[发明专利]一种游戏互动方法和装置有效
申请号: | 201910309924.2 | 申请日: | 2019-04-17 |
公开(公告)号: | CN109999503B | 公开(公告)日: | 2022-08-12 |
发明(设计)人: | 金子添 | 申请(专利权)人: | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
主分类号: | A63F13/79 | 分类号: | A63F13/79;A63F13/795 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 王宝筠 |
地址: | 100080 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 游戏 互动 方法 装置 | ||
1.一种游戏互动方法,其特征在于,包括:
确定第一玩家的游戏时间区间和第二玩家的游戏时间区间;
在所述第一玩家的游戏时间区间对应的游戏互动场景,判断所述第二玩家的游戏时间区间与所述第一玩家的游戏时间区间是否相同,若不同,则根据所述第二玩家的历史游戏数据建立所述第二玩家对应的人工智能AI玩家模型,所述第二玩家对应的AI玩家模型的游戏数据与所述第一玩家的游戏数据的差距位于预设范围内;
利用所述第二玩家对应的AI玩家模型与所述第一玩家互动。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定第一玩家的游戏时间区间和第二玩家的游戏时间区间包括:
获取游戏时长与游戏时间区间的对应关系表;
获取所述第一玩家的游戏时长和所述第二玩家的游戏时长;
根据所述对应关系表确定所述第一玩家的游戏时长所属的游戏时间区间,并确定所述第二玩家的游戏时长所属的游戏时间区间。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述历史游戏数据包括历史行为特征数据、历史行为时间序列、历史游戏等级和历史游戏装备数据,所述根据所述第二玩家的历史游戏数据建立所述第二玩家对应的人工智能AI玩家模型包括:
根据所述第二玩家的历史行为特征数据以及历史行为时间序列建立上下线模型;
根据所述第二玩家的历史行为特征数据利用深度学习算法建立对话模型;
根据所述第二玩家的历史游戏等级和历史游戏装备数据建立游戏人物;
根据所述第二玩家的历史行为特征数据和所述游戏技能数据建立技能释放模型;
根据所述上下线模型、所述对话模型、所述游戏人物和所述技能释放模型生成所述AI玩家模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述第二玩家的历史游戏等级和历史游戏装备数据生成游戏人物包括:
若所述第二玩家的游戏时间区间对应的游戏时长超过所述第一玩家的游戏时间区间对应的游戏时长,则根据所述第二玩家处于所述第一玩家的游戏时间区间里的历史游戏等级和历史游戏装备数据生成所述游戏人物;
若所述第二玩家的游戏时间区间对应的游戏时长低于所述第一玩家的游戏时间区间对应的游戏时长,则根据所述第二玩家的历史游戏等级和历史游戏装备数据利用游戏人物生成模型生成所述游戏人物。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述第二玩家的游戏时间区间对应的游戏互动场景,判断所述第二玩家的游戏时间区间与所述第一玩家的游戏时间区间是否相同,若不同,则根据所述第一玩家的历史游戏数据建立所述第一玩家对应的人工智能AI玩家模型,所述第一玩家对应的AI玩家模型的状态数据与所述第二玩家的状态数据的差距位于预设范围内;
利用所述第一玩家对应的AI玩家模型与所述第二玩家互动。
6.一种游戏互动装置,其特征在于,包括:
确定模块,用于确定第一玩家的游戏时间区间和第二玩家的游戏时间区间;
处理模块,用于在所述第一玩家的游戏时间区间对应的游戏互动场景,判断所述第二玩家的游戏时间区间与所述第一玩家的游戏时间区间是否相同,若不同,则根据所述第二玩家的历史游戏数据建立所述第二玩家对应的人工智能AI玩家模型,所述第二玩家对应的AI玩家模型的游戏数据与所述第一玩家的游戏数据的差距位于预设范围内;
交互模块,用于利用所述第二玩家对应的AI玩家模型与所述第一玩家互动。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述确定模块,具体用于获取游戏时长与游戏时间区间的对应关系表;
获取所述第一玩家的游戏时长和所述第二玩家的游戏时长;
根据所述对应关系表确定所述第一玩家的游戏时长所属的游戏时间区间,并确定所述第二玩家的游戏时长所属的游戏时间区间。
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