本發(fā)明涉及移動(dòng)通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及群體活動(dòng)中的信息推薦方法及移動(dòng)終端。

背景技術(shù)：

隨著經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展，人們的溝通和交流日益頻繁。人們在參加聚會(huì)時(shí)，如聚餐、K歌，都需要提前對(duì)聚會(huì)事宜進(jìn)行溝通，選擇大家都喜歡或能接受的活動(dòng)方案。以聚餐為例，主辦者為了滿足大家的口味需求，需要提前了解每個(gè)人對(duì)菜品、口味、食材的喜好，在此基礎(chǔ)上，才能制定出合理的菜單。這一溝通確認(rèn)過程十分費(fèi)時(shí)費(fèi)力，并且有些人出于種種考慮，可能不會(huì)說出自己的真實(shí)喜好，這使得主辦者更加為難，不能有效的制定出滿足各方面真實(shí)需求的菜單。

因此，亟需尋找一種適用于群體活動(dòng)的智能的信息推薦方法，以便制定出充分滿足各用戶需求的推薦方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本發(fā)明實(shí)施例一方面提供了一種群體活動(dòng)中的信息推薦方法，應(yīng)用于移動(dòng)終端，該方法包括：

獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息；

根據(jù)偏好信息，確定推薦信息；

將推薦信息發(fā)送給參加群體活動(dòng)的用戶。

另一方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種移動(dòng)終端，包括：

獲取模塊，用于獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息；

確定模塊，用于根據(jù)偏好信息，確定推薦信息；

推薦模塊，用于將推薦信息發(fā)送給參加群體活動(dòng)的用戶。

本發(fā)明實(shí)施例，通過獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息，確定推薦信息，并將推薦信息發(fā)送給參加群體活動(dòng)的用戶，使得參加群體活動(dòng)的各用戶不需要經(jīng)過臨時(shí)協(xié)商就可獲取符合各用戶需求的活動(dòng)方案，使得活動(dòng)方案的制定更加快速、智能、更加省時(shí)省力和人性化，綜合考慮了不同用戶的真實(shí)需求和偏好，節(jié)約了用戶在溝通上的時(shí)間和人力成本。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)本發(fā)明實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明的群體活動(dòng)中的信息推薦方法的第一實(shí)施例的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明的群體活動(dòng)中的信息推薦方法的第二實(shí)施例的流程示意圖；

圖3為本發(fā)明的群體活動(dòng)中的信息推薦方法的第三實(shí)施例的流程示意圖；

圖4為本發(fā)明的移動(dòng)終端的第一實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5為本發(fā)明的移動(dòng)終端的第二實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖6為本發(fā)明的移動(dòng)終端的第三實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖7為本發(fā)明的移動(dòng)終端的第四實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

請(qǐng)參照?qǐng)D1，是本發(fā)明的群體活動(dòng)中的信息推薦方法的第一實(shí)施例的流程示意圖，該方法包括：

步驟101：獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息。

本步驟中，該群體活動(dòng)可包括聚餐活動(dòng)、唱歌活動(dòng)(俗稱K歌)、旅游活動(dòng)或其他群體性的娛樂、休閑活動(dòng)。

進(jìn)一步地，獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息，具體可采用如下方式：根據(jù)參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，獲取多個(gè)用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的與群體活動(dòng)的主題相關(guān)的消息，利用圖像識(shí)別和/或文字識(shí)別技術(shù)對(duì)消息進(jìn)行分析，確定出多個(gè)用戶具有的與群體活動(dòng)的主題相關(guān)的偏好信息。

網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)可包括可在移動(dòng)終端上運(yùn)行的各種交流、交友平臺(tái)，例如微信、QQ、微博、博客、網(wǎng)絡(luò)社區(qū)等。

示例性的，當(dāng)群體活動(dòng)為聚餐活動(dòng)時(shí)，上述與群體活動(dòng)的主題相關(guān)的消息包括用戶在上述各平臺(tái)上發(fā)布的與飲食相關(guān)的消息，例如在微信朋友圈分享的對(duì)某個(gè)餐館或某道菜的評(píng)價(jià)、對(duì)某種食材的特殊喜好、對(duì)某種烹調(diào)手段的評(píng)價(jià)、或?qū)δ承┦匙V的推薦等。

示例性的，當(dāng)群體活動(dòng)為唱歌活動(dòng)時(shí)，上述與群體活動(dòng)的主題相關(guān)的消息包括用戶在上述各平臺(tái)上發(fā)布的與歌曲相關(guān)的消息，例如包括該用戶在QQ中與他人討論歌手或歌曲的消息、在微信朋友圈分享的某首歌曲等。

用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的消息通常包括文字消息和/或圖片消息，可利用圖像識(shí)別技術(shù)分析用戶發(fā)布的圖片中的內(nèi)容，或利用文字識(shí)別技術(shù)在用戶發(fā)布的文字消息中檢索預(yù)設(shè)的關(guān)鍵詞，從而檢測出參加群體活動(dòng)的各用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的與群體活動(dòng)的主題相關(guān)的偏好消息。

