具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的服务推荐设备结构示意图。

如图1所示，该服务推荐设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对服务推荐设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及服务推荐程序。

在图1所示的服务推荐设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明服务推荐设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在服务推荐设备中，所述服务推荐设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的服务推荐程序，并执行本发明实施例提供的服务推荐方法。

本发明实施例提供了一种服务推荐方法，参照图2，图2为本发明一种服务推荐方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述服务推荐方法包括以下步骤：

步骤S10：在接收到功能更新指令时，提取所述功能更新指令中的注册账号信息。

需要说明的是，本实施例的执行主体可为车辆的云端服务器，也可为其他可实现服务推荐的设备，本实施例对此不作限制。

应理解的是，功能更新指令指的是用户提出的新的服务需求和/或车机系统主动识别到的需要进行更新的需求，可通过车机端或者移动端提出，并将功能更新指令上传至服务器。注册账号信息指的是用户通过车辆APP进行注册的账号信息。

在具体实施中，用户可通过车机端或者移动端进行账号登陆，并在登陆之后提出功能更新的服务需求和/或车机系统后台检测到需要进行更新时生成的功能更新指令，云端服务器接收到用户和/或车机系统的功能更新指令需求，并从此功能更新指令需求中提取用户的注册账号信息。

步骤S20：根据所述注册账号信息确定关联的车辆识别码。

应理解的是，车辆识别码是指车辆的唯一识别号码，可通过车辆识别码确定对应的唯一车辆。

在具体实施中，用户在进行注册时，将注册账号信息以及车辆识别码进行了绑定，因此可根据注册账号信息确定与此注册账号信息关联的车辆识别码，从而确定对应的目标车辆。

步骤S30：根据所述车辆识别码以及注册账号信息，得到用户行为特征。

需要说明的是，用户行为特征指的是用户在车机端和移动端进行的车辆系统和/车辆智联APP的操作信息。

在本实施例中，可通过车辆识别码获取用户在车机端操作车辆系统的信息，并通过注册账号信息获取用户在移动端操作车辆智联APP的信息，根据车辆系统的操作信息以及车辆智联APP的操作信息得到用户的行为特征。

步骤S40：根据所述用户行为特征生成用户画像。

应理解的是，用户画像指的是根据用户的行为特征进行分析得到的用户信息标签，可包括用户背景、喜好、消费观等等，本实施例对此不加以限定。

步骤S50：基于所述用户画像对所述车辆识别码对应的目标车辆和/或所述注册账号信息对应的车联网应用程序进行服务推荐。

需要说明的是，车联网应用程序指的是车辆智联APP。

在具体实施中，由于车辆识别码的唯一性，可根据车辆识别码确定对应的目标车辆，并根据注册账号信息确定对应的移动终端，根据用户画像可得知用户的类型以及喜好。则可根据生成的用户画像对目标车辆以及移动终端中的车联网应用程序进行服务推荐。

本实施例通过在接收到功能更新指令时，提取所述功能更新指令中的注册账号信息；根据所述注册账号信息确定关联的车辆识别码；根据所述车辆识别码以及注册账号信息，得到用户行为特征；根据所述用户行为特征生成用户画像；基于所述用户画像对所述车辆识别码对应的目标车辆和/或所述注册账号信息对应的车联网应用程序进行服务推荐；通过注册账号信息可得知与注册账号信息关联的车辆识别码，根据车辆识别码以及注册账号信息可确定目标车辆，并得到目标车辆对应的用户行为特征，通过对用户行为特征进行分析生成用户画像，并根据生成的用户画像对目标车辆以及车联网应用程序进行服务推荐，提高车辆服务推送的智能化。

参考图3，图3为本发明服务推荐方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，本实施例服务推荐方法在所述步骤S10之前，还包括：

步骤S101：在获取到注册数据时，提取所述注册数据中车辆识别码、注册账号信息以及移动终端的用户识别号码。

需要说明的是，注册数据指的是用户在注册时，输入的注册数据以及注册成功后的数据，包括用户的手机号码信息、车辆识别码信息以及注册成功后的注册账号信息；车辆识别码指的是车辆的唯一识别号码，可通过车辆识别码确定对应的唯一车辆；如图4所示，用户在购买车辆之后，发起注册，通过输入用户的手机号码并接收验证码进行校验，校验完成后注册成功得到注册账号信息，并可根据注册账号登陆移动终端；车辆识别码主要包括娱乐信息终端识别码、联网终端识别码以及整车的18位码；移动终端的用户识别号码是指用户的手机号码，还可包括其他形式的识别号码，本实施例对此不做限制。

