码M002标识的表情特征识别模型，用于识别用户眼睛存在的表情特征；其中用户眼睛存在的表情特征可以包括但不限于眼睛睁大(眼白面积增大)和眼睛聚焦(眼睛眯起)。模型编码M003标识的表情特征识别模型，用于识别用户嘴唇存在的表情特征；其中用户嘴唇存在的表情特征可以包括但不限于唇角后拉并且上扬、嘴唇紧闭、唇角拉下和嘴唇张开(牙齿外露)。模型编码M004标识的表情特征识别模型，用于识别用户鼻子存在的表情特征；其中用户鼻子存在的表情特征可以包括但不限于鼻子皱起和鼻孔增大。模型编码M005标识的表情特征识别模型，用于识别用户脸颊存在的表情特征；其中用户脸颊存在的表情特征可以包括但不限于脸颊上抬和脸颊下落。

表1

需要说明的是，上述表1所示的模型编码和表情特征，仅用于辅助描述本申请实施例中提供的技术方案。在实际应用时，终端10中可以部署更多或更少的表情特征识别模型，识别更多或更少的表情特征，表情特征识别模型的模型编码可以被替换为相应的真实值。

终端10可以从服务器20或其它通信装置接收配置信息，该配置信息包括模型编码和配置参数，终端10可以根据配置参数更新已经部署于终端10中并且由该模型编码标识的表情特征识别模型。

数据库30用于存储若干分类各自关联的至少一个表情特征。其中，若干分类可以包括但不限于视频、时政、军事、科技、搞笑、历史等分类中的一个或多个，比如还可以包括娱乐、美食、动漫、汽车、体育、财经、灾难灾害、医患关系、奇闻异事、车模美女等分类中的一个或多个。

对于若干分类中的任一分类，可以通过人工标注和/或进行机器学习的方式，得到用户阅读属于该分类的内容时应当存在的至少一个表情特征和/或不应当存在的至少一个表情特征，并在数据库中维护该分类与各个表情特征之间的关联关系。

示例性的，大量用户各自阅读属于“搞笑”分类的内容时，眼眉部位存在“眉毛上扬”现象的用户数量与阅读属于“搞笑”分类的内容的用户总量的比值极大，比如该比值大于设定数值90％。“眉毛上扬”可以确定为用户阅读属于“搞笑”分类的内容时应当存在的表情特征，数据库30中可以存储“搞笑”分类与“眉毛上扬”之间的关联关系。

示例性的，大量用户各自阅读属于“搞笑”分类的内容时，眼眉部位存在“眉毛下压”现象的用户数量与阅读属于“搞笑”分类的内容的用户总量的比值极小，比如该比值小于设定数值10％。“眉毛下压”可以被确定为用户阅读属于“搞笑”分类的内容时不应当存在的表情特征。数据库30中可以存储“搞笑”分类与“眉毛下压”之间的关联关系。

对于若干分类中的任一分类，用户阅读属于该分类的内容时应当存在的表情特征，也被称为该分类关联的正向表情特征，用户阅读属于该分类的内容时不应当存在的表情特征，也被称为该分类关联的负向表情特征。相应的，可以利用用户阅读属于该分类的内容时应当存在的至少一个表情特征组成正向表情特征集合，数据库30中存储该分类与该正向表情特征集合的关联关系；和/或，利用用户阅读属于该分类的内容时不应当存在的至少一个表情特征组成负向表情特征集合，数据库30中存储该分类与该负向表情特征集合的关联关系。

示例性的，用户阅读属于“时政”分类的内容时，应当存在的表情特征“眼睛聚焦”、“眉毛下压”、“眉间皱纹凸显”以及“嘴唇紧闭”可以组成正向表情特征集合M1，不应当存在的表情特征“眼睛睁大”、“牙齿露出”以及“脸颊上扬”可以组成负向表情特征集合N1，数据库30中存储“时政”分类与正向表情特征集合M1、负向表情特征集合N1的关联关系。

