[发明专利]游戏的动态配置方法及装置

权利要求书

1.一种游戏的动态配置方法，其特征在于，包括：

获取玩家在游戏中的历史行为信息；

根据所述历史行为信息获取所述玩家对应的玩家画像；

根据所述玩家画像确定所述玩家的目标游戏设定数据；以及

在游戏启动之后，根据所述目标游戏设定数据为所述玩家配置相应的游戏环境；

所述根据所述历史行为信息生成所述玩家对应的玩家画像包括：

从所述历史行为信息中提取玩家行为数据，以及所述玩家行为数据对应的游戏设定数据；

根据所述玩家行为数据和所述游戏设定数据，使用玩家分类模型生成所述玩家对应的玩家画像，其中，所述玩家分类模型基于深度神经网络模型进行自学习获得。

2.根据权利要求1所述的游戏的动态配置方法，其特征在于，所述根据所述玩家行为数据和所述游戏设定数据，使用玩家分类模型生成所述玩家对应的玩家画像包括：

根据所述玩家行为数据和所述游戏设定数据查询所述玩家分类模型以获得所述玩家行为数据和所述游戏设定数据对应的多个玩家特征；以及

根据所述多个玩家特征生成所述玩家对应的玩家画像。

3.根据权利要求1所述的游戏的动态配置方法，其特征在于，所述根据玩家画像确定玩家对应的目标游戏设定数据，包括：

根据所述玩家画像确定所述玩家画像所属的类型；

根据所述玩家画像所属的类型，获取所述类型对应的游戏设定的调整策略；

根据所述调整策略，确定所述玩家对应的目标游戏设定数据。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的游戏的动态配置方法，其特征在于，还包括：

获取多个样本玩家在游戏中的历史行为样本数据以及所述历史行为样本数据对应的游戏设定样本数据；

根据所述多个样本玩家在游戏中的历史行为样本数据、所述游戏设定样本数据，对所述玩家分类模型进行训练。

5.一种游戏的动态配置装置，其特征在于，包括：

行为数据获取模块，用于获取玩家在游戏中的历史行为信息；

玩家画像生成模块，用根据所述历史行为信息获取所述玩家对应的玩家画像，所述玩家画像生成模块从所述历史行为信息中提取玩家行为数据以及所述玩家行为数据对应的游戏设定数据，并根据所述玩家行为数据和所述游戏设定数据，使用玩家分类模型生成所述玩家对应的玩家画像，其中，所述玩家分类模型基于深度神经网络模型进行自学习获得；

目标游戏设定数据获取模块，用于根据所述玩家画像确定所述玩家的目标游戏设定数据；

游戏配置模块，用于在游戏启动之后，根据所述目标游戏设定数据为所述玩家配置相应的游戏环境。

6.根据权利要求5所述的游戏的动态配置装置，其特征在于，所述玩家画像生成模块根据所述玩家行为数据和所述游戏设定数据查询所述玩家分类模型以获得所述玩家行为数据和所述游戏设定数据对应的多个玩家特征，以及根据所述多个玩家特征生成所述玩家对应的玩家画像。

7.根据权利要求5所述的游戏的动态配置装置，其特征在于，所述目标游戏设定数据获取模块根据所述玩家画像确定所述玩家画像所属的类型，并根据所述玩家画像所属的类型，获取所述类型对应的游戏设定的调整策略，以及根据所述调整策略，确定所述玩家对应的目标游戏设定数据。

8.根据权利要求5-7中任意一项所述的游戏的动态配置装置，其特征在于，还包括：

神经网络训练模块，用于获取多个样本玩家在游戏中的历史行为样本数据以及所述历史行为样本数据对应的游戏设定样本数据，并根据所述多个样本玩家在游戏中的历史行为样本数据、所述游戏设定样本数据，对所述玩家分类模型进行训练。

9.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时，实现根据权利要求1-4中任一项所述的游戏的动态配置方法。

10.一种计算设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现根据权利要求1-4中任一项所述的游戏的动态配置方法。