本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及智能搜索技术，尤其涉及一种兴趣点识别方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术：
兴趣点(pointofinformation，poi)可以是地理信息系统一些地理对象，例如：学校、银行、餐馆、加油站、医院、超市等。目前挖掘兴趣点的方式主要包括用户上报和实地采集方式。
技术实现要素：
本公开提供了一种兴趣点识别方法、装置、电子设备和存储介质。
根据本公开的一方面，提供了一种兴趣点识别方法，包括：
获取检索内容关联的检索信息；
依据所述检索信息识别检索设备针对所述检索内容的设备行为，所述检索设备为使用所述检索内容进行检索的设备；
依据所述设备行为确定所述检索内容是否包括兴趣点。
根据本公开的另一方面，提供了一种兴趣点识别装置，包括：
获取模块，用于获取检索内容关联的检索信息；
识别模块，用于依据所述检索信息识别检索设备针对所述检索内容的设备行为，所述检索设备为使用所述检索内容进行检索的设备；
确定模块，用于依据所述设备行为确定所述检索内容是否包括兴趣点。
根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开提供的兴趣点识别方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开提供的兴趣点识别方法。
根据本公开的技术方案，由于依据所述检索信息识别检索设备针对所述检索内容的设备行为，之后，依据所述设备行为确定所述检索内容是否包括兴趣点，从而可以提高兴趣点的挖掘效果。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1是本公开提供的一种兴趣点识别方法的流程图；
图2是本公开提供的一种兴趣点识别的应用示意图；
图3是本公开提供的一种兴趣点识别装置的结构图；
图4是本公开提供的一种兴趣点识别装置的结构图；
图5是用来实现本公开实施例的兴趣点识别方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
请参见图1，图1是本公开提供的一种兴趣点识别方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤：
步骤s101、获取检索内容关联的检索信息。
上述检索内容关联的检索信息可以是，在对所述检索内容进行检索过程中的上下文信息。其中，上述检索信息可以包括检索过程中记录的信息，也可以包括检索结果等与上述检索内容关联的信息。例如：上述检索信息可以包括从检索设备在检索框中输入检索内容(query)到检索设备退回检索功能或者退回应用程序的过程中相关行为信息。
例如：上述检索信息可以表示：在检索框中输入检索内容、检索设备选中检索返回列表页中的某一检索结果、检索设备导航到该检索结果对应的位置、检索设备输出该检索结果的详情页等一系列设备行为信息，以及还可以包括各行为对应的时间点信息。进一步的，还可以包括检索设备发起检索行为的所在位置(例如：城市)、地图上的视野城市等基本信息。
另外，上述获取检索内容关联的检索信息可以是读取检索设备记录的日志得到上述获取检索内容关联的检索信息，也可以是接收检索设备发送的检索信息。
需要说明的是，本公开中检索设备为使用所述检索内容进行检索的设备，例如：手机、车机终端或者计算机等设备使用某一地图app对上述检测内容进行检索，则这些手机、车机终端或者计算机等设备为上述检索设备。
步骤s102、依据所述检索信息识别检索设备针对所述检索内容的设备行为，所述检索设备为使用所述检索内容进行检索的设备。
上述设备行为可以是检索设备在检索上述检索内容时的相关行为，例如：在检索框中输入检索内容，之后选中检索返回列表页中的某一检索结果，导航到该检索结果对应的位置；或者，例如：在检索框中输入检索内容，之后退出检索(或者退出应用程序)，或者，例如：在检索框中输入检索内容，并对检索列表页执行翻页操作，之后退出检索(或者退出应用程序)。
步骤s103、依据所述设备行为确定所述检索内容是否包括兴趣点。
上述依据所述设备行为确定所述检索内容是否包括兴趣点可以是，依据上述设备行为判断针对上述检索内容的检索是否存在检索设备感兴趣的地理位置。例如：设备行为是在检索框中输入检索内容，之后选中检索返回列表页中的兴趣点，导航到该兴趣点对应的位置，从而表示该检索结果是检索设备感兴趣的，进而判断检索内容包括兴趣点。例如：设备行为是在检索框中输入检索内容，并选中检索列表页翻页，之后退出检索(或者退出应用程序)，从而表示这些检索结果是检索设备不感兴趣的，进而判断检索内容不包括兴趣点。
本公开中，通过上述步骤可以实现通过检索内容关联的检索信息确定检索内容是否包括兴趣点，从而提高兴趣点挖掘效果。例如：通过检索内容关联的检索信息挖掘到地图上缺失的兴趣点。
进一步的，在确定上述检索内容是否包括兴趣点后，还可以从该检索内容中提取兴趣点，例如：将该检索内容作为兴趣点，或者将该检索内容中的关键词作为兴趣点。
