[發明專利]游戲的角色推薦方法及系統在審
| 申請號: | 202210852217.X | 申請日: | 2022-07-20 |
| 公開(公告)號: | CN115186186A | 公開(公告)日: | 2022-10-14 |
| 發明(設計)人: | 魯芹;邊慧聰 | 申請(專利權)人: | 齊魯工業大學 |
| 主分類號: | G06F16/9535 | 分類號: | G06F16/9535;G06F16/36;A63F13/822 |
| 代理公司: | 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221 | 代理人: | 黃海麗 |
| 地址: | 250353 山東*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 游戲 角色 推薦 方法 系統 | ||
1.游戲的角色推薦方法,其特征是,應用于服務器端,包括:
響應于當前玩家客戶端對待組建陣容的第i個角色進行選擇時,根據待組建陣容的當前已選角色、對陣玩家的當前已選角色、已選角色的輪次信息以及所有備選角色,計算出每個備選角色的第一推薦指數;i為正整數;
構建角色的知識圖譜;基于角色的知識圖譜,構建異隊關聯矩陣和同隊關聯矩陣;基于異隊關聯矩陣和同隊關聯矩陣,對每個備選角色的第一推薦指數進行修正,得到每個備選角色的第二推薦指數;
基于當前玩家的歷史角色使用記錄,對每個備選角色的第二推薦指數進行修正,得到每個備選角色的第三推薦指數;
按照第三推薦指數由高到低的順序對備選角色在推薦列表中進行排序,將排序靠前的N個備選角色最為最終的推薦角色輸出給客戶端。
2.如權利要求1所述的游戲的角色推薦方法,其特征是,根據待組建陣容的當前已選角色、對陣玩家的當前已選角色、已選角色的輪次信息以及所有備選角色,計算出每個備選角色的第一推薦指數;具體包括:
(1):構建根節點;根節點的屬性包括:待組建陣容的當前已選角色、對陣玩家的當前已選角色和已選角色的輪次信息;
(2):為根節點擴展孩子節點或選擇孩子節點;
(3):對上一步所擴展或所選擇的孩子節點進行訪問;
當第j個孩子節點被訪問時,假設第j個孩子節點所代表的角色是當前玩家預選擇的角色;
對于待組建陣容中剩余角色,隨機選擇角色進行設置,以補齊待組建陣容;
對于對陣玩家的剩余角色,隨機選擇角色進行設置,以補齊對陣玩家陣容;
(4):將補齊后的待組建陣容,輸入到訓練后的神經網絡中,輸出補齊后的待組建陣容的預測得分;
將補齊后的對陣玩家陣容,輸入到訓練后的神經網絡中,輸出補齊后的對陣玩家陣容的預測得分;
當補齊后的待組建陣容的預測得分大于對陣玩家陣容的預測得分,且大于設定閾值時,當前孩子節點的反饋值加1;否則,當前孩子節點的反饋值是0;返回(2);
(5):對M個孩子節點進行設定次數的訪問后,計算當前孩子節點的反饋值與當前孩子節點被訪問次數的比值,將比值作為當前孩子節點所對應角色的第一推薦指數。
3.如權利要求2所述的游戲的角色推薦方法,其特征是,為根節點擴展孩子節點或選擇孩子節點;具體包括:
假設所有備選角色的個數為M個,生成一個隨機數,所述隨機數大于0小于1;判斷隨機數是否大于0.5;
如果隨機數小于0.5,則繼續判斷當前根節點的孩子節點是否小于M個,如果小于M個,則為根節點擴展一個新的孩子節點,進入(3);如果大于等于M個,則選擇一個孩子節點;
如果隨機數大于0.5,則選擇一個孩子節點;
所述選擇一個孩子節點,選擇過程包括:
采用蒙特卡洛搜索樹算法的孩子節點得分計算公式,計算當前根節點下已有的所有孩子節點的得分,選擇最高得分對應的孩子節點,進入(3);
每一個孩子節點代表一個備選角色;不同的孩子節點代表不同的備選角色;其中M為正整數;每個孩子節點的初始反饋值為0。
4.如權利要求1所述的游戲的角色推薦方法,其特征是,
構建角色的知識圖譜;具體包括:
根據游戲角色之間的克制關系、被克制關系、同隊搭配關系和異隊搭配關系,構建角色的知識圖譜;將角色作為知識圖譜的節點,將角色與角色之間的關系作為節點與節點之間的連接邊;
基于角色的知識圖譜,構建異隊關聯矩陣和同隊關聯矩陣;具體包括:
基于角色的知識圖譜,構建異隊關聯矩陣;所述異隊關聯矩陣的行和列均表示當前游戲的所有角色;所述異隊關聯矩陣的元素表示待組建陣容的角色與對陣玩家陣容的角色之間的關系系數;所述關系系數為異隊角色間的克制系數、異隊角色間的被克制系數或者異隊角色間的搭配系數;
基于角色的知識圖譜,構建同隊關聯矩陣;所述同隊關聯矩陣的行和列均表示當前游戲的所有角色;同隊關聯矩陣的元素值表示備選角色與已選同隊角色關系間的搭配系數。
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