專利名稱：互聯(lián)網(wǎng)實時計算的方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種互聯(lián)網(wǎng)實時計算的方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著facebook、twitter、微博、博客等web2. O新型媒體的發(fā)展,對消息的實時性要求越來越高，與此同時，對信息內(nèi)容的分析也越來越重要，越來越實時。為了滿足互聯(lián)網(wǎng)的實時性熱點分析、活躍用戶分析、輿情監(jiān)控、垃圾信息處理、非法信息過濾等需求，作為實時信息內(nèi)容的產(chǎn)生方以及第三方，均對實時數(shù)據(jù)挖掘分析展開了大量的研究和系統(tǒng)設(shè)計?，F(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分為實時計算和離線計算兩種。離線計算就是目前常用的計算方式，計算的源是基于用戶生成的系統(tǒng)日志進行計算，并通過分類、聚類等數(shù)據(jù)模型進行相關(guān)的統(tǒng)計而得出排行榜、用戶行為習慣、相關(guān)的熱點等數(shù)據(jù)。當前離線系統(tǒng)最常用 的是兩種，一種是小數(shù)據(jù)的單機的數(shù)據(jù)分析，可以通過簡單的腳本程序、分析出想要的結(jié)果數(shù)據(jù)，一種是大數(shù)據(jù)的分布式的數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)一般采用hadoop、hdfs、hbase等國外開源成型的解決方案，用于處理海量的離線數(shù)據(jù)，并將處理結(jié)果的數(shù)據(jù)，存放在數(shù)據(jù)庫、緩存中，給以后的前端應(yīng)用使用。而實時計算，是收集互聯(lián)網(wǎng)用戶實時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，并直接應(yīng)用相關(guān)的數(shù)據(jù)模型進行建模，得出在當前時間點或者在當前一段時間內(nèi)，用戶以及整個系統(tǒng)的排行榜、實時熱點、用戶偏好、輿論走向等數(shù)據(jù)。常用的實時計算框架是通常是采用Yahoo開源的S4、Twitter開源的Storm,還有Esper, Streambase, Hstreaming,以及scribe、rainbird等開源技術(shù)，基本步驟是將前端日志實時發(fā)送到后端處理服務(wù)器，后端再寫程序，進行相關(guān)的實時計算。離線計算有延時性，不能很快反應(yīng)當前產(chǎn)品的熱點，比如微博上熱議一個事情，它的引爆時間已經(jīng)縮短到幾十分鐘，離線計算已經(jīng)不太符合當今互聯(lián)網(wǎng)的需求，我們需要更實時的計算方法和模式。另外，現(xiàn)有的實時計算模式，一般只做到數(shù)據(jù)收集這一層，而數(shù)據(jù)分析建模、排行建模、數(shù)據(jù)分析結(jié)果對外高速接口并不涉及，所以，目前的實時計算并不是一個體系，不是一個完整的系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種互聯(lián)網(wǎng)實時計算的方法，包括根據(jù)用戶在網(wǎng)站上的操作，前端服務(wù)器生成指定格式的消息日志并發(fā)送所生成的指定格式的消息日志；中心消息日志收發(fā)處理單元接收前端服務(wù)器發(fā)送的消息日志，并根據(jù)消息日志的屬性，分發(fā)消息日志到后端的相應(yīng)的實時計算模型單元中；實時計算模型單元對接收到的消息日志進行預(yù)定的計算，把計算結(jié)果放在內(nèi)存或者磁盤中，或?qū)⒔Y(jié)果作為API (Application Programming Interface,應(yīng)用程序編程接口)供其他程序調(diào)用。