需要说明的是，本公开提供的兴趣点识别方法可以应用于电子设备，例如：服务器、计算机、手机等电子设备，进一步，该电子设备也可以是某一检索设备。
作为一种可选的实施方式，所述依据所述设备行为确定所述检索内容是否包括兴趣点，包括：
基于所述设备行为确定所述检索信息的检索关键信息，所述检索关键信息包括所述检索内容和检索参数信息；
依据所述检索关键信息，确定所述检索内容是否包括兴趣点。
上述基于所述设备行为确定所述检索信息的检索关键信息可以是，基于设备行为统计或者分析检索信息的检索关键信息，例如：针对同一个检索内容可以得到多个检索信息(例如：多个检索设备的检索信息)，进而得到多个设备行为，依据这多个设备行为统计该检索内容的检索关键信息，如检索次数。又例如：依据设备行为分析检索设备是否满意上述检索内容的检索过程，以得到检索满意度信息。
可选的，所述检索参数信息包括如下至少一项：
所述检索内容的检索次数、所述检索内容的检索满意度信息。
其中，上述检索内容的检索次数可以是单位时间针对上述检索内容的检索次数，如一天、一周的检索次数。
上述检索内容的检索满意度信息可以表示，针对检索内容的检索满意度差(如不满意)的检索次数，也可以表示针对检索内容的检索满意度好(满意)的检索次数，或者，检索满意的比率等等。
通过上述检索次数和检索满意度信息中的至少一项，可以提高确定兴趣点的准确性。
需要说明的是，本公开中并不限定上述检索参数信息包括检索次数和检索满意度信息中的至少一项，例如：还可以包括检索过程中执行导航的次数、检索过程中点击查看详情的次数等。
上述依据所述检索关键信息，确定所述检索内容是否包括兴趣点可以是依据检索内容确定检索设备对检索内容的满意度，如满意度高确定检索内容包括兴趣点，反之，确定检索内容不包括兴趣点。本公开中并不限定通过满意度确定检索内容是否包括兴趣点，例如：检索次数高于预设阈值时确定检索内容包括兴趣点，反之，确定检索内容不包括兴趣点；或者依据上述检索信息判断检索设备导航到某一个检索结果对应的位置或者可以是判断检索设备是否选中某一检索结果的详细信息，如果，则确定检索内容包括兴趣点，否则，确定不包括兴趣点。
上述实施方式中，由于依据检索信息，确定检索内容是否包括兴趣点，从而可以提高识别兴趣点的准确性。
需要说明的是，本公开中也可以直接依据设备行为确定检索内容是否包括兴趣点，例如：设备行为是在检索框中输入检索内容，之后选中检索返回列表页中的兴趣点，导航到该兴趣点对应的位置，从而表示该检索结果是检索设备感兴趣的，进而判断检索内容包括兴趣点。例如：设备行为是在检索框中输入检索内容，并对检索列表页执行翻页操作，之后退出检索(或者退出应用程序)，从而表示这些检索结果是检索设备不感兴趣的，进而判断检索内容不包括兴趣点。
本公开中，上述检索信息可以以多元组形式进行表示，例如：上述检索信息可以是一个三元组，该三元组分别表示检索内容、检索内容当天总的检索次数、检索内容检索满意度较差的次数。
进一步的，本公开在针对多个检索内容识别兴趣点时，识别每个检索内容是否包括兴趣点可以理解为，对这多个检索内容进行去噪处理，以确定这些检索内容中包括兴趣点的检索内容。例如：通过去噪对多个检索内容做一个进一步的精简，以确定这些检索内容中包括兴趣点的检索内容。因为检索设备在实际应用中可能会输入“我该怎么最快去上班”这样一个并非兴趣点的检索内容，这样该检索内容在设备行为分析的过程中会被一直当作检索满意度较差的检索内容，但是实际上这样的检索内容对补充地图缺失兴趣点并没有任何帮助。
可选的，所述依据所述检索关键信息，确定所述检索内容是否包括兴趣点，包括：
利用分类模型依据所述检索关键信息，确定所述检索内容是否包括兴趣点，其中，所述分类模型用于确定检索参数信息表示检索满意度符合第一条件的检索内容包括兴趣点，以及用于确定检索参数信息表示检索满意度符合第二条件的检索内容不包括兴趣点。
其中，上述分类模型可以是预先训练的用于对检索信息进行分类的深度学习模型，以区分包括兴趣点的检索内容和不包括兴趣点的检索内容。具体可以是使用包括兴趣点的正样本和不包括兴趣点的负样本进行训练。例如：将检索满意度高或者突然升高的检索内容作为正样本，检索满意度低的作为负样本。具体可以是，对上述检索信息进行分析得到满意度，如检索满意度(也可以称作检索满意率)＝1-检索内容检索满意度较差的次数/检索内容当天总的检索次数，如果某一检索内容检索满意度开始很低，但是随着时间的推移突然升高或者检索满意度一直很高，则该检索内容为正样本；相反，如果某一检索内容的检索满意度一直很低，则该检索内容为负样本。例如：如表1所示：
表1：
上述分类模型用于确定检索参数信息表示检索满意度符合第一条件的检索内容包括兴趣点，确定检索参数信息表示检索满意度符合第二条件的检索内容不包括兴趣点可以是，上述分类模型可以依据检索参数信息区分是否包括兴趣点的检索内容。
本公开中，通过上述分类模型可以准确地区分是否包括兴趣点的检索内容，以提高识别兴趣点的准确性。
可选的，所述第一条件包括如下一项：
