一种游戏内容动态调整方法、电子设备及存储介质技术

本申请提供了一种游戏内容动态调整方法、电子设备及存储介质，其方法包括：收集用户在不同游戏玩法下的特征参数，特征参数包括时间参数及内容参数；根据时间参数计算用户对不同游戏玩法的倾向性权重；将内容参数进行预处理，并对用户进行标签分类，形成特征参数；使用倾向性权重及特征数据来训练不同游戏玩法对应的不同预测模型；玩家游戏时，使用预测模型进行预测其标签，并根据预测结果动态调整该玩家的游戏内容。本方案收集用户的游戏时间、游戏特征参数等，经过处理后用于训练针对不同游戏玩法的预测模型，在用户使用时通过预测模型对用户进行偏好预测，进而进行针对性的游戏内容调整，提升了用户体验，增强了用户粘性。增强了用户粘性。增强了用户粘性。

【技术实现步骤摘要】
一种游戏内容动态调整方法、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及游戏
，尤其是涉及一种游戏内容动态调整方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]网络游戏作为一个平台，可以包含多种不同类型的游戏玩法，玩家参与不同的玩法的目的各不相同，在各个玩法中投入的时间精力也不等。但玩家游玩游戏都有一个相同初衷，就是获得良好的游戏体验使自己感到快乐。
[0003]现有的游戏中，游戏内容针对不同的玩家人群都为相同，无个性化的内容调整，导致部分玩家对于某种玩法的上手难度较高，且玩家对于玩法的黏性不高。例如：在玩家对战环境（player versus environment，简称PVE）的副本中，玩家需要面对不同的非玩家控制角色（Non
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Player
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Controlled Character，NPC）敌人与NPC队友，现有的千篇一律的游戏内容会导致玩家重复游玩同样的副本，部分玩家由于预设AI的重复感而失去了热情。在玩家对战玩家（Player versus player，简称PVP）型玩法中，对战的匹配机制较为固定，导致玩家容易因为随机性或某些机制的不合理性而感到失落。