其中，所述指定格式的消息日志包含了所述實時計算模型單元所需要的元數(shù)據(jù)，元數(shù)據(jù)具體為用戶的UID、或操作時間、或操作類型、或文章內(nèi)容、或文章類型、或文章的關(guān)鍵詞等。其中，所述實時計算模型單元可以是實時活躍用戶分析模型。另外，所述實時計算模型單元還可以是實時熱點排行模型單元，實時熱點排行模型單元對接收到的消息日志進行預(yù)定的計算具體為采用實時熱點排行榜算法，該算法采用時間片分割方法，把時間分為各個長度的自然時間段，多維度反應(yīng)當前數(shù)據(jù)的熱點排行。其中，實時熱點排行榜算法為TF/IDF、隱馬爾可夫鏈、決策樹、貝葉斯算法中的一種或幾種。
此外，實時計算模型單元還可以是實時反垃圾模型單元；或者，實時計算模型單元也可以是實時非法信息過濾模型單元?；ヂ?lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)有高峰值、低峰值之分，離線計算，可以降低后端計算的峰值，系統(tǒng)運行更平穩(wěn)；而實時計算，后端分析服務(wù)器也會有高地峰值，為了保證后端服務(wù)器的穩(wěn)定性，中心消息日志收發(fā)處理單元以預(yù)定速度收集和分發(fā)消息日志到實時計算模型單元。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種互聯(lián)網(wǎng)實時計算系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括前端服務(wù)器，用于根據(jù)用戶在網(wǎng)站上的操作，生成指定格式的消息日志，并將生成的指定格式的消息日志進行發(fā)送；中心消息日志收發(fā)處理單元，用于接收所述前端服務(wù)器發(fā)送的消息日志，并根據(jù)消息日志的屬性，分發(fā)消息日志到后端相應(yīng)的實時計算模型單元中；實時計算模型單元，用于對接收到的消息日志進行預(yù)定的計算，把計算結(jié)果放在內(nèi)存或者磁盤中，或?qū)⒔Y(jié)果作為API供其他程序調(diào)用。進一步地，實時計算模型單元為實時熱點排行模型；實時計算模型單元對接收到的消息日志進行預(yù)定的計算具體為采用實時熱點排行榜算法，該算法采用時間片分割方法，把時間分為各個長度的自然時間段，多維度反應(yīng)當前數(shù)據(jù)的熱點排行。進一步地，前端服務(wù)器為多個；以及實時計算模型單元還可以具體為實時活躍用戶分析模型單元、實時熱點排行模型單元、實時反垃圾模型單元或者實時非法信息過濾模型單元。本發(fā)明的上述互聯(lián)網(wǎng)實時計算的方法和系統(tǒng)包括了實時計算過程的三個階段數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與收集階段、傳輸與分析處理階段、存儲對對外提供服務(wù)階段。前端服務(wù)器收集消息日志，發(fā)往中心的日志收集器，中心日志分析器進行消息日志的分發(fā)，實時離線處理模型接收消息日志并進行計算，得出實時分析排行榜、活躍用戶、垃圾消息、非法消息，并將結(jié)果作為API供其他程序調(diào)用。本發(fā)明的互聯(lián)網(wǎng)實時計算的方法和系統(tǒng)沒有延時性，能第一時間反應(yīng)出當前應(yīng)用的熱點，實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)實時熱點排行榜、輿情監(jiān)控、非法信息過濾、用戶熱點分析的功能需求，同時，該方法和系統(tǒng)包括了數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分發(fā)、數(shù)據(jù)分析建模、數(shù)據(jù)分析結(jié)果對外高速API接口，這是一個整體的實時計算體系和完整的實時計算解決方案。


