申请/专利权人：深圳尚米网络技术有限公司

申请日：2024-03-11

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN117861217B

主分类号：A63F13/57

分类号：A63F13/57;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于用户行为反馈的游戏指引数据处理方法及系统，该方法包括：获取目标用户在第一游戏区域的当前动作组合以及所述第一游戏区域对应的游戏情节片段；从历史数据库中确定出所述第一游戏区域和所述游戏情节片段对应的多个历史用户动作；根据神经网络算法，预测所述当前动作组合以及每一所述历史用户动作对应的情节延展性参数；根据所述情节延展性参数，和预设的动作上下文规则，从所述多个历史用户动作中筛选出所述当前动作组合对应的下一动作；所述下一动作用于展示给所述目标用户作为游戏指引。可见，本发明能够提高游戏指引对于用户的指引效果，提高游戏的自由度以及用户的游戏体验，降低游戏研发成本。

主权项：1.一种基于用户行为反馈的游戏指引数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户在第一游戏区域的当前动作组合以及所述第一游戏区域对应的游戏情节片段；从历史数据库中确定出所述第一游戏区域和所述游戏情节片段对应的多个历史用户动作；根据神经网络算法，预测所述当前动作组合以及每一所述历史用户动作对应的情节延展性参数；所述根据神经网络算法，预测所述当前动作组合以及每一所述历史用户动作对应的情节延展性参数，包括：从多个候选神经网络中，确定出所述游戏情节片段对应的训练好的情节延展性预测神经网络；所述情节延展性预测神经网络通过包括有所述游戏情节片段对应的多个训练动作集合和对应的故事线延展程度标注的训练数据集，以及梯度下降算法和损失函数进行迭代训练直至收敛得到；所述故事线延展程度标注用于表征对应的训练动作集合在所述游戏情节片段中执行后对应的故事线发展的长度、复杂度和趣味度；将所述当前动作组合和每一所述历史用户动作分别组合作为一个输入数据集，输入至所述游戏情节片段对应的训练好的情节延展性预测神经网络，以得到所述当前动作组合和每一所述历史用户动作之间对应的情节延展性参数；根据所述情节延展性参数，和预设的动作上下文规则，从所述多个历史用户动作中筛选出所述当前动作组合对应的下一动作；所述下一动作用于展示给所述目标用户作为游戏指引；所述根据所述情节延展性参数，和预设的动作上下文规则，从所述多个历史用户动作中筛选出所述当前动作组合对应的下一动作，包括：根据预设的动作上下文规则，计算所述当前动作组合和每一所述历史用户动作之间对应的连续执行合理概率；对于每一所述历史用户动作，计算对应的所述连续执行合理概率和所述情节延展性参数的加权求和平均值，得到该历史用户动作对应的优先参数；其中，所述连续执行合理概率的权重大于所述情节延展性参数的权重，且所述连续执行合理概率的权重和所述当前动作组合内的动作数量成反比；对所有所述历史用户动作根据所述优先参数从大到小进行排序得到第二动作序列；筛选出所述第二动作序列中前第三数量个的且所述优先参数大于第三参数阈值的至少一个历史用户动作，得到所述当前动作组合对应的下一动作。

全文数据：

权利要求：

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