示例性的，當(dāng)群體活動(dòng)為聚餐活動(dòng)時(shí)，偏好信息可為用戶的飲食偏好信息，如口味的輕重、喜歡哪個(gè)菜系、喜歡哪種食材等；當(dāng)群體活動(dòng)為唱歌活動(dòng)時(shí)，偏好信息可為用戶的唱歌偏好信息，如喜歡哪種曲風(fēng)、哪首歌曲或哪個(gè)歌手。

進(jìn)一步地，獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息，還可采用如下方式：根據(jù)參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中獲取預(yù)存的多個(gè)用戶具有的與群體活動(dòng)的主題相關(guān)的偏好信息。一般來說，用戶的偏好信息相對(duì)固定，短期內(nèi)不會(huì)發(fā)生較大變化，因此，在檢測出用戶的偏好信息后，可以存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中。在下次參加群體活動(dòng)時(shí)，就不需要再次實(shí)時(shí)檢測其偏好信息，而只需到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中根據(jù)該用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)查找與本次群體活動(dòng)的主題相關(guān)的偏好信息即可。

步驟102：根據(jù)偏好信息，確定推薦信息。

本步驟中，在獲取各用戶的偏好信息后，可對(duì)信息進(jìn)行分析、整合，提取出各用戶普遍關(guān)注或感興趣的要素，并確定出用于向該群體活動(dòng)推薦的相關(guān)信息。

示例性的，當(dāng)群體活動(dòng)為聚餐活動(dòng)時(shí)，該推薦信息可包括聚餐的推薦菜單或推薦餐館；該推薦菜單可根據(jù)各用戶喜歡的食材、口味、做法，以從眾原則搭配出菜單的各道菜，從而最大程度的滿足各用戶的飲食偏好。推薦餐館也可根據(jù)所提取的用戶經(jīng)常去或經(jīng)常關(guān)注的餐館的信息，挑選出本次群體活動(dòng)的推薦餐館。當(dāng)群體活動(dòng)為唱歌活動(dòng)時(shí)，該推薦信息可包括唱歌的推薦歌單或推薦KTV地點(diǎn)。該推薦歌單可包括所有用戶感興趣的歌曲，該推薦KTV地點(diǎn)可選擇適合多數(shù)用戶消費(fèi)水平的KTV，并考慮到地理位置的遠(yuǎn)近。

進(jìn)一步地，根據(jù)偏好信息，確定推薦信息，具體可采用如下方式：從多個(gè)用戶的偏好信息中，選取出現(xiàn)次數(shù)大于第一預(yù)設(shè)值的偏好元素，整合為群體活動(dòng)的推薦信息。示例性的，當(dāng)參加聚餐活動(dòng)的8個(gè)用戶在食材方面的飲食偏好信息分別為西紅柿、土豆、黃瓜、土豆、西紅柿、冬瓜、土豆、西蘭花時(shí)，若第一預(yù)設(shè)值為1時(shí)，則選擇出現(xiàn)次數(shù)大于1次的食材，即西紅柿(2次)和土豆(3次)，作為本次聚餐活動(dòng)的推薦食材；若第一預(yù)設(shè)值為2時(shí)，則選擇出現(xiàn)次數(shù)大于2次的食材，即土豆(3次)，作為本次聚餐活動(dòng)的推薦食材。對(duì)于就餐的口味、菜系等信息，也可以采用上述方法確定出推薦的口味和菜系。之后，根據(jù)所確定的推薦食材、推薦口味和推薦菜系，就可整合出本次聚餐活動(dòng)的推薦菜單。

進(jìn)一步地，根據(jù)偏好信息，確定推薦信息，還可采用如下方式：從多個(gè)用戶的偏好信息中，選取出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)目為第二預(yù)設(shè)值的偏好元素，整合為群體活動(dòng)的推薦信息。示例性的，當(dāng)參加聚餐活動(dòng)的10個(gè)用戶在食材方面的飲食偏好信息分別為西紅柿、土豆、黃瓜、土豆、西紅柿、冬瓜、土豆、西蘭花、白菜、西蘭花時(shí)，若第二預(yù)設(shè)值為3，則選擇出現(xiàn)次數(shù)最多的3種食材，即土豆(3次)、西紅柿(2次)、西蘭花(2次)，作為本次聚餐活動(dòng)的推薦食材。對(duì)于就餐的口味、菜系等信息，同樣可以采用上述方法確定出推薦的口味和菜系。之后，根據(jù)所確定的推薦食材、推薦口味和推薦菜系，就可整合出本次聚餐活動(dòng)的推薦菜單。

步驟103：將推薦信息發(fā)送給參加群體活動(dòng)的用戶。

本步驟中，推薦信息(例如推薦菜單、推薦歌單等)確定后，可通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給參加本次群體活動(dòng)的用戶，并由用戶根據(jù)自身實(shí)際情況進(jìn)行確認(rèn)，以決定是否采納該推薦信息。

