[發明專利]游戲對象的匹配方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質

有效

• 申請號: 202010082629.0
• 申請日: 2020-02-07
• 公開（公告）號: CN111318025B
• 公開（公告）日: 2023-04-14
• 發明（設計）人: 吳友友
• 申請（專利權）人: 網易（杭州）網絡有限公司
• 主分類號: A63F13/795
• 分類號: A63F13/795
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 王輝;闞梓瑄

1.一種游戲對象的匹配方法，其特征在于，包括：

從游戲日志中獲取日志數據，并從所述日志數據中提取所述游戲對象的特征數據；其中，所述特征數據包括所述游戲對象的排位分數、比賽時間參數、對手排位分數和比賽勝負參數；

根據所述游戲對象的排位分數、比賽時間參數和對手排位分數得到模型參數，并根據所述模型參數確定損失函數；

根據所述游戲對象的比賽勝負參數得到所述游戲對象的真實勝率，并將所述游戲對象的真實勝率作為訓練數據對所述損失函數進行迭代訓練，以更新所述游戲對象的排位分數；

當所述損失函數小于或等于損失閾值或迭代次數大于或等于迭代閾值時，確定更新后的所述游戲對象的排位分數，以根據所述排位分數對所述游戲對象進行匹配；

其中，所述模型參數包括比賽權重，所述比賽時間參數包括最大比賽時間、最小比賽時間和所述游戲對象與對手的比賽時長，所述比賽權重根據所述比賽時間參數和預設調節參數確定，所述比賽權重的確定方法包括：

根據所述最大比賽時間、所述最小比賽時間和所述游戲對象與對手的比賽時長得到權重參數；

根據所述權重參數和所述預設調節參數得到比賽權重。

2.根據權利要求1所述的游戲對象的匹配方法，其特征在于，所述模型參數還包括對手均分和預測勝率，所述根據所述游戲對象的排位分數、比賽時間參數和對手排位分數得到模型參數，包括：

根據所述比賽權重和所述游戲對象的排位分數得到對手均分；

根據所述游戲對象的排位分數和所述對手排位分數得到預測勝率。

3.根據權利要求2所述的游戲對象的匹配方法，其特征在于，所述根據所述比賽權重和所述游戲對象的排位分數得到對手均分，包括：

獲取所述游戲對象的所有比賽中所述比賽時長大于或等于時長閾值的比賽權重，以及對應的對手排位分數；

將所述比賽時長大于或等于時長閾值的比賽權重求和后得到比賽權重總和；

根據所述比賽時長大于或等于時長閾值的比賽權重和對應的對手排位分數得到對手權重，并將所述對手權重求和后得到對手權重總和；

根據所述對手權重總和以及所述比賽權重總和得到所述游戲對象的對手均分。

4.根據權利要求2所述的游戲對象的匹配方法，其特征在于，所述根據所述游戲對象的排位分數和所述對手排位分數得到預測勝率，包括：

根據所述對手排位分數和所述游戲對象的排位分數的差值得到勝率參數；

根據所述勝率參數得到所述游戲對象的預測勝率。

5.根據權利要求2所述的游戲對象的匹配方法，其特征在于，所述根據所述模型參數確定損失函數，包括：

根據所述預測勝率和所述真實勝率的差值得到所述損失函數的殘差，并根據所述殘差與所述比賽權重得到所述損失函數的函數主體；

根據所述游戲對象的排位分數和所述對手均分得到正則項參數，并根據所述正則項參數和預設正則項權重得到所述損失函數的正則項；

將所述損失函數的函數主體與所述正則項的和作為損失函數。

6.根據權利要求3所述的游戲對象的匹配方法，其特征在于，所述將所述游戲對象的真實勝率作為訓練數據對所述損失函數進行迭代訓練，以更新所述游戲對象的排位分數，包括：

將所述游戲對象的真實勝率作為訓練數據輸入所述損失函數；

使所述損失函數的值按照梯度下降的方向減少，并更新所述游戲對象的排位分數；

根據更新后的所述游戲對象的排位分數重新計算所述損失函數的值，并根據重新計算后的損失函數再次更新所述游戲對象的排位分數。