[發明專利]一種游戲中的資源推薦方法及裝置

有效

• 申請號: 202010790186.0
• 申請日: 2020-08-07
• 公開（公告）號: CN111870959B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發明（設計）人: 鄒哲訥;鄧齊林;王凱;張怡婷;陶建容;范長杰;胡志鵬
• 申請（專利權）人: 網易(杭州)網絡有限公司
• 主分類號: A63F13/79
• 分類號: A63F13/79
• 代理公司: 北京超凡宏宇知識產權代理有限公司 11463
• 代理人: 王鑫科

1.一種游戲中的資源推薦方法，其特征在于，應用于服務器，所述方法包括：

獲取目標用戶的歷史資源獲取信息以及所述目標用戶的畫像信息；所述歷史資源獲取信息包括所述目標用戶歷史獲取的虛擬游戲資源以及虛擬游戲資源集合；所述虛擬游戲資源集合包括兩個或兩個以上虛擬游戲資源；

基于所述歷史資源獲取信息及所述畫像信息，確定多個虛擬游戲資源集合對應的獲取概率值；

基于所述獲取概率值，從所述多個虛擬游戲資源集合中確定至少一個目標虛擬游戲資源集合；

將所述目標虛擬游戲資源集合的指示信息返回至客戶端，以使所述客戶端向所述用戶推薦所述目標虛擬游戲資源集合。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述歷史資源獲取信息及所述畫像信息，確定多個虛擬游戲資源集合對應的獲取概率值，包括：

將預處理后的所述歷史資源獲取信息及所述畫像信息輸入至預先訓練好的資源獲取預測模型中，得到所述目標用戶分別針對多個虛擬游戲資源集合的獲取概率值。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，通過以下步驟訓練所述資源獲取預測模型：

獲取多個樣本用戶的歷史資源獲取信息樣本、所述樣本用戶的畫像信息樣本以及每個虛擬游戲資源集合的配置信息；所述虛擬游戲資源集合的配置信息指示有所述虛擬游戲資源集合中包括的虛擬游戲資源；

基于所述歷史資源獲取信息樣本、所述畫像信息樣本以及所述每個虛擬游戲資源集合的配置信息，生成所述資源獲取預測模型的訓練數據集；

利用所述訓練數據集，對所述資源獲取預測模型進行訓練。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述歷史資源獲取信息樣本、所述畫像信息樣本以及所述每個虛擬游戲資源集合的配置信息，生成所述資源獲取預測模型的訓練數據集，包括：

基于預設的轉換規則，將分別所述歷史資源獲取信息樣本、所述畫像信息樣本以及所述每個虛擬游戲資源集合的配置信息轉換為標準歷史資源獲取信息樣本、標準畫像信息樣本以及每個虛擬游戲資源集合的標準配置信息；

基于所述標準歷史資源獲取信息樣本、所述標準畫像信息樣本以及所述標準配置信息，生成所述訓練數據集；所述訓練數據集中包括每個樣本用戶針對每個虛擬游戲資源及虛擬游戲資源集合的獲取情況、所述標準畫像信息以及所述標準配置信息。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述訓練數據集，對所述資源獲取預測模型進行訓練，包括：

基于所述訓練數據集，生成針對所述樣本用戶、所述虛擬游戲資源以及所述虛擬游戲資源集合的三部圖；所述三部圖包括樣本用戶節點、虛擬游戲資源節點、虛擬游戲資源集合節點以及優化后的鄰接矩陣；

基于所述三部圖，對所述資源獲取預測模型進行訓練。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，通過以下步驟確定所述三部圖優化后的鄰接矩陣：

針對二部圖的初始鄰接矩陣中的每個頂點，添加所述頂點與自身相連的邊，得到所述二部圖的鄰接矩陣；

確定所述二部圖的頂點度矩陣；

基于鄰接矩陣和頂點度矩陣，確定所述二部圖的拉普拉斯矩陣為所述優化后的鄰接矩陣；

將優化后的各個所述二部圖鄰接矩陣進行拼接，確定所述三部圖優化后的鄰接矩陣。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述三部圖，對所述資源獲取預測模型進行訓練，包括：

從所述三部圖中抽取訓練樣本數據，將所述訓練樣本數據輸入至所述資源獲取預測模型中，得到所述訓練樣本數據對應的樣本用戶獲取每個虛擬游戲資源及虛擬游戲資源集合的概率值；

根據所述訓練樣本數據對應的樣本用戶獲取每個虛擬游戲資源及虛擬游戲資源集合的概率值，對所述資源獲取預測模型中的參數進行訓練；

循環進行抽取訓練樣本數據及參數訓練的步驟，直到滿足截止條件。