為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，以下將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹。顯而易見地，以下描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員而言，還可以根據(jù)這些附圖所示實施例得到其它的實施例及其附圖。圖I為本發(fā)明實施例一的方法流程圖；圖2為本發(fā)明實施例二的方法流程圖；圖3為本發(fā)明實施例三的方法流程圖；圖4為本發(fā)明的互聯(lián)網(wǎng)實時計算的系統(tǒng)框架圖。
具體實施方式
以下將結(jié)合附圖對本發(fā)明各實施例的技術(shù)方案進行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明的一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所得到的所有其它實施例，都屬于本發(fā)明所保護的范圍。以新浪博客應(yīng)用為例，對新浪博客的實時計算的方法，包括了以下的步驟根據(jù)用戶在網(wǎng)站上的操作，比如發(fā)表博文、修改博文、轉(zhuǎn)載博文、評論、收藏、瀏覽博文等等操作，前端服務(wù)器生成指定格式的消息日志并發(fā)送所生成的指定格式的消息日志；中心消息日志收發(fā)處理單元包括消息日志收集器和消息日志分發(fā)器，消息日志收集器接收前端服務(wù)器發(fā)送的消息日志；消息日志分發(fā)器根據(jù)消息日志的屬性，分發(fā)消息日志到后端的相應(yīng)的實時計算模型單元中；實時計算模型單元對接收到的消息日志進行預(yù)定的計算；計算結(jié)果放在內(nèi)存或者磁盤中，或?qū)⒔Y(jié)果作為API供其他程序調(diào)用。下面結(jié)合三個實施例來詳細描述新浪博客應(yīng)用的實時計算方法。實施例一新浪博客實時活躍用戶排名參見圖1，步驟101，首先，在新浪博客的前端服務(wù)器部署消息收集代碼，用戶的所有操作比如發(fā)表博文、修改博文、轉(zhuǎn)載博文、評論、收藏、瀏覽博文等等操作，生成指定格式的消息日志，該消息日志里面包含了后端操作需要的元數(shù)據(jù)，比如用戶的ID，當前操作的時間，操作的類型等，并且，將生成的消息日志發(fā)送給中心消息日志收發(fā)處理單元。在步驟102中，中心消息日志收發(fā)處理單元中的消息日志收集器，接收步驟101中的這些消息日志,永久地存儲這些消息日志。在步驟103中，中心消息日志收發(fā)處理單元中的消息日志分發(fā)器把這些消息日志實時分發(fā)到后端的實時活躍用戶排名模型單元中。步驟104，后端實時活躍用戶排名模型單元，接收消息日志分發(fā)器發(fā)來的消息日志，并且，根據(jù)消息日志中用戶的ID，當前操作的時間，操作的類型，實時進行分類統(tǒng)計，分析出當前I小時、30分鐘、10分鐘、5分鐘內(nèi)最活躍的用戶。步驟105，后端實時活躍用戶排名模型單元將實時活躍用戶排名的結(jié)果存儲到內(nèi)存以及數(shù)據(jù)庫中，將這些統(tǒng)計結(jié)果作為API提供給外部程序調(diào)用，這些結(jié)果將給運營人員做出決策，判斷哪些用戶是當前網(wǎng)站上最活躍的用戶，同時，這些結(jié)果也可以實時顯示在網(wǎng)站上，供用戶瀏覽。實施例二新浪博客實時熱點內(nèi)容排名參見圖2，步驟201，首先，在新浪博客的前端服務(wù)器部署消息收集代碼，用戶的所有操作比如發(fā)表博文、修改博文、轉(zhuǎn)載博文、評論、收藏、瀏覽博文等等操作，生成指定格式的消息日志，該消息日志里面包含了后端操作需要的元數(shù)據(jù)，比如用戶的ID，當前操作的時間，操作的類型，文章的內(nèi)容文本、文章內(nèi)容的分類、文章內(nèi)容的關(guān)鍵詞信息等，并且，將生成的消息日志發(fā)送給中心消息日志收發(fā)處理單元。在步驟202中，中心消息日志收發(fā)處理單元中的消息日志收集器，接收步驟101中的這些消息日志,永久地存儲這些消息日志。在步驟203中，中心消息日志收發(fā)處理單元中的消息日志分發(fā)器把這些消息日志·實時分發(fā)到后端的實時熱點內(nèi)容排名模型單元中。