[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

本公開涉及一種游戲對象的匹配方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質，屬于游戲技術領域。該方法包括：從日志數據中提取游戲對象的特征數據，包括排位分數、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，并根據模型參數確定損失函數；將真實勝率作為訓練數據對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，確定更新后的排位分數，以根據所述排位分數對游戲對象進行匹配。本公開通過使用更加全面的游戲對象特征參數定義損失函數，并使用機器學習算法對損失函數進行迭代訓練，可以有效提高玩家勝負的預測準確率。

技術領域

本公開涉及游戲技術領域，具體而言，涉及一種游戲對象的匹配方法、游戲對象的匹配裝置、電子設備及計算機可讀介質。

背景技術

在多人在線戰術競技游戲類游戲中，需要通過匹配系統來平衡雙方玩家的實力，使兩方的水平盡可能地接近，從而在較大的程度上避免碾壓局的發生，優化玩家的體驗。

目前大多數匹配系統都是通過ELO(埃洛積分)算法來計算玩家的積分，但ELO算法中計算玩家積分的策略相對簡單，只根據比賽的勝負來進行玩家分數的更新，且僅通過ELO積分的大小來預測玩家勝負的準確率也相對較低。

因此，需要一種能夠計算匹配積分并根據該積分對玩家進行匹配，并且能夠使預測玩家勝負的準確率提高的方法，從而更好地改善匹配系統的戰斗質量。

需要說明的是，在上述背景技術部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。

發明內容

本公開的目的在于提供一種游戲對象的匹配方法、游戲對象的匹配裝置、電子設備及計算機可讀介質，進而至少在一定程度上提高玩家勝負的的預測準確率，改善匹配系統的戰斗質量。

根據本公開的第一個方面，提供一種游戲對象的匹配方法，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。

在本公開的一種示例性實施例中，所述模型參數包括比賽權重、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：

根據所述比賽時間參數和預設調節參數得到比賽權重；

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。

在本公開的一種示例性實施例中，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，所述根據所述比賽時間參數和預設調節參數得到比賽權重，包括：

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

根據所述權重參數和預設調節參數得到比賽權重。

在本公開的一種示例性實施例中，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：