虚拟场景的运行数据处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种虚拟场景的运行数据处理方法、装置、设备及存储介质，属于虚拟场景技术领域。该方法包括：获取虚拟场景的数据样本集，数据样本集中包含若干条数据样本；数据样本包含单局虚拟场景的场景运行数据以及评价数据；基于数据样本集构建决策树；基于决策树获取虚拟场景的分析结果并输出，分析结果用于指示场景运行数据中的各项属性参数对评价数据的影响情况。上述方案实现了对虚拟场景的快速测试，从而提高虚拟场景开发过程中的测试和调整的效率。测试和调整的效率。测试和调整的效率。

【技术实现步骤摘要】
虚拟场景的运行数据处理方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请要求于2021年11月08日提交、申请号为202111316184.9、专利技术名称为“虚拟场景的运行数据处理方法、装置、设备及存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。


[0002]本申请涉及虚拟场景
，特别涉及一种虚拟场景的运行数据处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0003]目前，在虚拟场景(比如游戏场景)开发过程中，开发人员通常需要对虚拟场景进行一系列的测试，以便对虚拟场景进行有针对性的调整。
[0004]在相关技术中，虚拟场景开发过程中，开发人员通常邀请一定数量的测试者参与虚拟场景的测试，即各个测试者通过自己的终端运行虚拟场景，并在虚拟场景中控制虚拟对象进行相关的活动，并根据自己的主观感受，对虚拟场景的某一个或者多个方面做出评价，开发人员收集各个测试者的评价之后，人工分析得到对虚拟场景的分析结果，以根据分析结果对虚拟场景进行调整。
[0005]然而，上述方案需要大量的测试者给出自己的评价，并由开发人员人工进行分析，该过程需要耗费较长的时间，严重影响虚拟场景的开发效率。