步驟204，后端實時熱點內(nèi)容排名模型單元，接收消息日志分發(fā)器發(fā)來的消息日志，并且，根據(jù)消息日志中用戶的ID，當前操作的時間，操作的類型，文章的內(nèi)容信息、文章內(nèi)容的分類、文章內(nèi)容的關(guān)鍵詞信息等，計算在最近一天、十二小時、三個小時、一小時、三十分鐘、十分鐘內(nèi)，哪些內(nèi)容是最熱的，那一類文章是當前博客用戶最喜歡訪問的。 另外，實時熱點內(nèi)容排名模型通過分詞、過濾、去重、加權(quán)等操作，得到當前文章的核心內(nèi)容，在大量文章的聚合下，計算出當前博客哪一類文章最熱。實時熱點排行榜算法是后端實時計算模型單元的一部分，采用時間片分割方法，把時間分為各個長度的自然時間段，，多維度反應(yīng)當前數(shù)據(jù)的熱點排行。其中，實時熱點排行榜算法可以是TF/IDF、隱馬爾可夫鏈、決策樹、貝葉斯算法中的一種或幾種。步驟205，后端實時熱點內(nèi)容排名模型單元將實時熱點內(nèi)容排名的結(jié)果存儲到內(nèi)存以及磁盤或者數(shù)據(jù)庫中，將這些統(tǒng)計結(jié)果作為API提供給外部程序調(diào)用，這些結(jié)果用來判斷哪些是當前網(wǎng)站上用戶瀏覽和討論最熱烈的內(nèi)容，這些內(nèi)容可以實時顯示在新浪的博客、微博、郵箱、新聞以及新浪的客戶端軟件上，實時展現(xiàn)給當前用戶。互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)有高峰值、低峰值之分，離線計算，可以降低后端計算的峰值，系統(tǒng)運行更平穩(wěn)；而實時計算，后端分析服務(wù)器也會有高地峰值，為了保證后端服務(wù)器的穩(wěn)定性，步驟202和步驟203中，中心消息日志收發(fā)處理單元以預(yù)定的速度收集和分發(fā)消息日志到后端的實時熱點內(nèi)容排名模型中。其中，收集的速度和當前網(wǎng)站的訪問量成正比，分發(fā)速度，根據(jù)后端處理能力來確定，如果后端服務(wù)器壓力不大，這個速度可以和收集速度相同。舉例來講，根據(jù)服務(wù)器的性能，博客用戶的瀏覽、發(fā)博文等所有發(fā)送消息的速度、收集速度可以在5000-10萬次/秒，后端服務(wù)器采用并行處理的方式，為了保證消息的實時計算，后端服務(wù)器速度可以到5000-10萬/秒，如果后端服務(wù)器處理能力不夠，這是數(shù)值也可以是I萬/秒。實施例三新浪博客實時非法信息過濾參見圖3，步驟301，首先，在新浪博客的前端服務(wù)器部署消息收集代碼，用戶的所有操作比如發(fā)表博文、修改博文、轉(zhuǎn)載博文、評論、收藏、瀏覽博文等等操作，生成指定格式的消息日志，該消息日志里面包含了后端操作需要的元數(shù)據(jù)，比如用戶的ID，當前操作的時間，操作的類型，文章的內(nèi)容文本、文章內(nèi)容的分類、文章內(nèi)容的關(guān)鍵詞信息等，并且，將生成的消息日志發(fā)送給中心消息日志收發(fā)處理單元。在步驟302中，中心消息日志收發(fā)處理單元中的消息日志收集器，接收步驟101中的這些消息日志,永久地存儲這些消息日志。在步驟303中，中心消息日志收發(fā)處理單元中的消息日志分發(fā)器把這些消息日志實時分發(fā)到后端實時非法信息過濾模型單元中。步驟304，后端實時非法信息過濾模型單元，接收消息日志分發(fā)器發(fā)來的消息日志，消息日志中包含有用戶的ID，當前操作的時間，操作的類型，文章的內(nèi)容信息、文章內(nèi)容的分類、文章內(nèi)容的關(guān)鍵詞信息等，非法信息過濾計算模型通過分詞、模式識別分析等方法，首先，判斷這些實時信息是否與非法信息數(shù)據(jù)庫中的關(guān)鍵詞匹配，以判斷出文章是否存在非法信息；另外，根據(jù)非法文章的特性，對當前非法信息進行計算，得出當前最熱的非法信息，進而可以提高對非法信息的控制力度。 步驟305，后端實時非法信息過濾模型單元將實時非法信息的結(jié)果存儲到內(nèi)存以及磁盤或者數(shù)據(jù)庫中，將這些非法信息的結(jié)果作為API提供給外部程序調(diào)用，當前應(yīng)用以及其他應(yīng)用可以根據(jù)實時非法信息的結(jié)果，選擇對這些包括有非法信息的內(nèi)容進行過濾。