检索满意度高于或者等于预设第一阈值、检索满意度在预设时间内由低至高的变化幅度高于或者等于预设第二阈值。
其中，上述检索满意度可以是依据检索内容的检索满意度信息计算得到的。上述检索满意度高于或者等于预设第一阈值可以是，在预设时间内检索满意度一直高于或者等于预设第一阈值。通过检索满意度高于或者等于预设第一阈值这一条件，可以进一步提高识别兴趣点的准确性。
上述检索满意度在预设时间内由低至高的变化幅度高于或者等于预设第二阈值可以是表示，检索满意度在预设时间内突然升高。通过该条件可以进一步提高识别兴趣点的准确性，因为，通过该条件可以发现潜在可能被误解的兴趣点，因为，在实际应用中可能一些兴趣点在一定时间内用户检索满意度比较低，而因为一些特殊的原因检索设备检索满意突然升高，这样通过该实施方式可以挖掘到该兴趣点。
可选的，所述第二条件包括：
检索满意度低于或者等于预设第三阈值。
通过上述第二条件可以实现将检索满意度低的检索内容确定为不包括兴趣点，以提高识别兴趣点的准确性。例如：检索设备检索的是“xx联合大学”这样一个确实是兴趣点但是只存在历史中，在现实世界里并不存在的检索内容，在实际中检索的满意度往往比较低，因此确定不包括兴趣点。
本公开中，并不限定第二条件包括检索满意度低于或者等于预设第三阈值，例如：还可以是检测满意度低的检索次数达到某一阈值。
本公开中，在确定兴趣点还可以对该兴趣点进行互联网情报挖掘和人工加工，如图2所示，检索信息分析包括设备行为分析和去噪，其中，设备行为分析可以是依据设备行为确定检索信息的检索关键信息，去噪可以是确定检索内容是否包括兴趣点。而互联网情报挖掘可以是把包括兴趣点的检索内容在搜索引擎上的结果中提前准备好，以减少人工加工的成本，而上述人工加工可以是在互联网情报挖掘进一步进行人工加工，如通过专业人员对兴趣点的基本信息进行完善，并最终展示到地图线上。
根据本公开提供的技术方案，由于通过用户检索日志确定检索内容是否包括兴趣点，从而提高兴趣点挖掘效果。
请参见图3，图3是本公开提供的一种兴趣点识别装置，如图3所示，兴趣点识别装置300包括：
获取模块301，用于获取检索内容关联的检索信息；
识别模块302，用于依据所述检索信息识别检索设备针对所述检索内容的设备行为，所述检索设备为使用所述检索内容进行检索的设备；
确定模块303，用于依据所述设备行为确定所述检索内容是否包括兴趣点。
可选的，如图4所示，所述确定模块301，包括：
第一确定单元3031，用于基于所述设备行为确定所述检索信息的检索关键信息，所述检索关键信息包括所述检索内容和检索参数信息；
第二确定单元3032，用于依据所述检索关键信息，确定所述检索内容是否包括兴趣点。
可选的，所述检索参数信息包括如下至少一项：
所述检索内容的检索次数、所述检索内容的检索满意度信息。
可选的，第二确定单元3032用于利用分类模型依据所述检索关键信息，确定所述检索内容是否包括兴趣点，其中，所述分类模型用于确定检索参数信息表示检索满意度符合第一条件的检索内容包括兴趣点，以及用于确定检索参数信息表示检索满意度符合第二条件的检索内容不包括兴趣点。
可选的，所述第一条件包括如下一项：
检索满意度高于或者等于预设第一阈值、检索满意度在预设时间内由低至高的变化幅度高于或者等于预设第二阈值；
所述第二条件包括：
检索满意度低于或者等于预设第三阈值。
本实施例提供的装置能够实现图1所示的方法实施例中实现的各个过程，且可以达到相同有益效果，为避免重复，这里不再赘述。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备和一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质。
如图5所示，是根据本公开实施例的兴趣点识别方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图5所示，该电子设备包括：一个或多个处理器501、存储器502，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示gui的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图5中以一个处理器501为例。
存储器502即为本公开所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本公开所提供的兴趣点识别方法。本公开的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本公开所提供的兴趣点识别方法。
存储器502作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本公开实施例中的兴趣点识别方法对应的程序指令/模块(例如，附图3所示的获取模块301、识别模块302和确定模块303)。处理器501通过运行存储在存储器502中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的兴趣点识别方法。
