[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

本發明公開了游戲的角色推薦方法及系統，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；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。

技術領域

本發明涉及個性化推薦技術領域，特別是涉及游戲的角色推薦方法及系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提到了與本發明相關的背景技術，并不必然構成現有技術。

傳統的此類角色推薦系統，在使用蒙特卡洛搜索樹進行最優化陣容搜索時，使用一個勝率網絡來評判雙方的陣容的優劣，將勝率網絡輸出的勝率來產生反饋。使用勝率作為陣容反饋有如下兩個缺點：

1.從理論上來講：類似《王者榮耀》這種多人在線戰術競技游戲MOBA的勝負取決于兩個階段：角色陣容選擇階段跟角色戰斗階段，游戲的勝負與否受兩個階段共同影響，僅僅通過角色陣容來預測勝負以此作為回饋標準是不合理的。

2.從技術上講：即使是相同的陣容，勝負兩種情況都會存在，使用此類數據作為樣本來訓練神經網絡會導致相同的特征出現標簽不一致的情況，這樣便會導致網絡的擬合效果不好，從而對陣容的評價效果較差。

除此之外，傳統的角色推薦系統，往往只追求于陣容勝率的最大化，不考慮角色之間的位置沖突以及雙方陣容角色之間的關聯，這就會導致給玩家推薦的角色出現位置沖突以及配合性較差的情況。

最后，傳統的角色推薦系統，并未考慮到玩家的興趣因素，忽略了用戶體驗，僅僅通過算法層面來給玩家推薦角色，這就會導致系統所推薦角色跟玩家常玩角色相差甚遠。

發明內容

為了解決現有技術的不足，本發明提供了游戲的角色推薦方法及系統；在使用蒙特卡洛搜索樹進行最優化陣容搜索時，使用陣容分數網絡作為雙方陣容的優劣評判標準。使用分數網絡克服了理論上的不合理性以及技術上的困難性。同時，該系統融入了角色關聯模塊，借助知識圖譜來進行角色之間的關聯性分析，很好得挖掘雙方角色的關聯性，解決了傳統角色推薦系統中角色之間關聯性稀疏的問題。最后，該推薦系統融入了玩家興趣模塊，引入玩家的歷史常用角色作為玩家的興趣向量，很好得挖掘玩家的興趣。

第一方面，本發明提供了游戲的角色推薦方法；

游戲的角色推薦方法，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。

第二方面，本發明提供了游戲的角色推薦系統；

游戲的角色推薦系統，應用于服務器端，包括：