示例性的，用户阅读属于“灾难灾害”分类的内容时，应当存在的表情特征“眉毛下压”、“眉间皱纹凸显”、“嘴唇紧闭”以及“嘴唇后拉”可以组成正向表情特征集合M2，不应当存在的表情特征“眉毛上扬”、“牙齿露出”、“唇角后拉并且上扬”可以组成负向表情特征集合N2，数据库30中存储“灾难灾害”分类与正向表情特征集合M2、负向表情特征集合N2的关联关系。

示例性的，用户阅读属于“医患关系”分类的内容时，应当存在的表情特征“眉毛下压”、“眉间皱纹凸显”、“嘴唇紧闭”、“鼻子皱起”以及“鼻孔张大”可以组成正向表情特征集合M3，不应当存在的表情特征“眉毛上扬”、“牙齿露出”、“唇角后拉并且上扬”可以组成负向表情特征集合N3，数据库30中存储“医患关系”分类与正向表情特征集合M3、负向表情特征集合N3的关联关系。

示例性的，用户阅读属于“奇闻异事”分类的内容时，应当存在的表情特征“眉毛上扬”、“眼睛睁大”以及“脸颊下落”可以组成正向表情特征集合M4，不应当存在的表情特征“眉毛下压”以及“嘴角下拉”可以组成负向表情特征集合N4，数据库30中存储“奇闻异事”分类与正向表情特征集合M4、负向表情特征集合N4的关联关系。

示例性的，用户阅读属于“车模美女”分类的内容时，应当存在的表情特征“眼睛睁大”、“眉毛上扬”、“鼻孔张大”以及“脸颊上抬”可以组成正向表情特征集合M5，不应当存在的表情特征“眉毛下压”以及“嘴角下拉”可以组成负向表情特征集合N5，数据库30中存储“奇闻异事”分类与正向表情特征集合M5、负向表情特征集合N5的关联关系。

示例性的，用户阅读属于“娱乐”分类的内容时，应当存在的表情特征“眼睛睁大”、“眉毛上扬”、“牙齿露出”、“唇角后拉并且上扬”以及“脸颊上抬”可以组成正向表情特征集合M6，不应当存在的表情特征“眉毛下压”以及“嘴角下拉”可以组成负向表情特征集合N6，数据库30中存储“娱乐”分类与正向表情特征集合M6、负向表情特征集合N6的关联关系。

示例性的，用户阅读属于“美食”分类的内容时，应当存在的表情特征“眼睛睁大”、“鼻孔张大”以及“唇角后拉并且上扬”可以组成正向表情特征集合M7，不应当存在的表情特征“眉毛下压”以及“眉间皱纹凸显”可以组成负向表情特征集合N7，数据库30中存储“美食”分类与正向表情特征集合M7、负向表情特征集合N7的关联关系。

示例性的，用户阅读属于“搞笑”分类的内容时，应当存在的表情特征“眼睛睁大”、“眉毛上扬”以及“脸颊上抬”可以组成正向表情特征集合M8，不应当存在的表情特征“眉毛下压”以及“唇角下拉”可以组成负向表情特征集合N8，数据库30中存储“搞笑”分类与正向表情特征集合M8、负向表情特征集合N8的关联关系。

需要说明的是，上述示例性描述的分类与正向表情特征集合、负向表情特征集合的关联关系，仅用于辅助描述本申请实施例中提供的技术方案，数据库30中还可以存储其它分类各自关联的正向表情特征集合和负向表情特征集合。

为了方便对表情特征进行管理及其它处理，可以利用不同的特征编码表征不同的表情特征。为了方便对若干分类进行管理及其它处理，可以利用不同的分类编码表征不同的分类。

相应的，数据库30中存储分类与正向表情特征集合、负向表情特征集合时，可以将分类替换为对应的分类编码，将表情特征替换为对应的特征编码。通过分类编码与正向特征编码集合、负向特征编码集合的关联关系，指示分类与正向表情特征集合、负向表情特征集合的关联关系。

下面结合图4所示的内容分类系统对服务器20和终端10相协作，实现确定目标内容是否属于算法模型预测的目标分类的过程进行示例性描述。如图4所示，该过程具体可以包括如下各个步骤。