本發(fā)明實(shí)施例，通過獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息，確定推薦信息，并將推薦信息發(fā)送給參加群體活動(dòng)的用戶，使得參加群體活動(dòng)的各用戶不需要經(jīng)過臨時(shí)協(xié)商就可獲取符合各用戶需求的活動(dòng)方案，使得活動(dòng)方案的制定更加快速、智能、更加省時(shí)省力和人性化，綜合考慮了不同用戶的真實(shí)需求和偏好，節(jié)約了用戶在溝通上的時(shí)間和人力成本。

請(qǐng)參照?qǐng)D2，是本發(fā)明的群體活動(dòng)中的信息推薦方法的第二實(shí)施例的流程示意圖，該方法應(yīng)用于移動(dòng)終端，包括：

步驟201：獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)聚餐活動(dòng)的飲食偏好信息，其包括以下內(nèi)容中的一種或多種：菜系、食材、口味、烹飪方法、烹飪成熟度、餐館和人均消費(fèi)額。

本步驟中，獲取飲食偏好信息，具體可采用如下方式：根據(jù)參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，獲取多個(gè)用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的與飲食相關(guān)的消息，利用圖像識(shí)別和/或文字識(shí)別技術(shù)對(duì)該消息進(jìn)行分析，確定出多個(gè)用戶具有的與飲食相關(guān)的偏好信息。示例性的，用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的飲食相關(guān)的消息可包括：在微信朋友圈分享的對(duì)某個(gè)餐館或某道菜的評(píng)價(jià)、對(duì)某種食材的特殊喜好、對(duì)某種烹調(diào)手段的評(píng)價(jià)、或?qū)δ承┦匙V的推薦。例如，當(dāng)某用戶在朋友圈分享自己在一家川菜館吃的辣子雞的照片時(shí)，移動(dòng)終端系統(tǒng)通過圖像識(shí)別技術(shù)檢測出了照片中是一道菜“辣子雞”，則系統(tǒng)認(rèn)定用戶分享的該照片為飲食相關(guān)的消息，將該消息提取出來，并可據(jù)此確定出該用戶的飲食偏好是：口味重、可食辣、喜歡的食材為雞肉、喜歡的餐館為川菜館。

獲取飲食偏好信息，還可采用如下方式：根據(jù)參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中獲取預(yù)存的多個(gè)用戶具有的與飲食相關(guān)的偏好信息。這樣，每次參加聚餐活動(dòng)時(shí)，都不需要再次實(shí)時(shí)檢測其飲食偏好信息，而是根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)直接去網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中調(diào)用該用戶的飲食偏好信息即可。

步驟202：根據(jù)飲食偏好信息，確定聚餐活動(dòng)的推薦菜單。

本步驟中，當(dāng)各個(gè)用戶的飲食偏好信息被確定出來后，可通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行匯總，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，例如可分析出最受歡迎的5種食材、最受歡迎的口味、光顧次數(shù)最多的菜館……。從中選擇重合度較高的飲食偏好要素，即可很容易地確定出本次聚餐活動(dòng)的推薦菜單。由于每次聚餐活動(dòng)的參與用戶不同，統(tǒng)計(jì)出的飲食偏好信息也不同，最終所確定的推薦菜單也會(huì)有所區(qū)別，因此可使餐單的制定更加貼近每個(gè)人的需求。

步驟203：將推薦信息發(fā)送給參加群體活動(dòng)的用戶。

本步驟與群體活動(dòng)中的信息推薦方法的第一實(shí)施例的對(duì)應(yīng)步驟相同，在此不再贅述。

本發(fā)明實(shí)施例，通過獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)聚餐活動(dòng)的飲食偏好信息，來確定聚餐活動(dòng)的推薦菜單，使得聚餐活動(dòng)的組織者不需要與各用戶進(jìn)行就餐習(xí)慣的溝通，就能夠輕松制定出滿足各用戶需求的菜單，可有效提高聚餐的效率和滿意度。

請(qǐng)參照?qǐng)D3，是本發(fā)明的群體活動(dòng)中的信息推薦方法的第三實(shí)施例的流程示意圖，該方法應(yīng)用于移動(dòng)終端，包括：

步驟301：獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)唱歌活動(dòng)的唱歌偏好信息，其包括以下內(nèi)容中的一種或多種：歌手、歌曲名、歌曲風(fēng)格、歌曲主題、歌曲語種和歌曲年代。

本步驟中，獲取唱歌偏好信息，具體可采用如下方式：根據(jù)參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，獲取多個(gè)用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的與唱歌相關(guān)的消息，利用圖像識(shí)別和/或文字識(shí)別技術(shù)對(duì)該消息進(jìn)行分析，確定出多個(gè)用戶具有的與唱歌相關(guān)的偏好信息。示例性的，用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的唱歌相關(guān)的消息可包括：該用戶在QQ中與他人討論歌手或歌曲的消息、在微信朋友圈分享的某首歌曲等。例如，當(dāng)某用戶對(duì)朋友圈里別人分享的歌曲《十年》作出評(píng)論“很喜歡這首歌”時(shí)，移動(dòng)終端系統(tǒng)通過文字識(shí)別技術(shù)識(shí)別出了該歌曲及用戶對(duì)其作出的正面評(píng)論，則系統(tǒng)可認(rèn)定用戶作出的這一評(píng)論為歌曲相關(guān)的消息，將該消息提取出來，并可據(jù)此確定出該用戶的歌曲偏好信息為：流行歌曲、陳奕迅、《十年》。

