[發明專利]一種基于大數據的游戲物品推送方法及系統

在審

• 申請號: 201910033188.2
• 申請日: 2019-01-14
• 公開（公告）號: CN109858956A
• 公開（公告）日: 2019-06-07
• 發明（設計）人: 易羅陽;徐飛;賴炳新
• 申請（專利權）人: 珠海金山網絡游戲科技有限公司;成都西山居互動娛樂科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q30/06;G06Q10/06
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 俞梁清

1.一種基于大數據的游戲物品推送方法，其特征在于，包括以下步驟：

S100、采集用戶信息，其中用戶信息包括用戶當前裝備的物品信息、用戶所持有的物品信息以及用戶等級信息；

S200、根據用戶信息設置用戶對游戲物品的初始期望值；

S300、啟動游戲運營，并實時采集用戶信息，通過建立數據模型得到用戶對游戲內物品的期望值，其中數據模型包括但不限于正態分布模型、均勻分布模型以及指數分布模型；

S400、將S300得到的用戶期望通過反饋系統模型進行二次處理，得到動態修正后的用戶期望值，其中反饋系統模型包括但不限于指數擬合模型以及偏差最小化模型；

S500、反復執行步驟S300到S400，并根據游戲系統提供的物品信息進行實時反饋，得到自適應參數，根據自適應參數和二次處理后的用戶期望值，得到動態的用戶期望值。

2.根據權利要求1所述的基于大數據的游戲物品推送方法，其特征在于，所述S100包括：

S101、通過互聯網和/或游戲服務器中存儲的用戶歷史數據，得到用戶信息，其中用戶信息包括用戶當前穿戴在人物上的物品裝備信息、用戶背包/或倉庫中存儲的物品裝備信息以及用戶角色的等級信息和角色信息。

3.根據權利要求1所述的基于大數據的游戲物品推送方法，其特征在于，所述S300包括：

S301、開放游戲運營，同時實時記錄用戶在游玩游戲中的用戶信息；

S302、建立數據模型，該模型包括但不限于正態分布模型、均勻分布模型以及指數分布模型；

S303、以用戶信息作為輸入源，數據模型以用戶信息為基礎進行期望值計算，得到一次處理后的每個游戲用戶的期望值，其中期望值即為用戶對游戲提供的物品的期望值大小。

4.根據權利要求1所述的基于大數據的游戲物品推送方法，其特征在于，所述S400包括：

S401、建立反饋系統模型，該模型包括但不限于指數擬合模型以及偏差最小化模型；

S402、根據步驟S300得到的一次處理后的用戶的期望值，作為反饋系統模型輸入源，反饋系統模型以一次處理后的用戶的期望值為基礎，得到二次處理后的每個游戲用戶的期望值，其中期望值即為用戶對游戲提供的物品的期望值大小。

5.根據權利要求1所述的基于大數據的游戲物品推送方法，其特征在于，所述S500包括：

S501、根據步驟S400得到的二次處理后的用戶期望值進行物品的推送，并實時監測游戲中物品數量及信息的變化；

S502、根據游戲中物品的類型的數量變化結合各個玩家對物品的期望，動態調整用戶期望，其中游戲提供的物品數量與玩家對該物品的期望為反比關系；

S503、根據S502的處理原則設置動態自適應參數，其中自適應參數輸入源為二次處理后的用戶期望值以及游戲提供的物品數量與類型，輸出結果為用戶的動態期望值。

6.一種基于大數據的游戲物品推送系統，其特征在于，包括：

采集模塊，用于采集用戶信息，其中用戶信息包括用戶當前裝備的物品信息、用戶所持有的物品信息以及用戶等級信息；

設置模塊，用于據用戶信息設置用戶對游戲物品的初始期望值；

服務器模塊，用于啟動游戲運營，并實時采集用戶信息，通過建立數據模型得到用戶對游戲內物品的期望值；

動態調整模塊，用于根據游戲系統提供的物品信息進行實時反饋，得到自適應參數，根據自適應參數和二次處理后的用戶期望值，得到動態的用戶期望值。

7.根據權利要求6所述的基于大數據的游戲物品推送系統，其特征在于，所述服務器模塊包括：

運營及信息搜集模塊，用于開放游戲運營，同時實時記錄用戶在游玩游戲中的用戶信息；

第一建模模塊，用于建立數據模型，該模型包括但不限于正態分布模型、均勻分布模型以及指數分布模型；

一次處理模塊，用于以用戶信息作為輸入源，數據模型以用戶信息為基礎進行期望值計算，得到一次處理后的每個游戲用戶的期望值，其中期望值即為用戶對游戲提供的物品的期望值大小。