在具体实施中，在车辆生产时，通过供应商生产的手机互联智能系统(DisplayAudio，DA)生成娱乐信息终端识别码，。并将此识别码保存。联网终端识别码是信息控制单元(Telematics Control Unit，TCU)生产后得到的识别码并被保存。

应理解的是，出厂后的娱乐信息终端及联网终端识别码无法人为修改，因此一辆车只有一个对应的娱乐信息终端识别码以及联网终端识别码。如图5所示，在整车进行组装上线时，可根据车辆的唯一码选择部品，根据车辆唯一码进行电装部品配置；再将娱乐信息终端配置进行组装，最后将联网终端配置组装。根据车辆识别码(Vehicle IdentificationNumber，VIN码)、移动终端的用户识别码、娱乐信息终端、识别码以及联网终端识别码进行绑定，可实现通过VIN码对汽车进行识别。

步骤S102：将所述车辆识别码、注册账号信息与所述移动终端的用户识别号码进行绑定，并存储于预设区域。

需要说明的是，预设区域指的是识别码绑定数据库。其中，识别码包括车辆识别码、注册账号信息以及移动终端的用户识别码，还可包括其他形式的识别码，本实施例对此不做限制，将车辆识别码、注册账号信息以及移动终端的用户识别码进行绑定之后，所有的数据都存储至识别码绑定数据库中。

在具体实施中，继续如图5所示，当用户购买车辆后，通过操作移动终端输入用户的手机号码对车辆进行注册，并进行实名认证，得到注册账号信息，通过移动终端扫取车辆识别码对车辆进行绑定；当移动终端扫码绑定车辆时，车机向后台请求查询相关绑定数据，并反馈查询的结果。若根据用户手机号码查询显示车辆已被绑定，则不能再对车辆进行二次绑定，用户可反馈异常信息，后台对异常信息进行处理后，可再次提醒用户进行绑定。若此时用户通过移动终端扫码得到的查询结果是车辆未被绑定，则远程信息控制单元将车辆识别码、用户的移动终端手机号码以及注册账号信息相关数据进行打包并上传至识别码绑定数据库。将车辆的识别码、用户手机号码以及车辆注册账号信息绑定成功后，可在车辆的控制系统的个人中心进行正常登陆，并且可通过移动终端来控制车机。

应理解的是，绑定后的车辆识别码数据、注册账号信息以及用户识别号码都存储在识别码绑定数据库中，当获取了车辆识别码时，即可根据车辆识别码查询识别码绑定数据库，得到与车辆识别码进行绑定的注册账号信息以及移动终端的用户识别号码，同理，也可根据移动终端的用户识别号码得到关联的车辆识别码和注册账号信息。

本实施例通过在获取到注册数据时，提取所述注册数据中车辆识别码、注册账号信息以及移动终端的用户识别号码；将所述车辆识别码、注册账号信息与所述移动终端的用户识别号码进行绑定，并存储于预设区域。通过将车辆识别码，车辆注册账号以及用户识别号码进行绑定并存储至预设区域。通过将车辆识别码、车辆注册账号信息以及用户识别号码进行绑定并存储至预设区域，当接收到用户通过移动终端用户识别号码的注册账号和车辆端的车机系统的更新服务需求时，可结合车辆端的账号以及移动端的车联网应用程序对客户进行智能全面的服务推送。

参考图6，图6为本发明服务推荐方法第三实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，本实施例服务推荐方法所述步骤S30具体包括：

步骤S301：根据所述车辆识别码确定对应的目标车辆。

需要说明的是，目标车辆指的是在根据更新指令得到车辆识别码后，根据车辆识别码确定的唯一车辆。

步骤S302：获取所述目标车辆的车辆操作信息以及所述注册账号信息对应的车联网应用程序的操作信息。

在具体实施中，在开发阶段时通过在车辆系统以及车联网应用程序中植入数据埋点代码，获取用户在某时间段，操作的应用程序和系统的功能信息，来分析用户的行为。

进一步地，获取所述目标车辆的车辆操作信息以及所述注册账号信息对应的车联网应用程序的操作信息，包括：获取所述注册账号信息对应的车联网应用程序以及所述目标车辆的埋点接口；根据所述埋点接口获取所述目标车辆的车辆操作信息以及所述注册账号信息对应的车联网应用程序的操作信息。

