[發(fā)明專利]虛擬資源處理方法、裝置、設(shè)備、計算機程序及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210122353.3
• 申請日: 2022-02-09
• 公開（公告）號: CN114470790A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 畢超波;黃嘉成
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: A63F13/79
• 分類號: A63F13/79;G06Q50/00
• 代理公司: 北京派特恩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270
• 代理人: 王花麗;張穎玲

本申請?zhí)峁┝艘环N虛擬資源處理方法、裝置、設(shè)備、計算機程序及存儲介質(zhì)。方法包括：基于虛擬場景中的至少一類社交關(guān)系數(shù)據(jù)構(gòu)建關(guān)系圖網(wǎng)絡(luò)，得到至少一個社交圖網(wǎng)絡(luò)；對至少一個社交圖網(wǎng)絡(luò)進行向量化處理，得到至少一個向量化結(jié)果；對于至少一個社交圖網(wǎng)絡(luò)中包含的每個賬戶，提取每個賬戶對應(yīng)的虛擬資源操作數(shù)據(jù)，并基于虛擬資源操作數(shù)據(jù)生成每個賬戶對應(yīng)的資源操作特征；基于資源操作特征與至少一個向量化結(jié)果進行虛擬資源需求的預(yù)測，得到每個賬戶的虛擬資源需求數(shù)量。通過本申請，提高虛擬資源需求預(yù)測的準確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及一種虛擬資源處理方法、裝置、設(shè)備、計算機程序及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

目前，相關(guān)技術(shù)通常是基于經(jīng)驗規(guī)則，來預(yù)測用戶在虛擬場景中的虛擬資源需求，如根據(jù)玩家在游戲中一定時間內(nèi)的歷史消費行為，預(yù)測玩家的游戲需求。或者，是基于常規(guī)的機器學習回歸算法，利用回歸算法學習玩家在游戲內(nèi)的消費習慣，進而對玩家的消費行為進行預(yù)測。可以看出，基于經(jīng)驗規(guī)則的預(yù)測方法容易受到主觀經(jīng)驗的影響較大，準確性較低，而基于常規(guī)機器學習理論的預(yù)測方法容易受到隨機因素干擾影響，誤差較大，同樣降低了虛擬資源需求預(yù)測的準確性。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例提供一種虛擬資源處理方法、裝置、設(shè)備、計算機程序及存儲介質(zhì)，能夠提高虛擬資源需求預(yù)測的準確性。

本申請實施例的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：

本申請實施例提供一種虛擬資源處理方法，包括：

基于虛擬場景中的至少一類社交關(guān)系數(shù)據(jù)構(gòu)建關(guān)系圖網(wǎng)絡(luò)，得到至少一個社交圖網(wǎng)絡(luò)；

對所述至少一個社交圖網(wǎng)絡(luò)進行向量化處理，得到所述至少一個向量化結(jié)果；

對于所述至少一個社交圖網(wǎng)絡(luò)中包含的每個賬戶，提取所述每個賬戶對應(yīng)的虛擬資源操作數(shù)據(jù)，并基于所述虛擬資源操作數(shù)據(jù)生成所述每個賬戶對應(yīng)的資源操作特征；

基于所述資源操作特征與所述至少一個向量化結(jié)果進行虛擬資源需求的預(yù)測，得到所述每個賬戶的虛擬資源需求數(shù)量。

本申請實施例提供一種虛擬資源處理裝置，包括：

構(gòu)建模塊，用于基于虛擬場景中的至少一類社交關(guān)系數(shù)據(jù)構(gòu)建關(guān)系圖網(wǎng)絡(luò)，得到至少一個社交圖網(wǎng)絡(luò)；

向量化模塊，用于對所述至少一個社交圖網(wǎng)絡(luò)進行向量化處理，得到所述至少一個向量化結(jié)果；

特征處理模塊，用于對于所述至少一個社交圖網(wǎng)絡(luò)中包含的每個賬戶，提取所述每個賬戶對應(yīng)的虛擬資源操作數(shù)據(jù)，并基于所述虛擬資源操作數(shù)據(jù)生成所述每個賬戶對應(yīng)的資源操作特征；

預(yù)測模塊，用于基于所述資源操作特征與所述至少一個向量化結(jié)果進行虛擬資源需求的預(yù)測，得到所述每個賬戶的虛擬資源需求數(shù)量。

上述裝置中，所述構(gòu)建模塊，還用于針對所述至少一類社交關(guān)系數(shù)據(jù)中的每類社交關(guān)系數(shù)據(jù)，以所述每類社交關(guān)系數(shù)據(jù)中的賬戶為節(jié)點，通過連接存在該類社交關(guān)系的節(jié)點，得到所述每類社交關(guān)系數(shù)據(jù)對應(yīng)的社交圖網(wǎng)絡(luò)，得到所述至少一個社交圖網(wǎng)絡(luò)。

上述裝置中，所述向量化模塊，還用于針對所述至少一個社交圖網(wǎng)絡(luò)中的每個社交圖網(wǎng)絡(luò)，獲取所述每個社交圖網(wǎng)絡(luò)中每個連接關(guān)系的初始權(quán)重；所述初始權(quán)重表征所述每個連接關(guān)系對應(yīng)的賬戶之間的互動程度；根據(jù)所述每個連接關(guān)系的初始權(quán)重，計算所述每個連接關(guān)系對應(yīng)的初始權(quán)重分布；對所述每個社交圖網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點進行向量初始化，得到所述每個節(jié)點的初始向量化表示；基于所述每個節(jié)點的初始向量化表示進行權(quán)重分布預(yù)測，得到所述每個連接關(guān)系對應(yīng)的預(yù)測權(quán)重分布；通過擬合所述初始權(quán)重分布與所述預(yù)測權(quán)重分布，對所述初始向量化表示進行迭代更新，直至滿足預(yù)設(shè)擬合條件的情況下，得到所述每個節(jié)點的向量化表示，作為所述每個社交圖網(wǎng)絡(luò)的向量化結(jié)果，從而得到所述至少一個向量化結(jié)果。