【技术实现步骤摘要】
本公开涉及用于对视频游戏用户的ai建模以用于指导和匹配的系统和方法。
技术介绍
1、相关技术的描述
2、当前迅速发展的
是视频游戏领域，其现在涵盖大量的游戏和交互式应用平台，包括专用游戏控制台、个人计算机(pc)以及最近的云应用/游戏和移动装置。网络游戏服务/系统的一个示例是网络，其包括支持基于控制台的游戏和基于云的游戏两者的各种游戏服务。
3、本公开的实施方案正是在该背景下产生的。
技术实现思路
1、本公开的实现方式提供了用于对视频游戏用户进行ai建模以用于指导和匹配的方法和系统。
2、在一些实现方式中，提供了一种方法，所述方法包括以下操作：记录来自视频游戏的第一会话的游戏玩法数据，所述第一会话针对用户的交互式游戏玩法定义；使用所述游戏玩法数据来训练机器学习模型，其中所述训练致使所述机器学习模型模仿所述用户的所述交互式游戏玩法；在所述训练之后，通过将所述机器学习模型暴露于所述视频游戏的一个或多个场景并且评估所述机器学习模型响应于所述一个或多个场景的动作来确定所述机器学习模型的分类；使用所述机器学习模型的所述分类来将所述用户指派到所述视频游戏的第二会话。
3、在一些实现方式中，所述游戏玩法数据包括所述第一会话的视频和在所述交互式游戏玩法期间的用户输入。
4、在一些实现方式中，训练所述机器学习模型使用所述视频和所述用户输入以致使所述机器学习模型通过生成与在所述第一会话期间响应于所述视频的给定部分而生成的所述用户输入类似
5、在一些实现方式中，所述视频的所述给定部分由所述视频的一个或多个图像帧定义。
6、在一些实现方式中，从在所述第一会话期间由所述用户操作的控制器装置定义所述用户输入。
7、在一些实现方式中，所述机器学习模型是神经网络。
8、在一些实现方式中，所述视频游戏的所述一个或多个场景由所述视频游戏的未从所述第一会话定义的一个或多个图像帧定义。
9、在一些实现方式中，所述游戏玩法数据包括来自所述视频游戏的所述第一会话的游戏状态数据。
10、在一些实现方式中，所述分类标识所述用户的技能水平；并且其中使用所述分类来将所述用户指派到所述第二会话包括识别一个或多个其他用户的技能水平，以及将所述第二会话配置为包括具有与所述用户的所述技能水平类似的技能水平的所述其他用户中的一者或多者。
11、在一些实现方式中，所述分类标识所述用户的技能组；并且
12、其中使用所述分类来将所述用户指派到所述第二会话包括识别一个或多个其他用户的技能组，以及将所述第二会话配置为包括具有与所述用户的所述技能组互补的技能组的所述其他用户中的一者或多者。
13、在一些实现方式中，将所述用户指派到所述视频游戏的所述第二会话包括将ai机器人插入到所述第二会话中，所述ai机器人使用所述经训练的机器学习模型来在所述第二会话中执行游戏玩法。
14、在一些实现方式中，提供了一种方法，所述方法包括：记录来自视频游戏的用户会话的游戏玩法数据，所述用户会话针对用户对所述视频游戏的交互式游戏玩法定义；使用所述游戏玩法数据来训练机器学习模型，以模仿所述用户在所述交互式游戏玩法中的倾向；在训练之后，通过将所述经训练的机器学习模型暴露于所述视频游戏的预定义场景并且分析所述经训练的机器学习模型对所述预定义场景的响应来执行所述经训练的机器学习模型的评估；使用所述机器学习模型的所述评估来将所述用户指派到所述视频游戏的新会话。
15、在一些实现方式中，所述游戏玩法数据包括来自所述视频游戏的所述用户会话的视频和用户输入。
16、在一些实现方式中，所述用户在所述交互式游戏玩法中的所述倾向由所述用户在所述交互式游戏玩法中的活动和不活动定义。
17、在一些实现方式中，执行所述经训练的机器学习模型的所述评估被配置为确定所述用户的技能水平，并且其中将所述用户指派到所述新会话是基于所述用户的所述确定的技能水平。
18、在一些实现方式中，执行所述经训练的机器学习模型的所述评估被配置为确定所述用户的技能组，并且其中将所述用户指派到所述新会话是基于所述用户的所述确定的技能组。
19、在一些实现方式中，所述机器学习模型是神经网络。