技术实现思路

[0006]本申请实施例提供了一种虚拟场景的运行数据处理方法、装置、设备及存储介质，能够提高虚拟场景开发过程中的测试和调整的效率。所述技术方案如下：
[0007]一方面，本申请实施例提供了一种虚拟场景的运行数据处理方法，所述方法包括：
[0008]获取虚拟场景的数据样本集，所述数据样本集中包含若干条数据样本；所述数据样本包含单局虚拟场景在终端中运行时的场景运行数据，以及，对所述单局虚拟场景的评价数据；
[0009]基于所述数据样本集构建决策树；所述决策树是用于指示所述场景运行数据与所述评价数据之间的对应关系的树状结构；
[0010]基于所述决策树获取所述虚拟场景的分析结果，所述分析结果用于指示所述场景运行数据中的各项属性参数对所述评价数据的影响情况；
[0011]输出所述分析结果。
[0012]一方面，本申请实施例提供了一种虚拟场景的运行数据处理方法，所述方法包括：
[0013]获取单局虚拟场景在终端中运行时的场景运行数据；
[0014]在所述单局虚拟场景结束时，获取对所述单局虚拟场景的评价数据；
[0015]将所述场景运行数据以及所述评价数据作为数据样本集中的一条数据样本上报给分析设备，以便所述分析设备基于所述数据样本集构建决策树，基于所述决策树获取所
述虚拟场景的分析结果并输出；所述决策树是用于指示所述场景运行数据与所述评价数据之间的对应关系的树状结构；所述分析结果用于指示所述场景运行数据中的各项属性参数对所述评价数据的影响情况。
[0016]另一方面，本申请实施例提供了一种虚拟场景的运行数据处理装置，所述装置包括：
[0017]样本集获取模块，用于获取虚拟场景的数据样本集，所述数据样本集中包含若干条数据样本；所述数据样本包含单局虚拟场景在终端中运行时的场景运行数据，以及，对所述单局虚拟场景的评价数据；
[0018]决策树构建模块，用于基于所述数据样本集构建决策树；所述决策树是用于指示所述场景运行数据与所述评价数据之间的对应关系的树状结构；
[0019]分析结果获取模块，用于基于所述决策树获取所述虚拟场景的分析结果，所述分析结果用于指示所述场景运行数据中的各项属性参数对所述评价数据的影响情况；
[0020]输出模块，用于输出所述分析结果。
[0021]在一种可能的实现方式中，所述决策树构建模块，用于以所述场景运行数据为训练样本，以与所述场景运行数据对应的所述评价数据为标签进行监督学习，以构建得到所述决策树。
[0022]在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
[0023]量化模块，用于在决策树构建模块以所述场景运行数据为训练样本，以与所述场景运行数据对应的所述评价数据为标签进行监督学习，以构建得到所述决策树之前，对所述场景运行数据进行量化处理，获得量化处理后的场景运行数据；
[0024]所述决策树构建模块，用于以所述量化处理后的场景运行数据为训练样本，以与所述场景运行数据对应的所述评价数据为标签进行监督学习，以构建得到所述决策树。
[0025]在一种可能的实现方式中，所述场景运行数据中包含连续型属性参数；所述连续型属性参数是参数值连续的属性参数；
[0026]所述量化模块，用于对所述场景运行数据中的所述连续性属性参数的参数值进行量化处理，获得量化处理后的场景运行数据。
[0027]在一种可能的实现方式中，所述场景运行数据包括操作数据和场景性能数据中的至少一种；
[0028]所述操作数据包括：对抗强度信息、操作能力指标、角色类型、道具信息以及等级信息中的至少一种；
[0029]所述场景性能数据包括：网络延时以及帧率中的至少一种。
[0030]在一种可能的实现方式中，所述评价数据包括以下评价等级中的至少一种：
[0031]基于在所述单局虚拟场景结束后展示的评价界面中执行的评价操作确定的评价等级；
[0032]以及，基于在所述单局虚拟场景结束后执行的虚拟场景启动相关操作确定的评价等级。
[0033]在一种可能的实现方式中，所述决策树构建模块，用于基于所述虚拟场景的目标场景属性参数，以及所述数据样本集构建所述决策树。
[0034]在一种可能的实现方式中，所述决策树构建模块，用于，
[0035]基于所述虚拟场景的目标场景属性参数，获取决策树的限制参数；所述限制参数包括：决策树的高度、以及叶子节点的最下样本数量中的至少一种；
[0036]基于所述限制参数以及所述数据样本集，构建所述决策树。
[0037]在一种可能的实现方式中，所述决策树构建模块，用于，
[0038]基于所述数据样本集构建初始决策树；
[0039]基于所述虚拟场景的目标场景属性参数，对所述初始决策树进行剪枝处理，获得所述决策树。
[0040]在一种可能的实现方式中，所述目标场景属性参数包括：所述虚拟场景中的虚拟对象的角色类型的数量。
[0041]在一种可能的实现方式中，所述分析结果获取模块，用于，
[0042]提取所述决策树中的至少一项关键参数，以及至少一项所述关键参数各自的参数阈值；
[0043]基于至少一项所述关键参数以及至少一项所述关键参数各自的参数阈值获取所述分析结果。
[0044]在一种可能的实现方式中，所述决策树中包含n层节点，n层所述节点中的每个非叶子节点对应有所述场景运行数据中的一项属性参数，以及所述属性参数的参数阈值；
[0045]所述分析结果获取模块，用于，
[0046]将属于目标层级的所述非叶子节点对应的属性参数获取为至少一项所述关键参数；所述目标层级是所述决策树中，从根节点开始的前i个层级；i＜n，且i、n为正整本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种虚拟场景的运行数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取虚拟场景的数据样本集，所述数据样本集中包含若干条数据样本；所述数据样本包含单局虚拟场景在终端中运行时的场景运行数据，以及，对所述单局虚拟场景的评价数据；基于所述数据样本集构建决策树；所述决策树是用于指示所述场景运行数据与所述评价数据之间的对应关系的树状结构；基于所述决策树获取所述虚拟场景的分析结果，所述分析结果用于指示所述场景运行数据中的各项属性参数对所述评价数据的影响情况；输出所述分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据样本集构建决策树，包括：以所述场景运行数据为训练样本，以与所述场景运行数据对应的所述评价数据为标签进行监督学习，以构建得到所述决策树。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以所述场景运行数据为训练样本，以与所述场景运行数据对应的所述评价数据为标签进行监督学习，以构建得到所述决策树之前，还包括：对所述场景运行数据进行量化处理，获得量化处理后的场景运行数据；所述以所述场景运行数据为训练样本，以与所述场景运行数据对应的所述评价数据为标签进行监督学习，以构建得到所述决策树，包括：以所述量化处理后的场景运行数据为训练样本，以与所述场景运行数据对应的所述评价数据为标签进行监督学习，以构建得到所述决策树。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述场景运行数据中包含连续型属性参数；所述连续型属性参数是参数值连续的属性参数；所述对所述场景运行数据进行量化处理，获得量化处理后的场景运行数据，包括：对所述场景运行数据中的所述连续性属性参数的参数值进行量化处理，获得量化处理后的场景运行数据。5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述场景运行数据包括操作数据和场景性能数据中的至少一种；所述操作数据包括：对抗强度信息、操作能力指标、角色类型、道具信息以及等级信息中的至少一种；所述场景性能数据包括：网络延时以及帧率中的至少一种。6.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述评价数据包括以下评价等级中的至少一种：基于在所述单局虚拟场景结束后展示的评价界面中执行的评价操作确定的评价等级；以及，基于在所述单局虚拟场景结束后执行的虚拟场景启动相关操作确定的评价等级。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据样本集构建决策树，包括：基于所述虚拟场景的目标场景属性参数，以及所述数据样本集构建所述决策树。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述虚拟场景的目标场景属性参数，以及所述数据样本集构建所述决策树，包括：基于所述虚拟场景的目标场景属性参数，获取决策树的限制参数；所述限制参数包括：决策树的高度、以及叶子节点的最下样本数量中的至少一种；基于所述限制参数以及所述数据样本集，构建所述决策树。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述虚拟场景的目标场景属性参数，以及所述数据样本集构建所述决策树，包括：基于所述数据样本集构建初始决策树；基于所述虚拟场景的目标场景属性参数，对所述初始决策树进行剪枝处理，获得所述决策树。10.根据权利要求7至9任一所述的方法，其特征在于，所述目标场景属性参数包括：所述虚拟场景中的虚拟对象的角色类型的数量。11.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述决策树获取所述虚拟场景的分析结果，包括：提取所述决策树中的至少一项关键参数，以及至少一项所述关键参数各自的参数阈值；基于至少一项所述关键参数以及至少一项所述关键参数各自的参数阈值获取所述分析结果。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述决策树中包含n层节点，n层所述节点中的每个非叶子节点对应有所述场景运行数据中的一项属性参数，以及所述属性参数的...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦德纯，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：