本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)搜索技術領域，特別是涉及一種專題信息獲取方法及裝置。

背景技術：

隨著互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡更加智能化，網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)爆炸的趨勢。

用戶在搜索某個原始信息的專題信息(專題信息即相關性高的信息)時，通常會人為的從該原始信息中找到某一個關鍵詞，并根據(jù)該關鍵詞在網(wǎng)絡上進行搜索，得到搜索信息，這些搜索信息數(shù)量巨大而且多樣性，用戶不能方便的從這些搜索信息中查找到與原始信息相關性高的信息。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于，提供一種專題信息獲取方法及裝置，以方便的獲取到與原始信息相關性高的信息。

為達到上述目的，本發(fā)明實施例提供了一種專題信息獲取方法，所述方法包括：

獲得第一信息；

從所述第一信息中獲取至少一個目標關鍵詞；

在數(shù)據(jù)庫中搜索包含所有所述目標關鍵詞的第二信息，根據(jù)所述第二信息確定所述第一信息的專題信息。

較優(yōu)地，在所述從所述第一信息中獲取至少一個目標關鍵詞之后，所述方法還包括：

計算每個所述目標關鍵詞在所述第一信息中的第一權值；

所述根據(jù)所述第二信息確定所述第一信息的專題信息，包括：

計算每個所述目標關鍵詞在所述第二信息中的第二權值；

比較每個所述目標關鍵詞的第二權值與該目標關鍵詞的第一權值，根據(jù)比較結果，從所述第二信息中確定所述第一信息的專題信息。

較優(yōu)地，所述從所述第一信息中獲取至少一個目標關鍵詞，包括：

對所述第一信息進行分詞處理和停用詞過濾處理，得到第一數(shù)量個第一關鍵詞；

統(tǒng)計各個所述第一關鍵詞在所述第一信息中出現(xiàn)的第一次數(shù)；

按照所述第一次數(shù)的大小，對所述第一關鍵詞進行降序排列形成隊列；

將所述隊列中前至少一個所述第一關鍵詞確定為所述目標關鍵詞。

較優(yōu)地，所述計算每個所述目標關鍵詞在所述第一信息中的第一權值，包括：

根據(jù)第一總次數(shù)以及每個所述目標關鍵詞的第一次數(shù)，計算該目標關鍵詞在所述第一信息中的第一權值；其中，所述第一總次數(shù)為所有所述第一關鍵詞的第一次數(shù)的和。

較優(yōu)地，所述計算每個所述目標關鍵詞在所述第二信息中的第二權值，包括：

按照以下方式計算每個所述目標關鍵詞在每一所述第二信息中的第二權值：

對目標第二信息進行分詞處理和停用詞過濾處理，得到第二數(shù)量個第二關鍵詞，其中，所述目標第二信息為任一所述第二信息；

統(tǒng)計各個第二關鍵詞在所述目標第二信息中出現(xiàn)的第二次數(shù)；

根據(jù)每個所述目標關鍵詞的第二次數(shù)與第二總次數(shù)計算該目標關鍵詞在所述目標第二信息中的第二權值；其中，所述第二總次數(shù)為所述目標第二信息中所有第二關鍵詞的第二次數(shù)的和。