存储器502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、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据兴趣点识别方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至兴趣点识别方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
兴趣点识别方法的电子设备还可以包括：输入装置503和输出装置504。处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
输入装置503可接收输入的数字或字符信息，以及产生与兴趣点识别方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置504可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，led)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(lcd)、发光二极管(led)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用asic(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(pld))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本公开提供的技术方案，由于通过用户检索日志确定检索内容是否包括兴趣点，从而提高兴趣点挖掘效果。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。
1.一种兴趣点识别方法，包括：
获取检索内容关联的检索信息；
依据所述检索信息识别检索设备针对所述检索内容的设备行为，所述检索设备为使用所述检索内容进行检索的设备；
依据所述设备行为确定所述检索内容是否包括兴趣点。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述依据所述设备行为确定所述检索内容是否包括兴趣点，包括：
基于所述设备行为确定所述检索信息的检索关键信息，所述检索关键信息包括所述检索内容和检索参数信息；
依据所述检索关键信息，确定所述检索内容是否包括兴趣点。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述检索参数信息包括如下至少一项：
所述检索内容的检索次数、所述检索内容的检索满意度信息。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述依据所述检索关键信息，确定所述检索内容是否包括兴趣点，包括：
利用分类模型依据所述检索关键信息，确定所述检索内容是否包括兴趣点，其中，所述分类模型用于确定检索参数信息表示检索满意度符合第一条件的检索内容包括兴趣点，以及用于确定检索参数信息表示检索满意度符合第二条件的检索内容不包括兴趣点。
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述第一条件包括如下一项：
检索满意度高于或者等于预设第一阈值、检索满意度在预设时间内由低至高的变化幅度高于或者等于预设第二阈值；
所述第二条件包括：
检索满意度低于或者等于预设第三阈值。
6.一种兴趣点识别装置，包括：
获取模块，用于获取检索内容关联的检索信息；
识别模块，用于依据所述检索信息识别检索设备针对所述检索内容的设备行为，所述检索设备为使用所述检索内容进行检索的设备；
确定模块，用于依据所述设备行为确定所述检索内容是否包括兴趣点。
7.如权利要求6所述的装置，其中，所述确定模块，包括：
第一确定单元，用于基于所述设备行为确定所述检索信息的检索关键信息，所述检索关键信息包括所述检索内容和检索参数信息；
第二确定单元，用于依据所述检索关键信息，确定所述检索内容是否包括兴趣点。
8.如权利要求7所述的装置，其中，所述检索参数信息包括如下至少一项：
所述检索内容的检索次数、所述检索内容的检索满意度信息。
9.如权利要求8所述的装置，其中，所述第二确定单元用于利用分类模型依据所述检索关键信息，确定所述检索内容是否包括兴趣点，其中，所述分类模型用于确定检索参数信息表示检索满意度符合第一条件的检索内容包括兴趣点，以及用于确定检索参数信息表示检索满意度符合第二条件的检索内容不包括兴趣点。
10.如权利要求9所述的装置，其中，所述第一条件包括如下一项：
检索满意度高于或者等于预设第一阈值、检索满意度在预设时间内由低至高的变化幅度高于或者等于预设第二阈值；
所述第二条件包括：
检索满意度低于或者等于预设第三阈值。
11.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。
技术总结