技术实现思路

[0004]为了有助于改善现有游戏玩法中个性化不强的问题，本申请提供了一种游戏内容动态调整方法、电子设备及存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供一种游戏内容动态调整方法，所述方法包括：收集用户在不同游戏玩法下的特征参数，所述特征参数包括时间参数及内容参数；根据时间参数计算用户对不同游戏玩法的倾向性权重；将内容参数进行预处理，并对用户进行标签分类，形成特征参数；使用倾向性权重及特征数据来训练不同游戏玩法对应的不同预测模型；玩家游戏时，使用预测模型进行预测，并根据预测结果动态调整该玩家的游戏内容。
[0006]通过采用上述技术方案，可以通过预设模型个性化的为玩家调整游戏内容，避免千人一面的问题。
[0007]第二方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；存储器；至少一个应用程序，其中至少一个应用程序被存储在存储器中并被配置为由至少一个处理器执行，所述至少一个应用程序配置用于：执行游戏内容动态调整方法。
[0008]第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行第一方面提供的任一种游戏内容动态调整方法。
[0009]综上所述，本申请技术方案收集用户的游戏时间、游戏特征参数等，经过处理后用于训练多个针对不同游戏玩法的预测模型，在用户使用时通过预测模型对用户进行偏好预测，进而进行针对性的游戏内容调整。其个性化的为玩家调整游戏内容，提升了用户体验，增强了用户粘性。
附图说明
[0010]图1是本申请一实施例提供的一种游戏内容动态调整方法的流程示意图。
[0011]图2是本申请另一实施例提供的一种游戏内容动态调整方法流程示意图。
[0012]图3是本申请实施例提供的预测模型的训练及使用原理示意图。
[0013]图4是本专利技术一种电子设备一实施例的原理示意图。
具体实施方式
[0014]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1
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4及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0015]本申请实施例提供游戏内容动态调整方法，用于游戏后台系统中。
[0016]具体参照图1及图3所示，一种游戏内容动态调整方法，所述方法包括：S10：收集用户在不同游戏玩法下的特征参数，所述特征参数包括时间参数及内容参数；在本专利技术实施例中，游戏玩法包括PVP战斗玩法、PVE战斗玩法及休闲类玩法；当然，其游戏玩法还可以包括其他形式，其不以本实施例中描述为限制。
[0017]其中，所述时间参数包括了：该玩家总游玩时间T1；该玩家在不同游戏玩法下的游玩时间T2、所有玩家在不同游戏玩法下的平均游玩时间T3；其中，该玩家PVP战斗玩法的游玩时间为T21、PVE战斗玩法的游玩时间为T22，休闲类玩法的游玩时间为T23；所有玩家在PVP战斗玩法、PVE战斗玩法及休闲类玩法下的平均游玩时间分别为T31、T32、T33。
[0018]其中，内容参数如下：PVP参数包括：参与次数、连胜次数、连败次数、总胜利次数、击败敌人的数量、高选用率角色信息、最快的一场胜利时间、最长的一场胜利时间、平均胜利时间、当前排名、最高排名。
[0019]PVE参数包括：各关卡参与次数、首次挑战时的玩家等级、最近一次挑战时的玩家等级，首次挑战时的玩家属性、最近一次挑战时的玩家属性、最高单局关卡死亡次数、总死亡次数、各关卡平均战斗持续时间、各关卡最高战斗持续时间、各关卡内玩家承受的最小、最大伤害；休闲类参数包括：参与次数、参与总时长、最高分数、玩法总分数。
[0020]S20：根据时间参数计算用户对不同游戏玩法的倾向性权重；
具体的计算方式如下：分别计算T21、T22、T23与T1的比值，当一个比值超过预设值，将该玩家标记为该比值对应玩法的数据优先获取对象；比较该比值对应玩法的T2值与所有玩家在该玩法下的平均游玩时间T3，当T2小于T3
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a时，移除该玩家的数据优先获取对象标记；当T2大于T3+a时，将该玩家标记为该玩法的核心用户，并提升其权重值加权；其中，a为预设常数。
[0021]S30：将内容参数进行预处理，并对用户进行标签分类，形成特征参数；其中，PVP战斗玩法的标签分类包括：高频率使用特定角色的专精型玩家、倾向于高排名的排名型玩家、倾向于高胜率的胜率型玩家、倾向于快速击败对手的速胜型玩家；PVE战斗玩法的标签分类包括：倾向于快速通关的速通型玩家、倾向于重复挑战关卡的重复型玩家、倾向于挑战无伤通关的无伤型玩家、倾向于挑战高难度关卡的挑战型玩家；休闲类玩法的标签分类包括：多次游玩的核心型玩家、倾向于获取活动奖励的奖励型玩家、倾向于达成任务目标的成就型玩家。
[0022]当然，几种玩法的标签还可以为其他，并不仅限于上述描述的内容。
[0023]其中，将内容参数进行预处理的过程包括：将各个数据预处理为对应的权重值：根据玩家的各游戏玩法倾向权重值，对于低权重玩家的数据，剔除稳定变化量小的权重值。
[0024]S40：使用倾向性权重及特征数据来训练不同游戏玩法对应的不同预测模型；本实施例中，其可以使用策树的多个节点来计算；在此基础上可以使用随机森林算法，以降低单个决策树出错的问题。
[0025]S50：玩家游戏时，使用预测模型进行预测，并根据预测结果动态调整该玩家的游戏内容。
[0026]具体地，在本实施例中，根据预测结果动态调整该玩家的游戏内容中，对于PVP战斗类玩法的动态调整包括：调整场景中NPC本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种游戏内容动态调整方法，其特征在于，所述方法包括：S10：收集用户在不同游戏玩法下的特征参数，所述特征参数包括时间参数及内容参数；S20：根据时间参数计算用户对不同游戏玩法的倾向性权重；S30：将内容参数进行预处理，并对用户进行标签分类，形成特征参数；S40：使用倾向性权重及特征数据来训练不同游戏玩法对应的不同预测模型；S50：玩家游戏时，使用预测模型进行预测，并根据预测结果动态调整该玩家的游戏内容。2.根据权利要求1所述的游戏内容动态调整方法，其特征在于，游戏玩法包括PVP战斗玩法、PVE战斗玩法及休闲类玩法。3.根据权利要求2所述的游戏内容动态调整方法，其特征在于，步骤S30中，PVP战斗玩法的标签分类包括：高频率使用一角色的专精型玩家、倾向于高排名的排名型玩家、倾向于高胜率的胜率型玩家、倾向于快速击败对手的速胜型玩家；PVE战斗玩法的标签分类包括：倾向于快速通关的速通型玩家、倾向于重复挑战关卡的重复型玩家、倾向于挑战无伤通关的无伤型玩家、倾向于挑战高难度关卡的挑战型玩家；休闲类玩法的标签分类包括：多次游玩的核心型玩家、倾向于获取活动奖励的奖励型玩家、倾向于达成任务目标的成就型玩家。4.根据权利要求2所述的游戏内容动态调整方法，其特征在于，所述时间参数包括：该玩家总游玩时间T1；该玩家在不同游戏玩法下的游玩时间T2、所有玩家在不同游戏玩法下的平均游玩时间T3；其中，该玩家PVP战斗玩法的游玩时间为T21、PVE战斗玩法的游玩时间为T22，休闲类玩法的游玩时间为T23；所有玩家在PVP战斗玩法、PVE战斗玩法及休闲类玩法下的平均游玩时间分别为T31、T32、T33。5.根据权利要求4所述的游戏内容动态调整方法，其特征在于，分别计算T21、T22、T23与T1的比值，当一个比值超过预设值，则将该玩家标记为该比值对应玩法的数据优先获取对象；比较该比值对应玩法的T2值与所有玩家在该玩法下的平均游玩时间T3，当T2小于T3
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a时，移除该...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄元，汪平，赵明磊，
申请(专利权)人：深圳易帆互动科技有限公司，
类型：发明
国别省市：