較優(yōu)地，所述比較每個所述目標關鍵詞的第二權值與該目標關鍵詞的第一權值，根據(jù)比較結果，從所述第二信息中確定所述第一信息的專題信息，包括：

按照以下方式判斷每一所述第二信息是否為所述第一信息的專題信息：

基于每個所述目標關鍵詞在所述目標第二信息中的第二權值與該目標關鍵詞的第一權值，計算該目標關鍵詞對應的第一差距；

判斷每個所述目標關鍵詞對應的第一差距是否小于該目標關鍵詞對應的預設差距；

如果是，將該目標關鍵詞對應的第一差距標記為合理差距；

如果否，將該目標關鍵詞對應的第一差距標記為不合理差距；

如果所有所述目標關鍵詞對應的第一差距均為合理差距，則將所述目標第二信息作為所述第一信息的專題信息；反之，則不能將所述目標第二信息作為所述第一信息的專題信息。

較優(yōu)地，所述方法還包括：

對所述專題信息進行存儲；

建立所有所述目標關鍵詞與所述專題信息的鏈接；

將所有所述目標關鍵詞以及每個所述目標關鍵詞對應的鏈接發(fā)送給客戶端，使所述客戶端對所有所述目標關鍵詞與所述第一信息進行顯示。

本發(fā)明實施例還提供了一種專題信息獲取裝置，所述裝置包括：

第一信息獲取模塊，用于獲得第一信息；

目標關鍵詞獲取模塊，用于從所述第一信息中獲取至少一個目標關鍵詞；

專題信息確定模塊，用于在數(shù)據(jù)庫中搜索包含所有所述目標關鍵詞的第二信息，根據(jù)所述第二信息確定所述第一信息的專題信息。

較優(yōu)地，所述裝置還包括：

第一權值計算模塊，用于計算每個所述目標關鍵詞在所述第一信息中的第一權值；

所述專題信息確定模塊，包括：

第二權值計算單元，用于計算每個所述目標關鍵詞在所述第二信息中的第二權值；

權值比較單元，用于比較每個所述目標關鍵詞的第二權值與該目標關鍵詞的第一權值，根據(jù)比較結果，從所述第二信息中確定所述第一信息的專題信息。

較優(yōu)地，所述目標關鍵詞獲取模塊，包括：

第一關鍵詞獲取單元，用于對所述第一信息進行分詞處理和停用詞過濾處理，得到第一數(shù)量個第一關鍵詞；

第一次數(shù)統(tǒng)計單元，用于統(tǒng)計各個所述第一關鍵詞在所述第一信息中出現(xiàn)的第一次數(shù)；

降序排列單元，用于按照所述第一次數(shù)的大小，對所述第一關鍵詞進行降序排列形成隊列；

目標關鍵詞確定單元，用于將所述隊列中前至少一個所述第一關鍵詞確定為所述目標關鍵詞。

本發(fā)明實施例提供的專題信息獲取方法及裝置，通過對第一信息進行處理得到至少一個目標關鍵詞，在從數(shù)據(jù)庫中搜索包含所有目標關鍵詞的第二信息，最終可根據(jù)搜索到的第二信號獲取與第一信息相關性高的專題信息。由以上可見，本發(fā)明實施例提供的方案中采用數(shù)據(jù)庫與至少一個目標關鍵詞相結合的形式獲得與第一信息相關性高的專題信息，而無需再在大量的網(wǎng)絡信息中進行搜索，且獲得第一信息相關性高的信息時考慮的關鍵詞多，因此能夠方便的獲得與第一信息相關性高的信息。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術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)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例提供的專題信息獲取方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例提供的專題信息獲取裝置的結構示意圖。

具體實施方式

下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

實施例一

如圖1所示，為本發(fā)明實施例提供的專題信息獲取方法的流程圖，應用于服務器，所述方法包括：

S110，獲得第一信息。

具體地，第一信息可以為短語、句子或文章等。本實施中，第一信息可通過以下方式獲得：一、客服端向服務器發(fā)送第一信息；二、通過網(wǎng)絡爬蟲從網(wǎng)絡上爬取得到第一信息。

