[发明专利]基于大数据的游戏任务分发系统在审
申请号: | 201811317855.1 | 申请日: | 2018-11-07 |
公开(公告)号: | CN109289201A | 公开(公告)日: | 2019-02-01 |
发明(设计)人: | 蒋存东;王银龙 | 申请(专利权)人: | 成都夏飞科技有限公司 |
主分类号: | A63F13/79 | 分类号: | A63F13/79;G06F16/2458 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 610000 四川省成都市*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明公开了基于大数据的游戏任务分发系统,解决了现有的游戏任务下发没有综合考虑游戏用户的日常行为特征,没有在考虑经济成本和算法成熟度的因素的多轮次任务下发问题。本发明包括采集游戏注册用户数据;游戏注册用户数据进行特征提取;训练基于线性回归模型的游戏用户选择模型;使用训练好的游戏用户选择模型分析用户的点击概率;根据计算出的用户点击概率取超过设定第一阈值的进行多轮次游戏任务下发,结合经济成本和算法成熟度,直至对特定游戏的反馈率达到设定阈值,结束游戏任务下发,否则继续下轮次游戏任务下发;本发明游戏用户选择学习训练速度快,效率高,结合经济成本和算法成熟度,对选定的游戏用户进行多轮次任务下发。 | ||
搜索关键词: | 任务下发 游戏 游戏用户 经济成本 成熟度 算法 注册用户数 任务分发 大数据 线性回归模型 点击概率 模型分析 日常行为 特征提取 学习训练 用户点击 综合考虑 采集 反馈 概率 | ||
【主权项】:
1.基于大数据的游戏任务分发系统,该系统使用基于大数据的游戏任务分发方法,其特征在于:该方法包括如下步骤:S1:采集不同区域不同游戏平台的游戏注册用户数据,并对所述游戏注册用户数据进行预处理;S2:对步骤S1中预处理后的游戏注册用户数据进行特征提取和特征处理;S3:对步骤S2提取的用户特征使用线性回归模型进行模型训练,训练基于线性回归模型的游戏用户选择模型;S4:使用步骤S3中训练好的游戏用户选择模型分析用户的点击概率;S5:根据步骤S4中计算出的用户点击概率取超过设定第一阈值的进行多轮次游戏任务下发,多轮次游戏任务下发包括如下步骤:S51:考虑经济成本前提下,针对特定游戏,首轮选择针对该特定游戏的用户点击概率排序的序列前M个用户进行游戏任务下发;S52:根据步骤S51中前M个用户接收到下发的游戏任务后用户玩的时长、用户玩的人数及用户玩后反馈结果的情况,分析用户玩的时长少于第二阈值和/或用户玩的人数少于第三阈值和/或用户玩后反馈结果的频次低于第四阈值时进行第二轮游戏任务下发;S53:直至步骤S51中前M个用户的对特定游戏的反馈率达到设定的第五阈值,结束游戏任务下发,否则继续步骤S51进行下轮次游戏任务下发。
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