步骤401，服务器20获取目标内容。

目标内容由用户通过相应的终端或输入设备发布至服务器20，或者，来自其它业务系统。

目标内容的类型可以包括但不限于文本、图集、视频或者其结合等。

可以理解，目标内容可以承载在相应的图形用户界面中。终端可以根据该图形用户界面对应的统一资源定位符(uniform resource locator，URL)地址，获取该图形用户界面，并通过显示该图形用户界面实现将目标内容呈现给用户。

步骤402，服务器20利用预先训练的算法模型预测目标内容所属的目标分类。

在一些实施例中，不同于步骤402的是，如果目标内容来自其它业务系统，服务器20还可以从该业务系统接收目标内容的描述信息，然后利用相应的算法模型对描述信息进行语义分析，预测并输出目标内容所属的目标分类。

示例性的，标题为“商场衣服贵？小编教你：怎么卖衣服才实惠”的目标内容来自其它业务系统，服务器20可能从该业务系统接收目标内容的如下描述信息：

服务器20可以利用相应的算法模型对上述描述信息进行语义分析，预测并输出目标内容所属的目标分类为“搞笑”。

需要说明的是，用于对目标内容或者目标内容的描述信息进行语义分析的算法模型，可以包括但不限于基于BERT、Transformer或者长短期记忆网络LSTM等网络结构的算法模型，本申请实施例中对此并不作任何限制。

步骤403，服务器20根据目标分类查询数据库30，以获取目标分类关联的正向表情特征集合和负向表情特征集合，并将该目标内容与该正向表情特征集合、负向表情特征集合关联。

在一些实施例中，不同于步骤403的是，服务器20可以根据目标分类的分类编码查询数据库30，以获取该分类编码关联的正向特征编码集合和负向特征编码集合。

通过上述各步骤完成对目标内容的接入及处理之后，该目标内容即可在终端的请求下，被服务器推荐给终端。

具体地，在步骤404，终端10可以向服务器20发送内容推荐请求。

在一种可能的实施方式中，服务器20可以根据用户画像或其它方式获知用户感兴趣的分类，该内容推荐请求用于请求服务器20向终端10推荐属于用户感兴趣的分类的内容。

示例性的，如图5A所示，终端10显示的图形用户界面为终端10的桌面，该桌面上可以包括终端10上部署的多个应用程序各自的图标，还可以包括部分应用程序各自的名称。其中“图标5”为应用程序“浏览器”的图标；当用户在桌面上触摸“图标5”所在的区域时，终端10可以通过触摸传感器感知用户对“图标5”的触摸操作，对该触摸操作进行响应以启动“浏览器”，并触发该浏览器向服务器20发送内容推荐请求。

示例性的，如图5B所示，终端10显示的图形用户界面为应用程序“浏览器”的图形用户界面，当用户执行对该图形用户界面的刷新操作时，比如将手指接触终端10的显示屏并在显示屏上沿特定方向滑动手指时，终端10可以通过触摸传感器感知用户对该图形用户界面的刷新操作，对该刷新操作进行响应以向服务器20发送内容推荐请求。

在一种可能的实施方式中，内容推荐请求用于请求服务器20向终端10推荐用户选择的目标分类的内容。示例性的，如图5B所示，终端10显示的图形用户界面为应用程序“浏览器”的图形用户界面，当用户触摸该图形用户界面中目标分类的字样时，比如触摸“搞笑”分类的字样时，终端10可以通过触摸传感器感知用户对“搞笑”字样的触摸操作，对该触摸操作进行响应以向服务器20发送内容推荐请求，其中该内容推荐请求用于请求服务器20向终端10推荐一条或多条属于“搞笑”分类的内容。

相应的，如果服务器20获知持有终端10的用户对目标内容所属的目标分类感兴趣，或者内容推荐请求用于请求服务器20向终端10推荐属于目标分类的内容，则服务器20可以执行步骤405，向终端10发送目标内容的摘要信息。

摘要信息可以包括目标内容的标题，还可以包括目标内容的来源、阅读数量/播放数量/评论数量以及目标内容所包括的图像(image)等信息中的一项或多项。

需要说明的是，服务器20可以向终端10发送多条摘要信息，任意两条摘要信息各自对应的内容可以属于相同或不同的目标分类。服务器20可以向终端10发送一个列表，该列表中包括多条内容各自的摘要信息。摘要信息也可以被称为列表页内容或者卡片内容。