S120，從所述第一信息中獲取至少一個目標關鍵詞。

優(yōu)選地，步驟S120可包括如下步驟：

A1、對所述第一信息進行分詞處理和停用詞過濾處理，得到第一數(shù)量個第一關鍵詞。

具體地，分詞處理和停用詞過濾處理的具體實現(xiàn)過程均為現(xiàn)有技術，此處不在贅述。

定義第一關鍵詞，為對第一信息進行處理后得到的關鍵詞。例如，設第一信息為“小明出生在北京”，得到的第一關鍵詞可以為“小明”、“出生”和“北京”。

定義第一數(shù)量為所有第一關鍵詞的個數(shù)，例如，第一關鍵詞“小明”、“出生”和“北京”的第一數(shù)量為3。

A2、統(tǒng)計各個所述第一關鍵詞在所述第一信息中出現(xiàn)的第一次數(shù)。

具體地，在第一信息中(如篇幅較大的文章)，可能會存在某個第一關鍵詞多次出現(xiàn)的情況，定義第一次數(shù)為第一關鍵詞在第一信息中出現(xiàn)的次數(shù)。第一次數(shù)的統(tǒng)計方法，可利用遍歷算法實現(xiàn)，此為現(xiàn)有技術。

A3、按照所述第一次數(shù)的大小，對所述第一關鍵詞進行降序排列形成隊列。

A4、將所述隊列中前至少一個所述第一關鍵詞確定為所述目標關鍵詞。

具體地，按照所有第一關鍵詞的第一次數(shù)的大小進行降序排列，出現(xiàn)次數(shù)較多的第一關鍵詞會位于隊列的前面，說明這些第一關鍵詞在第一信息中的重要性較高，將前幾個(如前3個)第一關鍵詞作為目標關鍵詞，說明該第一信息可以通過這幾個目標關鍵詞進行標識。

S130，在數(shù)據(jù)庫中搜索包含所有所述目標關鍵詞的第二信息，根據(jù)所述第二信息確定所述第一信息的專題信息。

具體地，數(shù)據(jù)庫可以為本地數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫或網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫等。本實施例中，定義第二信息為包含所有目標關鍵詞的信息，即根據(jù)第一信息得到幾個目標關鍵詞，要求第二信息必須包含所有的目標關鍵詞，第二信息可以為短語、句子或文章等。本實施例中，目標關鍵詞表征了第一信息和第二信息的相關性，目標關鍵詞越多，二者的相關性越高。

第二信息的獲取方法，可根據(jù)逐層篩選的方法得到。例如，先從數(shù)據(jù)庫篩選包含一個目標關鍵詞的信息集合，再從該信息集合中篩選包含另外一個目標關鍵詞的信息，以此逐層篩選。

本實施例中，根據(jù)第二信息確定第一信息的專題信息的方式可分為兩種：一、由于獲取的每個第二信息中均包含第一信息中所有的目標關鍵詞，二者的相關性較強，則可將所有第二信息作為第一信息的專題信息；二、還可根據(jù)目標關鍵詞在第一信息和第二信息中的權值，從所有的第二信息中選擇相關性更高的第二信息作為第一信息的專題信息。

本發(fā)明實施例提供的專題信息獲取方法，通過對第一信息進行處理得到至少一個目標關鍵詞，在從數(shù)據(jù)庫中搜索包含所有目標關鍵詞的第二信息，最終可根據(jù)搜索到的第二信號獲取與第一信息相關性高的專題信息。由以上可見，本發(fā)明實施例提供的方案中采用數(shù)據(jù)庫與至少一個目標關鍵詞相結合的形式獲得與第一信息相關性高的專題信息，而無需再在大量的網(wǎng)絡信息中進行搜索，且獲得第一信息相關性高的信息時考慮的關鍵詞多，因此能夠方便的獲得與第一信息相關性高的信息。

優(yōu)選地，在步驟S110之后，所述方法還包括：計算每個所述目標關鍵詞在所述第一信息中的第一權值。

優(yōu)選地，根據(jù)第一總次數(shù)以及每個所述目標關鍵詞的第一次數(shù)，計算該目標關鍵詞在所述第一信息中的第一權值；其中，所述第一總次數(shù)為所有所述第一關鍵詞的第一次數(shù)的和。