应理解的是，埋点接口指的是在应用程序以及车辆系统中植入的数据埋点代码的接口，可通过埋点接口获取埋点的数据。如图7所示，当用户在车机端操作娱乐信息终端系统功能以及在移动端操作智能车联应用程序时，可通过获取目标车辆和车辆网应用程序的数据埋点接口，通过埋点接口获取车辆的操作信息以及移动端的车联网应用程序的操作信息。

在具体实施中，预设在车机端和移动端的数据埋点接口不同，所获取到的数据也不一样。针对车机端，数据埋点主要获取用户使用车机系统的场景分布。例如，出行是否依赖车机导航，出行平均距离，影音娱乐系统使用平均时长等。针对手机端，数据埋点主要获取用户使用车联App的场景分布。例如，使用手机控车的频率，在车联App商城的消费观，以及对日常推送的处理方式等。

步骤S303：将所述车辆操作信息以及车联网应用程序的操作信息进行数据脱敏，得到用户行为特征。

需要说明的是，数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形。在具体实施中，通过数据埋点的方式获得的操作信息是用户的所有操作信息，可能会包含用户的身份证号、姓名等重要隐私，因此需要对获取到的信息进行脱敏，得到用户行为特征，并将用户行为特征上传到云端，以供云端服务器和/或后台根据用户行为特征对用户在车机端的行为和移动端应用程序的行为进行分析。继续如图7所示，开发侧通过数据埋点获取用户侧的操作信息，并通过数据脱敏得到用户行为特征，传递到云端，从而使云端服务器车机端的行为和移动端应用程序的行为进行分析。

在本实施例中，获取单一端的用户特征进行分析，获得的用户画像会有一定的偏差。例如，用户出行高度依赖车机导航，且出行平均距离较长，如保险/住宿推送的目标客户，但用户的消费观消极，且对广告类服务极度反感。只参考车机数据描绘的画像进行推送是不可取的。通过车机端和移动端的绑定，一方面可以获取用户使用车机系统的主要场景，另一方面也可以获取用户对新鲜事物的接受程度、消费观念等。两者的数据进行结合，能更加全面的对用户画像进行描绘。另外，车辆的使用只占据用户的出行时间，对于出行外后的数据是无法得到的。例如车辆熄火时，因此，建立了绑定关系的移动端数据可以填补这些空白，可以实现对用户画像持续优化。

如图8所示，通过埋点接口获取数据采集模块采集的数据。数据采集模块可包括车机系统中的导航模块，音乐模块，系统模块，反馈模块和移动端应用程序APP中的信息模块，车联模块以及其它模块等，通过上述模块采集用户的操作信息数据并进行脱敏得到用户行为特征上传到服务器端。

本实施例通过根据车辆识别码确定目标车辆，获取目标车辆的操作信息并根据注册账号信息获取车联网应用程序的操作信息，结合车辆操作信息以及车联网应用程序的操作信息并将操作信息进行数据脱敏得到用户行为特征，对用户的信息进行脱敏，保护用户隐私。将车辆端和移动端的操作信息结合获得全面的用户行为特征。

参考图9，图9为本发明服务推荐方法第四实施例的流程示意图。

基于上述第一和第三实施例，本实施例服务推荐方法所述步骤S40，具体包括：

步骤S401：提取所述用户行为特征中的场景数据及用户行为数据。

需要说明的是，场景数据指的是用户出行的场景，用户行为数据指的是用户在车机端和移动端的应用程序中的操作行为。

在具体实施中，可通过用户导航的目的地，识别用户出行的场景，场景识别可包括短途出行，长途出行以及旅游等，也可根据用户的操作行为识别用餐场景、住宿场景以及娱乐场景等等，通过提取场景数据与用户行为数据生成相应的用户画像。

步骤S402：通过预设行为分析算法对所述场景数据以及用户行为数据进行分析，生成用户画像。

应理解的是，预设行为分析算法指的是神经网络算法，通过神经网络算法训练模型对获取的出行场景、用餐场景、住宿场景以及娱乐场景等进行分析，生成用户画像，其中生成的用户画像可包括用户的背景，用户的喜好、用户的消费观等。

继续如图8所示，车机系统中的数据处理模块通过分析上传到服务端的用户行为特征，例如根据出行特征数据分析出行平均距离，平均用车时间。根据使用车辆的操作信息分析影音娱乐时长，反馈bug的频率，更新系统的频率；根据用户在移动端应用程序中的信息阅读时长、车联网使用时长、流量充值频率以及活动参与频率等信息生成不同的用户画像。