20、从以下结合附图的详细描述中，本公开的其他方面和优点将变得显而易见，附图以示例的方式示出了本公开的原理。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中所述指导推荐包括在所述视频游戏的第二会话的交互式游戏玩法期间向所述用户提供游戏内提示。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述指导推荐包括给所述用户的教程的推荐。
4.如权利要求3所述的方法，其中所述教程被配置为提供对用于使得能够实践所选择的技能的实践环境的渲染。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述指导推荐包括关于所述游戏玩法风格的推荐。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述指导推荐包括基于所述分类的对手的推荐。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述游戏玩法数据包括所述第一会话的视频和在所述交互式游戏玩法期间的用户输入。
8.如权利要求7所述的方法，其中训练所述机器学习模型使用所述视频和所述用户输入以致使所述机器学习模型通过生成与在所述第一会话期间响应于所述视频的给定部分而生成的所述用户输入类似的输入来对所述视频的所述给定部分作出响应。
9.如权利要求8所述的方法，其中所述视频的所述给定部分由所述视频的一个或多个图像帧定义。
10.如权利要求7所述的方法，其中从在所述第一会话期间由所述用户操作的控制器装置定义所述用户输入。
11.如权利要求1所述的方法，其中所述机器学习模型是神经网络。
12.如权利要求1所述的方法，其中所述视频游戏的所述一个或多个场景由所述视频游戏的未从所述第一会话定义的一个或多个图像帧定义。
13.如权利要求1所述的方法，其中所述游戏玩法数据包括来自所述视频游戏的所述第一会话的游戏状态数据。
14.一种方法，所述方法包括：
15.如权利要求14所述的方法，其中所述游戏玩法数据包括来自所述视频游戏的所述用户会话的视频和用户输入。
16.如权利要求14所述的方法，其中所述用户在所述交互式游戏玩法中的所述倾向由所述用户在所述交互式游戏玩法中的活动和不活动定义。
17.如权利要求14所述的方法，其中执行所述经训练的机器学习模型的所述评估被配置为确定所述用户的技能水平，并且其中所述指导是基于所述用户的所确定的技能水平。
18.如权利要求14所述的方法，其中所述机器学习模型是神经网络。
...【技术特征摘要】
1.一种方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中所述指导推荐包括在所述视频游戏的第二会话的交互式游戏玩法期间向所述用户提供游戏内提示。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述指导推荐包括给所述用户的教程的推荐。
4.如权利要求3所述的方法，其中所述教程被配置为提供对用于使得能够实践所选择的技能的实践环境的渲染。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述指导推荐包括关于所述游戏玩法风格的推荐。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述指导推荐包括基于所述分类的对手的推荐。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述游戏玩法数据包括所述第一会话的视频和在所述交互式游戏玩法期间的用户输入。
8.如权利要求7所述的方法，其中训练所述机器学习模型使用所述视频和所述用户输入以致使所述机器学习模型通过生成与在所述第一会话期间响应于所述视频的给定部分而生成的所述用户输入类似的输入来对所述视频的所述给定部分作出响应。
9.如权利要求8所述的方法，其中所述视频的所述给定部分由所述视频的一个或多个图像帧定义。...
【专利技术属性】
技术研发人员：J·F·里科，M·泰勒，G·布莱克，
申请(专利权)人：索尼互动娱乐股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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