具體地，第一權值可理解為各個第一關鍵詞在第一信息中的影響程度。根據(jù)上述實施例得到各個第一關鍵詞的第一次數(shù)后(即出現(xiàn)次數(shù))，對所有的第一關鍵詞的第一次數(shù)進行求和得到的總出現(xiàn)次數(shù)為第一總次數(shù)。本實施例中，可將某一個目標關鍵詞的第一次數(shù)除以第一總次數(shù)的值作為該目標關鍵詞在第一信息中的第一權值。例如，假設存在某個目標關鍵詞a，其第一次數(shù)為10，第一總次數(shù)為100，則a的第一權值為1/10。

優(yōu)選地，所述根據(jù)所述第二信息確定所述第一信息的專題信息，包括：

B1、計算每個所述目標關鍵詞在所述第二信息中的第二權值。

優(yōu)選地，按照以下方式計算每個所述目標關鍵詞在每一所述第二信息中的第二權值：

C1、對目標第二信息進行分詞處理和停用詞過濾處理，得到第二數(shù)量個第二關鍵詞，其中，所述目標第二信息為任一所述第二信息。

具體地，根據(jù)目標關鍵詞進行搜索后，可得到多個第二信息，定義目標第二信息為其中任一第二信息。在計算所有目標關鍵詞在該目標第二信息中的第二權值時，需要對該目標第二信息進行分詞處理和停用詞過濾處理，得到多個關鍵詞(定義為第二關鍵詞)，得到的第二關鍵詞的個數(shù)為第二數(shù)量。

C2、統(tǒng)計各個第二關鍵詞在所述目標第二信息中出現(xiàn)的第二次數(shù)。

具體地，定義第二次數(shù)為各個第二關鍵詞在目標第二信息中出現(xiàn)的次數(shù)。值得注意的是，由于各個目標第二信息中均包含所有的目標關鍵詞，因此得到的第二關鍵詞中必定包含所有的目標關鍵詞，在統(tǒng)計各個第二關鍵詞的第二次數(shù)時，同時也會統(tǒng)計各個目標關鍵詞的第二次數(shù)。

C3、根據(jù)每個所述目標關鍵詞的第二次數(shù)與第二總次數(shù)計算該目標關鍵詞在所述目標第二信息中的第二權值。

具體地，定義第二總次數(shù)為目標第二信息中所有第二關鍵詞的第二次數(shù)的和。在某一個目標第二信息中，將任一目標關鍵詞的第二次數(shù)除以第二總次數(shù)，得到的值即為該目標關鍵詞在該目標第二信息中的第二權值。

B2、比較每個所述目標關鍵詞的第二權值與該目標關鍵詞的第一權值，根據(jù)比較結果，從所述第二信息中確定所述第一信息的專題信息。

優(yōu)選地，按照以下方式判斷每一所述第二信息是否為所述第一信息的專題信息：

D1、基于每個所述目標關鍵詞在所述目標第二信息中的第二權值與該目標關鍵詞的第一權值，計算該目標關鍵詞對應的第一差距。

具體地，可以將目標關鍵詞的第二權值與第一權值的差值的絕對值作為該目標關鍵詞對應的第一差距；也可以將目標關鍵詞的第二權值與第一權值的比值作為該目標關鍵詞對應的第一差距。

D2、判斷每個所述目標關鍵詞對應的第一差距是否小于該目標關鍵詞對應的預設差距。

D3、如果是，將該目標關鍵詞對應的第一差距標記為合理差距；

D4、如果否，將該目標關鍵詞對應的第一差距標記為不合理差距；

具體地，預設差距為表征目標關鍵詞第一差距是否合理的判斷標準，當?shù)谝徊罹嘈∮谠擃A設差距時，則說明第一差距較小，將其標記為合理差距；當?shù)谝徊罹嗖恍∮谠擃A設差距時，則說明第一差距過大，將其標記為不合理差距。

具體地，如果將目標關鍵詞的第二權值與第一權值的差值的絕對值，作為該目標關鍵詞對應的第一差距，二者差值的絕對值越大，則第一差距越大；如果將目標關鍵詞的第二權值與第一權值的比值作為該目標關鍵詞對應的第一差距，則比值越接近于1，第一差距越小。