步骤406，终端10显示目标内容的摘要信息。

示例性的，服务器20获知用户对“视频”分类、“时政”分类、“军事”分类、“科技”分类以及“搞笑”分类感兴趣；预先训练的算法模型预测出或者服务器20通过其它方式确定出：标题为“重磅微视频：风雨无阻”的内容属于“视频”分类、标题为“两会期间，XXX和人民在一起”的内容属于“时政”分类、标题为“商场买衣服贵？小编教你：怎么买衣服才实惠”的内容属于“搞笑”分类、标题为“中方谈XX前述防卫协议：是国家之幸、民族之幸”的内容属于“军事”分类、标题为“华为新订单！”的内容属于“科技”分类，那么前述各条内容可能被服务器20发送至终端10，终端10可以显示如图5B所示的图形用户界面，实现显示前述各条内容的摘要信息。

示例性的，终端10请求服务器20向其推荐用户选择的目标分类“搞笑”的内容，预先训练的算法模型预测出或者服务器20通过其它方式确定出：标题为“感受这个世界对胖子满满的恶意”的内容、标题为“确定你是在做饭而不是在做实验”的内容、标题为“商场买衣服贵？小编教你：怎么买衣服才实惠”的内容、标题为“这个图的意义是什么”的内容以及标题为“挑战最长酒店名字”的内容均属于“搞笑”分类，那么前述各条内容的摘要信息则可能被服务器20发送至终端10，终端10可以显示如图5C所示的图形用户界面。

步骤407，终端10向服务器20发送内容请求。

示例性的，当用户在如图5B所示的图形用户界面或者如图5C所示的图形用户界面中，执行对“商场买衣服贵？小编教你：怎么买衣服才实惠”字样所在区域的触摸操作，终端10可以通过触控传感器感知该触摸操作，响应该触摸操作以向发送服务器20发送内容请求。

步骤408，终端10接收来自服务器20的目标内容，以及接收该目标内容关联的正向表情特征集合和负向表情特征集合。

示例性的，服务器20可以响应终端10的内容请求，向终端10发送标题为“商场买衣服贵？小编教你：怎么买衣服才实惠”的目标内容，以及该目标内容关联的正向表情特征集合M8＝{眼睛睁大、眉毛上扬、脸颊上抬}、负向表情特征集合N8＝{眉毛下压、唇角下拉}。

在一些实施例中，不同于步骤408的是，终端10可以从服务器20接收与目标分类的分类编码关联的正向特征编码集合和负向特征编码集合。

步骤409，终端10显示目标内容。

示例性的，终端10可以显示如图5D所示的图形用户界面，通过如图5D所示的图形用户界面，向用户呈现标题为“商场买衣服贵？小编教你：怎么买衣服才实惠”的目标内容，以便用户阅读该目标内容。

步骤410，终端10采集用户在阅读该目标内容时的人脸图像。

在一些实施例中，当终端10显示目标内容之后，比如在活动管理器和/或窗口管理器的支持下，将如图5D所示的图形用户界面加载到终端10的显示屏之后，可以启动终端的前置摄像头(或者称为图像采集装置)，通过该摄像头采集用户的人脸图像。可以理解，终端10可以连续的或者周期性的采集用户在阅读该目标内容时的多张人脸图像。

步骤411，终端10利用预先部署的至少一个表情特征识别模型，分别对人脸图像进行分析处理，得到并输出用户在阅读目标内容时存在的至少一个表情特征。

在一些实施例中，对于终端10中部署的每个表情特征识别模型，终端10可以预先记录该表情特征识别模型的模型编码与该表情特征识别模型能够识别的表情特征之间的关联关系。终端可以根据目标内容关联的正向表情特征集合和负向表情特征识别中的各个表情特征，选择性的启动表情特征识别模型来处理人脸图像。

更具体地说，对于终端10中部署的每个表情特征识别模型，如果目标内容关联的正向表情特征集合和负向表情特征集合中，存在一个或多个该表情特征识别模型能够识别的表情特征，则终端10可以启动该表情特征识别模型并向该表情特征识别模型提供人脸图像。反之，如果目标内容关联的正向表情特征集合和负向表情特征集合中，并不存在该表情特征识别模型能够识别的表情特征，则终端10无需启动该表情特征识别模型。如此，有利于节约终端10的计算资源，降低终端10的负荷。