獲取唱歌偏好信息，還可采用如下方式：根據(jù)參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中獲取預(yù)存的多個(gè)用戶具有的與唱歌相關(guān)的偏好信息。這樣，每次參加唱歌活動(dòng)時(shí)，都不需要再次實(shí)時(shí)檢測其唱歌偏好信息，而是根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)直接去網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中調(diào)用該用戶的唱歌偏好信息即可。

步驟202：根據(jù)唱歌偏好信息，確定唱歌活動(dòng)的推薦歌單。

本步驟中，當(dāng)各個(gè)用戶的歌曲偏好信息被確定出來后，可通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行匯總，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，例如分析出最受歡迎的十大歌曲、最受歡迎的十大歌手，最受歡迎的曲風(fēng)……。從中選擇重合度較高的歌曲偏好信息，即可很容易地確定出本次唱歌活動(dòng)的推薦歌單。

步驟203：將推薦信息發(fā)送給參加群體活動(dòng)的用戶。

本步驟與群體活動(dòng)中的信息推薦方法的第一實(shí)施例的對(duì)應(yīng)步驟相同，在此不再贅述。

本發(fā)明實(shí)施例，通過獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)聚餐活動(dòng)的唱歌偏好信息，來確定各用戶的歌曲偏好信息，并據(jù)此確定唱歌活動(dòng)的推薦歌單，使得唱歌活動(dòng)的組織者不需要與各用戶事先溝通所喜歡的曲目，就能夠輕松制定出滿足各用戶需求的歌單，可有效提高唱歌活動(dòng)的效率和滿意度。

請(qǐng)參照?qǐng)D4，是本發(fā)明的移動(dòng)終端的第一實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。該移動(dòng)終端100包括：

獲取模塊110，用于獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息。

確定模塊120，與獲取模塊110相連，用于根據(jù)偏好信息，確定推薦信息。

推薦模塊130，與確定模塊120相連，用于將推薦信息發(fā)送給參加群體活動(dòng)的用戶。

該群體活動(dòng)可包括聚餐活動(dòng)、唱歌活動(dòng)(俗稱K歌)、旅游活動(dòng)或其他群體性的娛樂、休閑活動(dòng)。

進(jìn)一步地，獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息，具體可采用如下方式：根據(jù)參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，獲取多個(gè)用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的與群體活動(dòng)的主題相關(guān)的消息，利用圖像識(shí)別和/或文字識(shí)別技術(shù)對(duì)消息進(jìn)行分析，確定出多個(gè)用戶具有的與群體活動(dòng)的主題相關(guān)的偏好信息。

網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)可包括可在移動(dòng)終端上運(yùn)行的各種交流、交友平臺(tái)，例如微信、QQ、微博、博客、網(wǎng)絡(luò)社區(qū)等。

示例性的，當(dāng)群體活動(dòng)為聚餐活動(dòng)時(shí)，上述與群體活動(dòng)的主題相關(guān)的消息包括用戶在上述各平臺(tái)上發(fā)布的與飲食相關(guān)的消息，例如在微信朋友圈分享的對(duì)某個(gè)餐館或某道菜的評(píng)價(jià)、對(duì)某種食材的特殊喜好、對(duì)某種烹調(diào)手段的評(píng)價(jià)、或?qū)δ承┦匙V的推薦等。

示例性的，當(dāng)群體活動(dòng)為唱歌活動(dòng)時(shí)，上述與群體活動(dòng)的主題相關(guān)的消息包括用戶在上述各平臺(tái)上發(fā)布的與歌曲相關(guān)的消息，例如包括該用戶在QQ中與他人討論歌手或歌曲的消息、在微信朋友圈分享的某首歌曲等。

用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的消息通常包括文字消息和/或圖片消息，可利用圖像識(shí)別技術(shù)分析用戶發(fā)布的圖片中的內(nèi)容，或利用文字識(shí)別技術(shù)在用戶發(fā)布的文字消息中檢索預(yù)設(shè)的關(guān)鍵詞，從而檢測出參加群體活動(dòng)的各用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的與群體活動(dòng)的主題相關(guān)的偏好消息。

示例性的，當(dāng)群體活動(dòng)為聚餐活動(dòng)時(shí)，偏好信息可為用戶的飲食偏好信息，如口味的輕重、喜歡哪個(gè)菜系、喜歡哪種食材等；當(dāng)群體活動(dòng)為唱歌活動(dòng)時(shí)，偏好信息可為用戶的唱歌偏好信息，如喜歡哪種曲風(fēng)、哪首歌曲或哪個(gè)歌手。