本實施例中，預設差距的大小可根據(jù)目標關鍵詞的在第一信息中第一權值的大小不同而自由設定。例如，由于第一權值最大的目標關鍵詞在第一信息中的影響程度最高，則可以將第一權值最大的目標關鍵詞對應的預設差距設置小一點。

D5、如果所有所述目標關鍵詞對應的第一差距均為合理差距，則將所述目標第二信息作為所述第一信息的專題信息；反之，則不能將所述目標第二信息作為所述第一信息的專題信息。

本實施例中，如果所有的目標關鍵詞對應的第一差距均為合理差距，則說明所有的目標關鍵詞在第一信息中和目標第二信息中的影響程度都很相近，此時第一信息和該目標第二信息的相關性很高，則可以將該目標第二信息作為第一信息的專題信息；如果某一個或多個目標關鍵詞對應的第一差距為不合理差距，則說明至少一個目標關鍵詞在第一信息和目標第二信息中的影響程度不相近，此時第一信息和該目標第二信息的相關性不高，則不能將該目標第二信息作為第一信息的專題信息。

本實施例提供的專題信息獲取方法，通過計算所有目標關鍵詞在第一信息中的第一權值和在目標第二信息中第二權值，并根據(jù)第一權值和第二權值計算第一差距，當所有目標關鍵詞的第一差距均為合理差距時，將目標第二信息作為第一信息的專題信息，較前述的實施例，該方法可獲取到更高相關性的專題信息。

優(yōu)選地，所述方法還包括：

E1、對所述專題信息進行存儲；

E2、建立所有所述目標關鍵詞與所述專題信息的鏈接；

E3、將所有所述目標關鍵詞以及每個所述目標關鍵詞對應的鏈接發(fā)送給客戶端，使所述客戶端對所有所述目標關鍵詞與所述第一信息進行顯示。

具體地，根據(jù)上述實施例中的方法，服務器獲取第一信息的專題信息后，對這些專題信息存儲，并建立專題信息與所有目標關鍵詞之間的鏈接，然后將所有目標關鍵詞以及每個標關鍵詞對應的鏈接發(fā)送給客戶端，客戶端將第一信息與所有目標關鍵詞共同顯示在一起以方便用戶查看。如果用戶對顯示的第一信息感興趣，想觀看相關專題信息時，可通過點擊關鍵詞，客戶端利用相應的鏈接，請求服務器調(diào)用已經(jīng)存儲的專題信息，服務器為客戶端推送這些專題信息，客戶端顯示專題信息。

實施例二

如圖2所示，為本發(fā)明實施例提供的專題信息獲取裝置的結構示意圖，用于執(zhí)行如圖1所示的方法，該裝置包括：

第一信息獲取模塊210，用于獲得第一信息；

目標關鍵詞獲取模塊220，用于從所述第一信息中獲取至少一個目標關鍵詞；

專題信息確定模塊230，用于在數(shù)據(jù)庫中搜索包含所有所述目標關鍵詞的第二信息，根據(jù)所述第二信息確定所述第一信息的專題信息。

本發(fā)明是實施例提供的專題信息獲取裝置，通過對第一信息進行處理得到至少一個目標關鍵詞，在從數(shù)據(jù)庫中搜索包含所有目標關鍵詞的第二信息，最終可根據(jù)搜索到的第二信號獲取與第一信息相關性高的專題信息。由以上可見，本發(fā)明實施例提供的方案中采用數(shù)據(jù)庫與至少一個目標關鍵詞相結合的形式獲得與第一信息相關性高的專題信息，而無需再在大量的網(wǎng)絡信息中進行搜索，且獲得第一信息相關性高的信息時考慮的關鍵詞多，因此能夠方便的獲得與第一信息相關性高的信息。