在一些实施例中，不同于步骤411的是，表情特征识别模型对人脸图像进行分析处理，可以输出相应表情特征的特征编码。

步骤412，终端10将用户阅读目标内容时存在的至少一个表情特征与目标内容关联的正向表情特征集合进行匹配，得到第二匹配结果；以及将用户阅读目标内容时存在的至少一个表情特征与目标内容关联的负向表情特征集合进行匹配，得到第三匹配结果，并根据第二匹配结果和第三匹配结果得到第一匹配结果。

在一种可能的实施方式中，正向匹配得分的初始分数为0，对于用户阅读目标内容时存在的每个表情特征，检测正向表情特征集合中是否存在与该表情特征相同的表情特征，如果是则将正向匹配得分加1，最终得到的正向匹配得分即为第二匹配结果。负向匹配得分的初始分数为0，对于用户阅读目标内容时存在的每个表情特征，检测负向表情特征集合中是否存在与该表情特征相同的表情特征，如果是则将负向匹配得分减1，最终得到的负向匹配得分即为第三匹配结果。正向匹配得分与负向匹配得分的和为第一匹配结果。

示例性的，终端10利用模型编码为M001、M002、M003的表情特征识别模型，分别对用户阅读属于“搞笑”分类的目标内容时的人脸图像进行分析处理。其中模型编码为M001的表情特征识别模型识别出用户存在表情特征包括“眉毛下压”，模型编码为M002的表情特征识别模型识别出用户存在表情特征包括“眼睛睁大”，模型编码为M003的表情特征识别模型识别出用户存在表情特征包括“唇角下拉”。用户存在的表情特征“眉毛下压”、“眼睛睁大”以及“唇角下拉”，与该目标内容关联的正向表情特征结合进行匹配所得到的正向匹配得分为1，与该目标内容关联的负向表情特征集合进行匹配所得到的负向匹配得分为-2，正向匹配得分和负向匹配得分的和为-1，即第一匹配结果为-1。

可以理解，第一匹配结果的取值越大，则目标内容属于目标分类的可能性越高；反之，第一匹配结果的取值越小，则目标内容属于目标分类的可能性越小。

在一些实施例中，不同于步骤412的是，终端10将用户阅读目标内容时存在的至少一个表情特征各自对应的特征编码，与正向特征编码集合和负向特征编码集合分别进行匹配，最终得到第一匹配结果。

步骤413，终端10向服务器20发送目标内容对应的第一匹配结果。

步骤414，服务器20根据第一匹配结果确定目标内容是否属于目标分类。

可以理解，目标内容可能通过多个终端呈现给不同的用户，服务器20可以从多个不同的终端分别接收该目标内容对应的第一匹配结果。

在一些实施例中，对于目标内容对应的多个第一匹配结果，如果小于预设阈值(比如0)的第一匹配结果的数量达到第一设定数值，或者小于预设阈值(比如0)的第一匹配结果的比例达到第二设定数值，则可确定目标内容不属于目标分类。反之，说明算法模型正确预测了目标内容所属的分类，服务器20可以将目标分类确定为目标内容所属的分类。

在一些实施例中，当服务器20确定目标内容不属于算法模型预测的目标分类之后，服务器20可以暂时停止向其它终端推荐该目标内容。然后对目标内容进行相应的标注，以便用户对被标注的目标内容进行复检，重新确定目标内容所属的分类。

在一些实施例中，对被标注的内容进行人工复检的过程中，不仅可以重新确定目标内容所属的分类，还可能确定出该目标内容是否属于不允许被推荐给终端的内容。如果重新确定了目标内容所属的分类，服务器20则可按照相应的推荐规则将该目标内容推荐给相应的终端；如果该目标内容被确定为属于不允许被推荐给终端的内容，则服务器20可以丢弃该目标内容或其它业务处理，不再将该目标内容推荐给终端。