進(jìn)一步地，獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息，還可采用如下方式：根據(jù)參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中獲取預(yù)存的多個(gè)用戶具有的與群體活動(dòng)的主題相關(guān)的偏好信息。一般來說，用戶的偏好信息相對(duì)固定，短期內(nèi)不會(huì)發(fā)生較大變化，因此，在檢測出用戶的偏好信息后，可以存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中。在下次參加群體活動(dòng)時(shí)，就不需要再次實(shí)時(shí)檢測其偏好信息，而只需到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中根據(jù)該用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)查找與本次群體活動(dòng)的主題相關(guān)的偏好信息即可。

在獲取各用戶的偏好信息后，可對(duì)信息進(jìn)行分析、整合，提取出各用戶普遍關(guān)注或感興趣的要素，并確定出用于向該群體活動(dòng)推薦的相關(guān)信息。

示例性的，當(dāng)群體活動(dòng)為聚餐活動(dòng)時(shí)，該推薦信息可包括聚餐的推薦菜單或推薦餐館；該推薦菜單可根據(jù)各用戶喜歡的食材、口味、做法，以從眾原則搭配出菜單的各道菜，從而最大程度的滿足各用戶的飲食偏好。推薦餐館也可根據(jù)所提取的用戶經(jīng)常去或經(jīng)常關(guān)注的餐館的信息，挑選出本次群體活動(dòng)的推薦餐館。當(dāng)群體活動(dòng)為唱歌活動(dòng)時(shí)，該推薦信息可包括唱歌的推薦歌單或推薦KTV地點(diǎn)。該推薦歌單可包括所有用戶感興趣的歌曲，該推薦KTV地點(diǎn)可選擇適合多數(shù)用戶消費(fèi)水平的KTV，并考慮到地理位置的遠(yuǎn)近。

進(jìn)一步地，根據(jù)偏好信息，確定推薦信息，具體可采用如下方式：從多個(gè)用戶的偏好信息中，選取出現(xiàn)次數(shù)大于第一預(yù)設(shè)值的偏好元素，整合為群體活動(dòng)的推薦信息。示例性的，當(dāng)參加聚餐活動(dòng)的8個(gè)用戶在食材方面的飲食偏好信息分別為西紅柿、土豆、黃瓜、土豆、西紅柿、冬瓜、土豆、西蘭花時(shí)，若第一預(yù)設(shè)值為1時(shí)，則選擇出現(xiàn)次數(shù)大于1次的食材，即西紅柿(2次)和土豆(3次)，作為本次聚餐活動(dòng)的推薦食材；若第一預(yù)設(shè)值為2時(shí)，則選擇出現(xiàn)次數(shù)大于2次的食材，即土豆(3次)，作為本次聚餐活動(dòng)的推薦食材。對(duì)于就餐的口味、菜系等信息，也可以采用上述方法確定出推薦的口味和菜系。之后，根據(jù)所確定的推薦食材、推薦口味和推薦菜系，就可整合出本次聚餐活動(dòng)的推薦菜單。

進(jìn)一步地，根據(jù)偏好信息，確定推薦信息，還可采用如下方式：從多個(gè)用戶的偏好信息中，選取出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)目為第二預(yù)設(shè)值的偏好元素，整合為群體活動(dòng)的推薦信息。示例性的，當(dāng)參加聚餐活動(dòng)的10個(gè)用戶在食材方面的飲食偏好信息分別為西紅柿、土豆、黃瓜、土豆、西紅柿、冬瓜、土豆、西蘭花、白菜、西蘭花時(shí)，若第二預(yù)設(shè)值為3，則選擇出現(xiàn)次數(shù)最多的3種食材，即土豆(3次)、西紅柿(2次)、西蘭花(2次)，作為本次聚餐活動(dòng)的推薦食材。對(duì)于就餐的口味、菜系等信息，同樣可以采用上述方法確定出推薦的口味和菜系。之后，根據(jù)所確定的推薦食材、推薦口味和推薦菜系，就可整合出本次聚餐活動(dòng)的推薦菜單。

推薦信息(例如推薦菜單、推薦歌單等)確定后，可通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給參加本次群體活動(dòng)的用戶，并由用戶根據(jù)自身實(shí)際情況進(jìn)行確認(rèn)，以決定是否采納該推薦信息。

本發(fā)明實(shí)施例，通過獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息，確定推薦信息，并將推薦信息發(fā)送給參加群體活動(dòng)的用戶，使得參加群體活動(dòng)的各用戶不需要經(jīng)過臨時(shí)協(xié)商就可獲取符合各用戶需求的活動(dòng)方案，使得活動(dòng)方案的制定更加快速、智能、更加省時(shí)省力和人性化，綜合考慮了不同用戶的真實(shí)需求和偏好，節(jié)約了用戶在溝通上的時(shí)間和人力成本。

請(qǐng)參照?qǐng)D5，是本發(fā)明的移動(dòng)終端的第二實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。該移動(dòng)終端200包括：