優(yōu)選地，所述裝置還包括：

第一權值計算模塊，用于計算每個所述目標關鍵詞在所述第一信息中的第一權值；

所述專題信息確定模塊，包括：

第二權值計算單元，用于計算每個所述目標關鍵詞在所述第二信息中的第二權值；

權值比較單元，用于比較每個所述目標關鍵詞的第二權值與該目標關鍵詞的第一權值，根據(jù)比較結果，從所述第二信息中確定所述第一信息的專題信息。

優(yōu)選地，所述目標關鍵詞獲取模塊，包括：

第一關鍵詞獲取單元，用于對所述第一信息進行分詞處理和停用詞過濾處理，得到第一數(shù)量個第一關鍵詞；

第一次數(shù)統(tǒng)計單元，用于統(tǒng)計各個所述第一關鍵詞在所述第一信息中出現(xiàn)的第一次數(shù)；

降序排列單元，用于按照所述第一次數(shù)的大小，對所述第一關鍵詞進行降序排列形成隊列；

目標關鍵詞確定單元，用于將所述隊列中前至少一個所述第一關鍵詞確定為所述目標關鍵詞。

所述第一權值計算模塊，具體用于根據(jù)第一總次數(shù)以及每個所述目標關鍵詞的第一次數(shù)，計算該目標關鍵詞在所述第一信息中的第一權值；其中，所述第一總次數(shù)為所有所述第一關鍵詞的第一次數(shù)的和。

優(yōu)選地，所述第二權值計算單元，包括：

第二關鍵詞獲取子單元，用于對目標第二信息進行分詞處理和停用詞過濾處理，得到第二數(shù)量個第二關鍵詞，其中，所述目標第二信息為任一所述第二信息；

第二次數(shù)統(tǒng)計子單元，用于統(tǒng)計各個第二關鍵詞在所述目標第二信息中出現(xiàn)的第二次數(shù)；

第二權值計算子單元，用于根據(jù)每個所述目標關鍵詞的第二次數(shù)與第二總次數(shù)計算該目標關鍵詞在所述目標第二信息中的第二權值；其中，所述第二總次數(shù)為所述目標第二信息中所有第二關鍵詞的第二次數(shù)的和。

優(yōu)選地，所述權值比較單元，包括：

第一差距計算子單元，用于基于每個所述目標關鍵詞在所述目標第二信息中的第二權值與該目標關鍵詞的第一權值，計算該目標關鍵詞對應的第一差距；

第一差距判斷子單元，用于判斷每個所述目標關鍵詞對應的第一差距是否小于該目標關鍵詞對應的預設差距；

合理差距標記子單元，用于如果是，將該目標關鍵詞對應的第一差距標記為合理差距；

不合理差距標記子單元，用于如果否，將該目標關鍵詞對應的第一差距標記為不合理差距；

專題信息獲取子單元，用于如果所有所述目標關鍵詞對應的第一差距均為合理差距，則將所述目標第二信息作為所述第一信息的專題信息；反之，則不能將所述目標第二信息作為所述第一信息的專題信息。

優(yōu)選地，所述裝置還包括：

專題信息存儲模塊，用于對所述專題信息進行存儲；

鏈接建立模塊，用于建立所有所述目標關鍵詞與所述專題信息的鏈接；

發(fā)送模塊，用于將所有所述目標關鍵詞以及每個所述目標關鍵詞對應的鏈接發(fā)送給客戶端，使所述客戶端對所有所述目標關鍵詞與所述第一信息進行顯示。

本實施例提供的專題信息獲取裝置，通過計算所有目標關鍵詞在第一信息中的第一權值和在目標第二信息中第二權值，并根據(jù)第一權值和第二權值計算第一差距，當所有目標關鍵詞的第一差距均為合理差距時，將目標第二信息作為第一信息的專題信息，較前述的實施例，該裝置可獲取到更高相關性的專題信息。

需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關系術語僅僅用來將一個實體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實體或操作之間存在任何這種實際的關系或者順序。而且，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設備中還存在另外的相同要素。

本說明書中的各個實施例均采用相關的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于系統(tǒng)實施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。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、改進等，均包含在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。