[發(fā)明專利]一種基于實(shí)時(shí)虛擬互動(dòng)的性格特征分析方法、裝置及終端設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011409426.4
• 申請(qǐng)日: 2020-12-03
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112463856A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-03-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 葉宏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣州歡派網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/2458
• 分類號(hào): G06F16/2458;G06F16/23
• 代理公司: 廣州立凡知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44563
• 代理人: 龍艷華

本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于實(shí)時(shí)虛擬互動(dòng)的性格特征分析方法、裝置及終端設(shè)備。方法包括：在目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的虛擬角色的虛擬任務(wù)結(jié)束后，獲取同一小組的其他用戶針對(duì)目標(biāo)用戶的評(píng)價(jià)信息，評(píng)價(jià)信息是同一小組的其他用戶基于目標(biāo)用戶在完成虛擬任務(wù)時(shí)的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)價(jià)得到的；根據(jù)全部的評(píng)價(jià)信息得到目標(biāo)用戶的當(dāng)前性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)；將當(dāng)前性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)更新至目標(biāo)用戶的歷史性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，以對(duì)目標(biāo)用戶的性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。可以在用戶沉浸式的產(chǎn)品體驗(yàn)過(guò)程中，不影響用戶體驗(yàn)地，較為全面準(zhǔn)確的獲得用戶的性格特征數(shù)據(jù)。從而為后續(xù)的好友、內(nèi)容、產(chǎn)品、服務(wù)等的精準(zhǔn)推薦，提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種基于實(shí)時(shí)虛擬互動(dòng)的性格特征分析方法、裝置及終端設(shè)備。

背景技術(shù)

在互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)用領(lǐng)域，準(zhǔn)確的分析用戶的性格特征是十分必要的。更精準(zhǔn)的推薦，都是建立在對(duì)用戶性格特征更準(zhǔn)確分析的基礎(chǔ)上的。當(dāng)前的用戶性格特征分析主要有兩種，一種是分析用戶的偏好，比如統(tǒng)計(jì)用戶對(duì)某一類內(nèi)容的點(diǎn)擊率等。這種方法只是統(tǒng)計(jì)了用戶的偏好，沒(méi)有刻畫(huà)出用戶的性格特征，是不全面的。如果以這種片面的偏好來(lái)給用戶推薦內(nèi)容，很容易使用戶產(chǎn)生認(rèn)知偏差。另一種方法是采用心理評(píng)測(cè)卷的方式。這種方法雖然理論上可以較全面分析用戶性格特征，但粗暴的要求用戶完成枯燥的心理評(píng)測(cè)卷，用戶是比較抵制的，從而隨意應(yīng)付完成，評(píng)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性無(wú)法保證。同時(shí)，用戶在填寫(xiě)心理評(píng)測(cè)卷時(shí)，心理上處理警惕防備的狀態(tài)，從而掩飾自己真實(shí)的想法，也導(dǎo)致評(píng)測(cè)結(jié)果失真。

因此，現(xiàn)有的用戶性格特征分析方法，不是分析結(jié)果較為片面，就是分析結(jié)果準(zhǔn)確性無(wú)法保證。都無(wú)法在不影響用戶的產(chǎn)品體驗(yàn)的同時(shí)，獲得全面準(zhǔn)確的用戶性格特征數(shù)據(jù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例的目的是提供一種基于實(shí)時(shí)虛擬互動(dòng)的性格特征分析方法、裝置、終端設(shè)備及處理器。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明第一方面提供一種基于實(shí)時(shí)虛擬互動(dòng)的性格特征分析方法，包括：

在目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的虛擬角色的虛擬任務(wù)結(jié)束后，獲取同一小組的其他用戶針對(duì)目標(biāo)用戶的評(píng)價(jià)信息，評(píng)價(jià)信息是同一小組的其他用戶基于目標(biāo)用戶在完成虛擬任務(wù)時(shí)的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)價(jià)得到的；

根據(jù)全部的評(píng)價(jià)信息得到目標(biāo)用戶的當(dāng)前性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)；

將當(dāng)前性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)更新至目標(biāo)用戶的歷史性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，以對(duì)目標(biāo)用戶的性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新。

在本發(fā)明的實(shí)施例中，性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)包含多個(gè)性格維度；將當(dāng)前性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)更新至目標(biāo)用戶的歷史性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，包括：獲取當(dāng)前性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中每一項(xiàng)性格維度的特征值；將當(dāng)前性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中每一項(xiàng)性格維度的特征值與歷史性格評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)歸并，得到每一項(xiàng)性格維度的最新特征值。

在本發(fā)明的實(shí)施例中，方法還包括根據(jù)以下公式得到每一項(xiàng)性格維度的最新特征值：其中，Z_n為性格維度n對(duì)應(yīng)的特征值， M為用戶滿分值累加的數(shù)值，Y_n為性格維度n的累加值，Q為權(quán)重因子，m 為目標(biāo)用戶所在小組的人數(shù)。

在本發(fā)明的實(shí)施例中，根據(jù)以下公式計(jì)算得到用戶滿分值累加的數(shù)值M：

M＝M′+(m-1)*Q；其中，M′為本次之前用戶滿分值累加的數(shù)值。

在本發(fā)明的實(shí)施例中，根據(jù)以下公式計(jì)算得到權(quán)重因子Q：其中，S為本場(chǎng)任務(wù)小組的分?jǐn)?shù)，L為目標(biāo)用戶參與虛擬角色的任務(wù)的熟練等級(jí)。

在本發(fā)明的實(shí)施例中，根據(jù)以下公式計(jì)算目標(biāo)用戶的任務(wù)累積總得分： T＝T′+S*Q；其中，T為目標(biāo)用戶的任務(wù)累積總得分；T′為目標(biāo)用戶在本次之前參與實(shí)時(shí)虛擬互動(dòng)任務(wù)的累積分?jǐn)?shù)，S為本場(chǎng)任務(wù)小組的分?jǐn)?shù)，Q為權(quán)重因子。

在本發(fā)明的實(shí)施例中，方法還包括：在任務(wù)累積總得分T達(dá)到預(yù)設(shè)分值時(shí)，確定目標(biāo)用戶的虛擬角色的任務(wù)的熟練等級(jí)達(dá)到升級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，提升目標(biāo)用戶的熟練等級(jí)。