獲取模塊210，用于獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息。

確定模塊220，與獲取模塊210相連，用于根據(jù)偏好信息，確定推薦信息。

推薦模塊230，與確定模塊220相連，用于將推薦信息發(fā)送給參加群體活動(dòng)的用戶。

進(jìn)一步的，群體活動(dòng)為聚餐活動(dòng)，偏好信息為飲食偏好信息，包括以下內(nèi)容中的一種或多種：菜系、食材、口味、烹飪方法、烹飪成熟度、餐館和人均消費(fèi)額。確定模塊220包括菜單確定單元221，用于根據(jù)飲食偏好信息，確定聚餐活動(dòng)的推薦菜單。

獲取飲食偏好信息，具體可采用如下方式：根據(jù)參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，獲取多個(gè)用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的與飲食相關(guān)的消息，利用圖像識(shí)別和/或文字識(shí)別技術(shù)對(duì)該消息進(jìn)行分析，確定出多個(gè)用戶具有的與飲食相關(guān)的偏好信息。示例性的，用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的飲食相關(guān)的消息可包括：在微信朋友圈分享的對(duì)某個(gè)餐館或某道菜的評(píng)價(jià)、對(duì)某種食材的特殊喜好、對(duì)某種烹調(diào)手段的評(píng)價(jià)、或?qū)δ承┦匙V的推薦。例如，當(dāng)某用戶在朋友圈分享自己在一家川菜館吃的辣子雞的照片時(shí)，移動(dòng)終端系統(tǒng)通過圖像識(shí)別技術(shù)檢測出了照片中是一道菜“辣子雞”，則系統(tǒng)認(rèn)定用戶分享的該照片為飲食相關(guān)的消息，將該消息提取出來，并可據(jù)此確定出該用戶的飲食偏好是：口味重、可食辣、喜歡的食材為雞肉、喜歡的餐館為川菜館。

獲取飲食偏好信息，還可采用如下方式：根據(jù)參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中獲取預(yù)存的多個(gè)用戶具有的與飲食相關(guān)的偏好信息。這樣，每次參加聚餐活動(dòng)時(shí)，都不需要再次實(shí)時(shí)檢測其飲食偏好信息，而是根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)直接去網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中調(diào)用該用戶的飲食偏好信息即可。

當(dāng)各個(gè)用戶的飲食偏好信息被確定出來后，可通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行匯總，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，例如可分析出最受歡迎的5種食材、最受歡迎的口味、光顧次數(shù)最多的菜館……。從中選擇重合度較高的飲食偏好要素，即可很容易地確定出本次聚餐活動(dòng)的推薦菜單。由于每次聚餐活動(dòng)的參與用戶不同，統(tǒng)計(jì)出的飲食偏好信息也不同，最終所確定的推薦菜單也會(huì)有所區(qū)別，因此可使餐單的制定更加貼近每個(gè)人的需求。

本發(fā)明實(shí)施例，通過獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)聚餐活動(dòng)的飲食偏好信息，來確定聚餐活動(dòng)的推薦菜單，使得聚餐活動(dòng)的組織者不需要與各用戶進(jìn)行就餐習(xí)慣的溝通，就能夠輕松制定出滿足各用戶需求的菜單，可有效提高聚餐的效率和滿意度。

請(qǐng)參照?qǐng)D6，是本發(fā)明的移動(dòng)終端的第三實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。該移動(dòng)終端300包括：

獲取模塊310，用于獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)群體活動(dòng)的偏好信息。

確定模塊320，與獲取模塊310相連，用于根據(jù)偏好信息，確定推薦信息。

推薦模塊330，與確定模塊320相連，用于將推薦信息發(fā)送給參加群體活動(dòng)的用戶。

進(jìn)一步的，確定模塊包括320歌單確定單元321，用于根據(jù)唱歌偏好信息，確定唱歌活動(dòng)的推薦歌單。

獲取唱歌偏好信息，具體可采用如下方式：根據(jù)參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，獲取多個(gè)用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的與唱歌相關(guān)的消息，利用圖像識(shí)別和/或文字識(shí)別技術(shù)對(duì)該消息進(jìn)行分析，確定出多個(gè)用戶具有的與唱歌相關(guān)的偏好信息。示例性的，用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的唱歌相關(guān)的消息可包括：該用戶在QQ中與他人討論歌手或歌曲的消息、在微信朋友圈分享的某首歌曲等。例如，當(dāng)某用戶對(duì)朋友圈里別人分享的歌曲《十年》作出評(píng)論“很喜歡這首歌”時(shí)，移動(dòng)終端系統(tǒng)通過文字識(shí)別技術(shù)識(shí)別出了該歌曲及用戶對(duì)其作出的正面評(píng)論，則系統(tǒng)可認(rèn)定用戶作出的這一評(píng)論為歌曲相關(guān)的消息，將該消息提取出來，并可據(jù)此確定出該用戶的歌曲偏好信息為：流行歌曲、陳奕迅、《十年》。

獲取唱歌偏好信息，還可采用如下方式：根據(jù)參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中獲取預(yù)存的多個(gè)用戶具有的與唱歌相關(guān)的偏好信息。這樣，每次參加唱歌活動(dòng)時(shí)，都不需要再次實(shí)時(shí)檢測其唱歌偏好信息，而是根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)直接去網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中調(diào)用該用戶的唱歌偏好信息即可。