圖4是本發(fā)明的互聯(lián)網(wǎng)實時計算的系統(tǒng)框架圖，前端服務(wù)器有多個，分別是前端服務(wù)器401，前端服務(wù)器402，前端服務(wù)器403，這些前端服務(wù)器用于根據(jù)用戶在該服務(wù)器網(wǎng)站上的操作，生成指定格式的消息日志，并將生成的指定格式的消息日志發(fā)送到中心消息日志收發(fā)處理單元404;中心消息日志收發(fā)處理單元404，用于接收前端服務(wù)器401，前端服務(wù)器402，前端服務(wù)器403分別發(fā)送的消息日志，中心消息日志收發(fā)處理單元404根據(jù)消息日志的屬性，分發(fā)消息日志到后端不同的實時計算模型單元中，這些實時計算模型單元包括實時熱點內(nèi)容排名計算模型單元405、實時活躍用戶排名計算模型單元406、實時非法信息過濾計算模型單元407 ；實時熱點內(nèi)容排名計算模型單元405，用于對接收到的消息日志進行實時熱點內(nèi)容排名計算，將結(jié)果存放在實時熱點內(nèi)容排名計算結(jié)果存儲單元408中，實時熱點內(nèi)容排名計算結(jié)果存儲單元408的存儲形式可以是內(nèi)存或者磁盤或者是數(shù)據(jù)庫中，結(jié)果還可以作為API供其他程序調(diào)用。實時活躍用戶排名計算模型單元406，用于對接收到的消息日志進行實時活躍用戶排名計算，將結(jié)果存放在實時活躍用戶排名計算結(jié)果存儲單元409中，實時活躍用戶排名計算結(jié)果存儲單元409的存儲形式可以是內(nèi)存或者磁盤或者是數(shù)據(jù)庫中，結(jié)果還可以作為API供其他程序調(diào)用。實時非法信息過濾計算模型單元407，用于對接收到的消息日志進行實時非法信息過濾計算，將結(jié)果存放在實時非法信息過濾計算結(jié)果存儲單元410中，實時非法信息過濾計算結(jié)果存儲單元410的存儲形式可以是內(nèi)存或者磁盤或者是數(shù)據(jù)庫中，結(jié)果還可以作為API供其他程序調(diào)用。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，該程序可以存儲于一計算機可讀取存儲介質(zhì)中，如ROM/RAM、磁碟、光盤等。以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人 員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以作出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護范圍。
權(quán)利要求
1.一種互聯(lián)網(wǎng)實時計算方法，包括 根據(jù)用戶在網(wǎng)站上的操作，前端服務(wù)器生成指定格式的消息日志并發(fā)送所生成的指定格式的消息日志； 中心消息日志收發(fā)處理單元接收所述前端服務(wù)器發(fā)送的消息日志，并根據(jù)消息日志的屬性，分發(fā)消息日志到后端的相應(yīng)的實時計算模型單元中； 所述實時計算模型單元對接收到的消息日志進行預(yù)定的計算，把計算結(jié)果放在內(nèi)存或者磁盤中，或?qū)⒔Y(jié)果作為API供其他程序調(diào)用。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述指定格式的消息日志包含了所述實時計算模型單元所需要的元數(shù)據(jù)，所述元數(shù)據(jù)具體為用戶的MD、或操作時間、或操作類型、或文章內(nèi)容等。
3.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述實時計算模型單元為實時活躍用戶分析模型。