本实施例通过提取所述用户行为特征中的场景数据及用户行为数据，并通过预设行为分析算法对所述场景数据以及用户行为数据进行分析，生成不同的用户画像，对用户行为特征分析全面。

参考图10，图10为本发明服务推荐方法第五实施例的流程示意图

基于上述第一实施例，本实施例服务推荐方法所述步骤S50，具体包括：

步骤S501：对所述用户画像进行分类，确定对应的用户类型。

需要说明的是，用户类型指的是根据用户画像对用户进行的分类，如图11所示，例如对于出行对车载娱乐终端高度依赖，在乎车机体验，经常反馈课题或者愿意充值使用更多车机功能等的用户可归类为极客型；对于在某一方面高度依赖车机，例如导航、音乐或者车联方面，愿意充值使用部分车机功能的用户可归类为积极型；对于完全不依赖车机或者不愿意充值的用户可归类为消极型。

步骤S502：根据所述用户类型查询映射关系表，得到对应的服务推荐数据，其中，所述映射关系表含有用户类型与服务推荐数据之间的对应关系。

应理解的是，映射关系表指的是含有用户类型和服务推荐数据之间的对应关系，映射关系表可由开发人员提前设置存储在云端服务器，根据不同的用户画像生成不同的服务推荐数据。

在具体实施中，继续如图11所示，针对极客型的用户，查询映射关系表得到的服务推荐数据为推荐新系统内测，新功能提前体验以及增值服务内测等，可根据具体情况对服务推荐数据进行添加。对于积极型的用户，可根据画像推送增值服务，推送保险服务等等。对于消极型的用户，可考虑不进行活动推荐或者适当的活动推荐等。

如图12所示，通过埋点获取用户场景数据，根据不同的场景数据生成用户画像，并将用户画像进行分类，得到不同的服务推荐数据，通过主机推荐模块对用户进行相应的服务推送。例如极客型的用户，可推荐保险服务、会员服务以及增值服务等等。

步骤S503：将所述服务推荐数据发送至与所述车辆识别码对应的目标车辆和/或所述注册账号信息对应的车联网应用程序进行服务推荐。

在具体实施中，如图13和图14所示所示，图13为保险推送流程图，通过识别出行的场景数据生成用户画像，并在车机端或移动端应用程序中弹出保险弹窗，从而对用户进行保险服务数据推荐。图14为增值服务推送流程图，通过场景数据与用户行为数据识别用餐场景、住宿场景以及娱乐场景生成对应的用户画像，并对生成的用户画像进行增值服务推荐。

需要说明的是，当根据用户画像查询到对应的服务推荐数据后，可将服务推荐数据同步发送到车辆识别码对应的目标车辆以及用户注册账号信息对应的移动端的车联网应用程序中，如图15所示，图15为新功能内测流程图，在发布新功能服务数据后，可通过主机推荐模块对生成的用户画像进行推荐，对于极客型的用户，可将服务推荐数据双端发送，同时发送至车机以及移动端应用程序，对于积极型的用户，也可进行双端推送，对于消极型的用户，可以选择不推送并可以对消极型用户进行在线调查，分析用户不愿意使用新功能的原因，完善用户需求。

如图16所示，当获取到用户提出的功能更新需求指令时，针对客户需求进行分析，并根据分析生成用户画像推送到车机端以及移动端的车联APP中，并根据车辆识别码以及用户手机号码提醒用户已进行服务推荐，提示客户安装推荐的服务功能。如图17所示，图17为车辆新功能测试发布流程，通过车机端和移动端招募发布，根据客户的响应对客户进行服务数据推送并发送提醒信息至对应的车机以及移动端应用程序中，在客户安装后，对客户进行免责声明，并提醒根据用户的选择进行更新或者退出更新。

在具体实施中，当对用户进行服务推荐后，可获取使用目标车辆以及移动端的应用程序的用户对推荐发服务数据的使用信息，并根据使用信息对用户画像进行更新。如图18所示，例如获取用户对待服务推荐消息的类型，若用户未读删除推送的服务消息，则可减少推荐并对用户画像进行优化。若用户读取了推荐的服务消息且给予了正反馈，可适当增加推荐机会并对用户画像进行优化，若用户读取了推荐的服务信息但给予了负反馈，可针对此反馈对原因进行调查或者不推荐服务信息并优化用户画像。