當(dāng)各個(gè)用戶的歌曲偏好信息被確定出來后，可通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行匯總，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，例如分析出最受歡迎的十大歌曲、最受歡迎的十大歌手，最受歡迎的曲風(fēng)……。從中選擇重合度較高的歌曲偏好信息，即可很容易地確定出本次唱歌活動(dòng)的推薦歌單。

本發(fā)明實(shí)施例，通過獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)聚餐活動(dòng)的唱歌偏好信息，來確定各用戶的歌曲偏好信息，并據(jù)此確定唱歌活動(dòng)的推薦歌單，使得唱歌活動(dòng)的組織者不需要與各用戶事先溝通所喜歡的曲目，就能夠輕松制定出滿足各用戶需求的歌單，可有效提高唱歌活動(dòng)的效率和滿意度。

請(qǐng)參照?qǐng)D7，是本發(fā)明的移動(dòng)終端的第四實(shí)施例的移動(dòng)終端的結(jié)構(gòu)示意圖，該移動(dòng)終端700包括：至少一個(gè)處理器701、存儲(chǔ)器702、至少一個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口704和用戶接口703。移動(dòng)終端700中的各個(gè)組件通過總線系統(tǒng)705耦合在一起?？衫斫?，總線系統(tǒng)705用于實(shí)現(xiàn)這些組件之間的連接通信?？偩€系統(tǒng)705除包括數(shù)據(jù)總線之外，還包括電源總線、控制總線和狀態(tài)信號(hào)總線。但是為了清楚說明起見，在圖7中將各種總線都標(biāo)為總線系統(tǒng)705。

其中，用戶接口703可以包括按鍵、各種加速度傳感器，尤其是重力傳感器和陀螺儀。

可以理解，本發(fā)明實(shí)施例中的存儲(chǔ)器702可以是易失性存儲(chǔ)器或非易失性存儲(chǔ)器，或可包括易失性和非易失性存儲(chǔ)器兩者。其中，非易失性存儲(chǔ)器可以是只讀存儲(chǔ)器(Read-OnlyMemory，ROM)、可編程只讀存儲(chǔ)器(ProgrammableROM，PROM)、可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器(ErasablePROM，EPROM)、電可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器(ElectricallyEPROM，EEPROM)或閃存。易失性存儲(chǔ)器可以是隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RandomAccessMemory，RAM)，其用作外部高速緩存。通過示例性但不是限制性說明，許多形式的RAM可用，例如靜態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(StaticRAM，SRAM)、動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(DynamicRAM，DRAM)、同步動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(SynchronousDRAM，SDRAM)、雙倍數(shù)據(jù)速率同步動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(DoubleDataRate SDRAM，DDRSDRAM)、增強(qiáng)型同步動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步連接動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(SynchlinkDRAM，SLDRAM)和直接內(nèi)存總線隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(DirectRambusRAM，DRRAM)。本文描述的系統(tǒng)和方法的存儲(chǔ)器702旨在包括但不限于這些和任意其它適合類型的存儲(chǔ)器。

在一些實(shí)施方式中，存儲(chǔ)器702存儲(chǔ)了如下的元素，偏好信息、推薦信息、可執(zhí)行模塊或者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，或者他們的子集，或者他們的擴(kuò)展集：操作系統(tǒng)7021和應(yīng)用程序7022。

其中，操作系統(tǒng)7021，包含各種系統(tǒng)程序，例如框架層、核心庫層、驅(qū)動(dòng)層等，用于實(shí)現(xiàn)各種基礎(chǔ)業(yè)務(wù)以及處理基于硬件的任務(wù)。應(yīng)用程序7022，包含各種應(yīng)用程序，例如媒體播放器(MediaPlayer)、瀏覽器(Browser)等，用于實(shí)現(xiàn)各種應(yīng)用業(yè)務(wù)。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例方法的程序可以包含在應(yīng)用程序7022中。

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過調(diào)用存儲(chǔ)器702存儲(chǔ)的程序或指令，具體的，可以是應(yīng)用程序7022中存儲(chǔ)的程序或指令，處理器701獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)所述群體活動(dòng)的偏好信息；處理器701根據(jù)所述偏好信息，確定推薦信息；處理器701將所述推薦信息發(fā)送給參加所述群體活動(dòng)的用戶。

上述本發(fā)明實(shí)施例揭示的方法可以應(yīng)用于處理器701中，或者由處理器701實(shí)現(xiàn)。處理器701可能是一種集成電路芯片，具有信號(hào)的處理能力。在實(shí)現(xiàn)過程中，上述方法的各步驟可以通過處理器701中的硬件的集成邏輯電路或者軟件形式的指令完成。