4.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述實時計算模型單元為實時熱點排行模型單元；以及 所述實時計算模型單元對接收到的消息日志進行預(yù)定的計算具體為 所述實時熱點排行模型，采用實時熱點排行榜算法，所述算法采用時間片分割方法，把時間分為各個長度的自然時間段，多維度反應(yīng)當前數(shù)據(jù)的熱點排行。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述實時熱點排行榜算法為TF/IDF、隱馬爾可夫鏈、決策樹、貝葉斯算法中的一種或幾種。
6.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述實時計算模型單元為實時反垃圾模型單元；或者所述實時計算模型單元為實時非法信息過濾模型單元。
7.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述中心消息日志收發(fā)處理單元以預(yù)定速度收集和分發(fā)消息日志到所述的實時計算模型單元。
8.一種互聯(lián)網(wǎng)實時計算系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括 前端服務(wù)器，用于根據(jù)用戶在網(wǎng)站上的操作，生成指定格式的消息日志，并將生成的指定格式的消息日志進行發(fā)送； 中心消息日志收發(fā)處理單元，用于接收所述前端服務(wù)器發(fā)送的消息日志，并根據(jù)消息日志的屬性，分發(fā)消息日志到后端相應(yīng)的實時計算模型單元中； 所述實時計算模型單元用于對接收到的消息日志進行預(yù)定的計算，把計算結(jié)果放在內(nèi)存或者磁盤中，或?qū)⒔Y(jié)果作為API供其他程序調(diào)用。
9.如權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述實時計算模型單元為實時熱點排行模型；以及 所述實時計算模型單元對接收到的消息日志進行預(yù)定的計算具體為 所述實時熱點排行模型，采用實時熱點排行榜算法，所述算法采用時間片分割方法，把時間分為各個長度的自然時間段，多維度反應(yīng)當前數(shù)據(jù)的熱點排行。
10.如權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述前端服務(wù)器為多個；以及 所述實時計算模型單元具體為實時活躍用戶分析模型單元、實時熱點排行模型單元、實時反垃圾模型單元或者實時非法信息過濾模型單元。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種互聯(lián)網(wǎng)實時計算的方法和系統(tǒng)。根據(jù)用戶在網(wǎng)站上的操作，前端服務(wù)器生成指定格式的消息日志并發(fā)送所生成的指定格式的消息日志；中心消息日志收發(fā)處理單元接收前端服務(wù)器發(fā)送的消息日志，并根據(jù)消息日志的屬性，分發(fā)消息日志到后端的相應(yīng)的實時計算模型單元中；實時計算模型單元對接收到的消息日志進行預(yù)定的計算，得出實時熱點內(nèi)容排行榜、活躍用戶、垃圾消息、非法消息等結(jié)果，把計算結(jié)果放在內(nèi)存或者磁盤中，或?qū)⒔Y(jié)果作為API供其他程序調(diào)用。本發(fā)明的互聯(lián)網(wǎng)實時計算的方法和系統(tǒng)沒有延時性，能第一時間反應(yīng)出當前應(yīng)用的熱點，方案包括了數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分發(fā)、數(shù)據(jù)分析建模、結(jié)果存儲以及對外服務(wù)，是一個完整的解決方案。
文檔編號G06F17/30GK102902775SQ20121036981
公開日2013年1月30日 申請日期2012年9月27日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月27日
發(fā)明者何躍, 湯曉剛 申請人:新浪網(wǎng)技術(shù)(中國)有限公司