继续如图18所示，通过用户画像对车机端和服务端推送服务数据，可包括保险服务、新功能内测服务，增值服务。根据用户类型推送相应的服务数据后，此次服务推荐完成，在云端服务器对此次服务推送数据进行记录并统计相关数据以及用户信息，同时根据用户的注册账号信息增加注册账号信息对应的应用商城的使用积分。

本实施例通过对所述用户画像进行分类，确定对应的用户类型；根据所述用户类型查询映射关系表，得到对应的服务推荐数据，其中，所述映射关系表含有用户类型与服务推荐数据之间的对应关系；将所述服务推荐数据发送至与所述车辆识别码对应的目标车辆和/或所述注册账号信息对应的车联网应用程序进行服务推荐；通过对用户画像进行分类，针对不同的用户画像指定不同的服务推荐数据并将服务推荐数据同步发送至车辆以及车联网应用程序，服务数据推送更加精准和全面。

参照图19，图19为本发明服务推荐装置第一实施例的结构框图。

如图19所示，本发明实施例提出的服务推荐装置包括：

提取模块10，用于在接收到功能更新指令时，提取所述功能更新指令中的注册账号信息。

确定模块20，用于根据所述注册账号信息确定关联的车辆识别码。

获取模块30，用于根据所述车辆识别码以及注册账号信息，得到用户行为特征。

生成模块40，用于根据所述用户行为特征生成用户画像。

推荐模块50，用于基于所述用户画像对所述车辆识别码对应的目标车辆和/或所述注册账号信息对应的车联网应用程序进行服务推荐。

本实施例在接收到功能更新指令时，提取所述功能更新指令中的注册账号信息；根据所述注册账号信息确定关联的车辆识别码；根据所述车辆识别码以及注册账号信息，得到用户行为特征；根据所述用户行为特征生成用户画像；基于所述用户画像对所述车辆识别码对应的目标车辆和/或所述注册账号信息对应的车联网应用程序进行服务推荐；通过注册账号信息可得知与注册账号信息关联的车辆识别码，根据车辆识别码以及注册账号信息可确定目标车辆，并得到目标车辆对应的用户行为特征，通过对用户行为特征进行分析生成用户画像，并根据生成的用户画像对目标车辆以及车联网应用程序进行服务推荐，提高车辆服务推送的智能化。

在一实施例中，所述提取模块10，还用于在获取到注册数据时，提取所述注册数据中车辆识别码、注册账号信息以及移动终端的用户识别号码；将所述车辆识别码、注册账号信息与所述移动终端的用户识别号码进行绑定，并存储于预设区域。

在一实施例中，所述获取模块30，还用于根据所述车辆识别码确定对应的目标车辆；获取所述目标车辆的车辆操作信息以及所述注册账号信息对应的车联网应用程序的操作信息；将所述车辆操作信息以及车联网应用程序的操作信息进行数据脱敏，得到用户行为特征。

在一实施例中，所述获取模块30，还用于获取所述注册账号信息对应的车联网应用程序以及所述目标车辆的埋点接口；根据所述埋点接口获取所述目标车辆的车辆操作信息以及所述注册账号信息对应的车联网应用程序的操作信息。

在一实施例中，所述生成模块40，还用于提取所述用户行为特征中的场景数据及用户行为数据；通过预设行为分析算法对所述场景数据以及用户行为数据进行分析，生成用户画像。

在一实施例中，所述推荐模块50，还用于对所述用户画像进行分类，确定对应的用户类型；根据所述用户类型查询映射关系表，得到对应的服务推荐数据，其中，所述映射关系表含有用户类型与服务推荐数据之间的对应关系；将所述服务推荐数据发送至与所述车辆识别码对应的目标车辆和/或所述注册账号信息对应的车联网应用程序进行服务推荐。

在一实施例中，所述推荐模块50，还用于获取所述目标车辆和/或所述车联网应用程序对所述服务推荐数据的使用信息；根据所述使用信息对所述用户画像进行更新。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种服务推荐设备，所述服务推荐设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的服务推荐程序，所述服务推荐程序配置为实现如上文所述的服务推荐方法的步骤。

由于本服务推荐设备采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有服务推荐程序，所述服务推荐程序被处理器执行时实现如上文所述的服务推荐方法的步骤。

由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。

应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的服务推荐方法，此处不再赘述。

此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。