上述的處理器701可以是通用處理器、數(shù)字信號(hào)處理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、專用集成電路(ApplicationSpecific IntegratedCircuit ASIC)、現(xiàn)成可編程門陣列(FieldProgrammableGateArray，F(xiàn)PGA)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件?？梢詫?shí)現(xiàn)或者執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例中的公開的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等。結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例所公開的方法的步驟可以直接體現(xiàn)為硬件譯碼處理器執(zhí)行完成，或者用譯碼處理器中的硬件及軟件模塊組合執(zhí)行完成。軟件模塊可以位于隨機(jī)存儲(chǔ)器，閃存、只讀存儲(chǔ)器，可編程只讀存儲(chǔ)器或者電可擦寫可編程存儲(chǔ)器、寄存器等本領(lǐng)域成熟的存儲(chǔ)介質(zhì)中。該存儲(chǔ)介質(zhì)位于存儲(chǔ)器702，處理器701讀取存儲(chǔ)器702中的信息，結(jié)合其硬件完成上述方法的步驟。

可以理解的是，本文描述的這些實(shí)施例可以用硬件、軟件、固件、中間件、微碼或其組合來實(shí)現(xiàn)。對(duì)于硬件實(shí)現(xiàn)，處理單元可以實(shí)現(xiàn)在一個(gè)或多個(gè)專用集成電路(ApplicationSpecificIntegratedCircuits，ASIC)、數(shù)字信號(hào)處理器(DigitalSignalProcessing，DSP)、數(shù)字信號(hào)處理設(shè)備(DSPDevice，DSPD)、可編程邏輯設(shè)備(ProgrammableLogicDevice，PLD)、現(xiàn)場可編程門陣列(Field-ProgrammableGateArray，F(xiàn)PGA)、通用處理器、控制器、微控制器、微處理器、用于執(zhí)行本申請(qǐng)所述功能的其它電子單元或其組合中。

對(duì)于軟件實(shí)現(xiàn)，可通過執(zhí)行本文所述功能的模塊(例如過程、函數(shù)等)來實(shí)現(xiàn)本文所述的技術(shù)。軟件代碼可存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中并通過處理器執(zhí)行。存儲(chǔ)器可以在處理器中或在處理器外部實(shí)現(xiàn)。

可選地，作為另一個(gè)實(shí)施例，處理器701根據(jù)參加所述群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，獲取所述多個(gè)用戶在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)上發(fā)布的與所述群體活動(dòng)的主題相關(guān)的消息，利用圖像識(shí)別和/或文字識(shí)別技術(shù)對(duì)所述消息進(jìn)行分析，確定出所述多個(gè)用戶具有的與所述群體活動(dòng)的主題相關(guān)的偏好信息，或者，根據(jù)參加所述群體活動(dòng)的多個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中獲取預(yù)存的所述多個(gè)用戶具有的與所述群體活動(dòng)的主題相關(guān)的偏好信息。

可選地，作為另一個(gè)實(shí)施例，處理器701從所述多個(gè)用戶的偏好信息中，選取出現(xiàn)次數(shù)大于第一預(yù)設(shè)值的偏好元素，或出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)目為第二預(yù)設(shè)值的偏好元素，整合為所述群體活動(dòng)的推薦信息。

可選地，作為另一個(gè)實(shí)施例，所述群體活動(dòng)為聚餐活動(dòng)，所述偏好信息為飲食偏好信息，包括以下內(nèi)容中的一種或多種：菜系、食材、口味、烹飪方法、烹飪成熟度、餐館和人均消費(fèi)額；處理器701根據(jù)所述飲食偏好信息，確定所述聚餐活動(dòng)的推薦菜單。

可選地，作為另一個(gè)實(shí)施例，所述群體活動(dòng)為唱歌活動(dòng)，所述偏好信息為唱歌偏好信息，包括以下內(nèi)容中的一種或多種：歌手、歌曲名、歌曲風(fēng)格、歌曲主題、歌曲語種和歌曲年代；處理器701根據(jù)所述唱歌偏好信息，確定所述唱歌活動(dòng)的推薦歌單。

移動(dòng)終端700能夠?qū)崿F(xiàn)前述實(shí)施例中移動(dòng)終端實(shí)現(xiàn)的各個(gè)過程，為避免重復(fù)，這里不再贅述。本發(fā)明實(shí)施例，通過獲取參加群體活動(dòng)的多個(gè)用戶對(duì)所述群體活動(dòng)的偏好信息，確定推薦信息，并將所述推薦信息發(fā)送給參加所述群體活動(dòng)的用戶，使得參加群體活動(dòng)的各用戶不需要經(jīng)過臨時(shí)協(xié)商就可獲取符合各用戶需求的活動(dòng)方案，使得活動(dòng)方案的制定更加快速、智能、更加省時(shí)省力和人性化，綜合考慮了不同用戶的真實(shí)需求和偏好，節(jié)約了用戶在溝通上的時(shí)間和人力成本。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，僅以上述各功能模塊的劃分進(jìn)行舉例說明，實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊完成，即將裝置的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系統(tǒng)，裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實(shí)施例中的對(duì)應(yīng)過程，在此不再贅述。

在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露移動(dòng)終端和控制方法，可以通過其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的移動(dòng)終端的實(shí)施例僅僅是示意性的，所述模塊或單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。

另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。

所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)或處理器(processor)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：U盤、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read-Only Memory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。