示例性的，标题为“中方谈XX签署防卫协议：是国家之幸、民族之幸”的目标内容，算法模型预测该目标内容属于“军事”分类，但是服务器20从多个终端10接收到该目标内容对应的第一匹配结果之后，服务器20识别出该目标内容并不属于算法模型预测的“军事”分类，服务器20对该目标内容进行标注之后，人工复检过程中可能发现该目标内容属于“时政”分类，工作人员可触发服务器20将“时政”分类确定为该目标内容所属的分类。之后，如果存在终端请求推荐属于“时政”分类的内容，或者服务器20获知持有特定终端的用户对“时政”分类感兴趣，该目标内容的摘要信息则可能被重新推荐给该终端。

示例性的，如图5D所示，对于标题为“商场买衣服贵？小编教你：怎么买衣服才实惠”的目标内容，算法模型预测该目标内容属于“搞笑”分类，但是服务器20从多个终端10接收到该目标内容对应的第一匹配结果之后，服务器20识别出该目标内容并不属于算法模型预测的“搞笑”分类，服务器20对该目标内容进行标注之后，人工复检过程中可能发现该目标内容实际上为广告软文，属于不允许不推荐给终端的内容，工作人员可触发服务器20丢弃该目标内容或执行其它业务处理，使得该目标内容不再被推荐给终端。

在一些实施例中，不同于如图4所示实施例的是，终端无需部署表情特征识别模型。终端10可以在采集到用户阅读目标内容时的人脸图像之后，将人脸图像发送至服务器20。服务器20利用相应的表情特征识别模型对来自终端的人脸图像进行分析处理，得到用户阅读该目标内容时存在的至少一个表情特征。然后，服务器20可以将至少一个表情特征与目标内容关联的正向表情特征集合、负向表情特征进行匹配，得到目标内容对应的第一匹配结果，最终根据该第一匹配结果确定目标内容是否属于算法模型预测的目标分类。

在一些实施例中，不同于如图4所示实施例的是，终端10可以在获取到用户阅读目标内容时存在的至少一个表情特征之后，将至少一个表情特征发送至服务器20。服务器20可以将至少一个表情特征与目标内容关联的正向表情特征集合、负向表情特征进行匹配，得到目标内容对应的第一匹配结果，最终根据该第一匹配结果确定目标内容是否属于算法模型预测的目标分类。

基于与前述方法实施例相同的构思，本申请实施例中还提供了一种终端600。终端600可以执行如图4所示方法实施例中由终端执行的操作。其中，终端600可以包括处理器601、存储器602和收发器603。存储器602中存储有计算机指令，该计算机指令可被处理器601执行。当该计算机指令在被处理器601执行时，终端600可以执行上述图4所示方法实施例中由终端执行的操作。具体而言，处理器601可以进行数据处理操作，收发器603可以进行数据发送和/或接收的操作。

基于与前述方法实施例相同的构思，本申请实施例中还提供了一种服务器700。终端700可以执行如图4所示方法实施例中由服务器执行的操作。其中，服务器700可以包括处理器701、存储器702和收发器703。存储器702中存储有计算机指令，该计算机指令可被处理器701执行。当该计算机指令在被处理器701执行时，服务器700可以执行上述图4所示方法实施例中由服务器执行的操作。具体而言，处理器701可以进行数据处理操作，收发器703可以进行数据发送和/或接收的操作。

可以理解的是，本申请的实施例中的处理器可以是中央处理单元(centralprocessing unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signalprocessor，DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件，硬件部件或者其任意组合。通用处理器可以是微处理器，也可以是任何常规的处理器。

本申请的实施例中的方法步骤可以通过硬件的方式来实现，也可以由处理器执行软件指令的方式来实现。软件指令可以由相应的软件模块组成，软件模块可以被存放于随机存取存储器(random access memory，RAM)、闪存、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)、寄存器、硬盘、移动硬盘、CD-ROM或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

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实施例的范围。

应当理解的是，在本申请实施例的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

可以理解，以上所描述的装置实施例是示意性的，例如，所述模块/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。

以上仅为本申请实施例的具体实施方式，但本申请实施例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实施例揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请实施例的保护范围之内

最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而未对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解，依然可以对前述各个实施例中所提供的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各个实施例中所提供技术方案的精神和范围。