一種網(wǎng)絡(luò)游戲智能化數(shù)據(jù)分析方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，特別涉及一種網(wǎng)絡(luò)游戲智能化數(shù)據(jù)分析方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，在網(wǎng)游用戶大數(shù)據(jù)平臺支撐下，系統(tǒng)自動進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的采集、分析、過濾、 整合，W達(dá)到同時為大量網(wǎng)游玩家定制輕松、智能、且個性差異化服務(wù)的新一代網(wǎng)絡(luò)游戲的 目的。
[0003] 但是，現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析的方法存在W下不足，需要改進(jìn)： 隨著用戶數(shù)量的激增，時代的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)用戶的需求發(fā)生著巨大的變化，如何精確的 為每個用戶定制游戲內(nèi)容，讓每個用戶得到自己最佳的游戲體驗一直是研究的方向。本發(fā) 明建立了一個游戲后臺智能調(diào)控體系，能夠幫助游戲開發(fā)者統(tǒng)計分析海量用戶行為，同時 根據(jù)用戶行為自適應(yīng)調(diào)節(jié)，為每個用戶提供盡可能完善的游戲體驗。
[0004] 然而該個系統(tǒng)也還存在著一些缺點，首先是在建立，量化用戶樣本庫時，采用的統(tǒng) 計的方法主要基于用戶的游戲內(nèi)容，而實際用戶個體的軟件使用時間差異相對較大，游戲 內(nèi)容也受到游戲外界諸多因素影響，因此會部分影響后臺調(diào)控的精度。
[0005] 其次是用戶的喜好隨著時間的推移可能會出現(xiàn)緩慢變化巧日工作變化，生活環(huán)境 變化，婚姻狀況變化等導(dǎo)致的游戲喜好變化)，游戲的數(shù)據(jù)模型統(tǒng)計難W反映出"緩慢變化 的"趨勢速度，因此，盡管在長時間的采樣中通過特征提取方式進(jìn)行了歸類，但是分析出的 結(jié)果只能夠是基于現(xiàn)有進(jìn)行調(diào)控，并且為開發(fā)者后續(xù)開發(fā)內(nèi)容提供方向性的參考，并不能 完全準(zhǔn)確出預(yù)測出用戶行為趨勢。如何能夠準(zhǔn)確預(yù)測玩家行為走向，該也是接下來的重點 研究內(nèi)容。
[0006] 有鑒于此，本領(lǐng)域發(fā)明人針對上述問題，研發(fā)了一種網(wǎng)絡(luò)游戲智能化數(shù)據(jù)分析方 法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明提供了一種網(wǎng)絡(luò)游戲智能化數(shù)據(jù)分析方法，克服了現(xiàn)有技術(shù)的困難，不會 影響后臺調(diào)控的精度，并且能夠反映出用戶的喜好隨著時間的推移可能會出"緩慢變化的" 趨勢速度。
[0008] 本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案： 本發(fā)明提供了一種網(wǎng)絡(luò)游戲智能化數(shù)據(jù)分析方法，包括W下步驟： (1)統(tǒng)計樣本庫行為波動曲線，當(dāng)用戶進(jìn)入游戲時，系統(tǒng)會自動收集用戶等級、在線時 長、離線時間、偏愛任務(wù)類型、社會關(guān)系等所有游戲行為，隨后每個個體行為會被統(tǒng)計為一 個向量：X=[，，…]，對玩家的行為進(jìn)行一段時間統(tǒng)計后，會對所有玩家累積的行為進(jìn)行一 個差異統(tǒng)計：
【主權(quán)項】
1. 一種網(wǎng)絡(luò)游戲智能化數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，包括以下步驟： (1) 統(tǒng)計樣本庫行為波動曲線，當(dāng)用戶進(jìn)入游戲時，系統(tǒng)會自動收集用戶等級、在線時 長、離線時間、偏愛任務(wù)類型、社會關(guān)系等所有游戲行為，隨后每個個體行為會被統(tǒng)計為一 個向量：X=[，，…]，對玩家的行為進(jìn)行一段時間統(tǒng)計后，對所有玩家累積的行為進(jìn)行一個 差異統(tǒng)計：
其中，H為行為數(shù)量，W為玩家樣本數(shù)量，f (X，y)為玩家每日行為向量；以此，計算出玩 家兩日行為的平均差異數(shù)值，同理對個體進(jìn)行單獨統(tǒng)計，可以計算出玩家在玩游戲的過程 中行為的波動情況，以此建立起玩家行為波動曲線； (2) 提取玩家行為特征及差異檢測，使用互信息熵來計算：
同理計算出第i-Ι個行為的熵，然后求這兩個聯(lián)合分布率，求出MIi的值，從而最終得 到差值Di ;其中，Di反映了玩家對于兩個事件之間行為的特征以及不同行為間的差異性， 從而可以直觀監(jiān)控玩家行為變化以及玩家進(jìn)行游戲時兩個事件之間的關(guān)聯(lián)程度，相似程 度；以及 (7)當(dāng)玩家行為出現(xiàn)變化時，根據(jù)MI曲線以及Di的差值變化，系統(tǒng)會自動報警并且調(diào) 整推送游戲行為的順序以及事件的順序，對特征量的分布用高斯函數(shù)建立模型，假設(shè)符合 均值為μ方差為σ的高斯分布Ν( μ, 0)，并設(shè)定閾值為S= μ+r〇 這里，r 是一固r Ml#卞
其中，X是昨日的MI平均數(shù)據(jù)，而Y是今日已經(jīng)出現(xiàn)的MI數(shù)據(jù)，T是時間，基于此系統(tǒng) 會根據(jù)玩家行為差異曲線，自動調(diào)整r值，從而調(diào)整S值，來適應(yīng)玩家的行為需求。
2. 如權(quán)利要求1所述的網(wǎng)絡(luò)游戲智能化數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：所述步驟（1)中， 玩家在玩游戲的過程中行為的波動情況，包括個體玩家的波動情況或全體玩家的波動情 況。
3. 如權(quán)利要求1或2所述的網(wǎng)絡(luò)游戲智能化數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于：所述步驟（4) 中，當(dāng)MI的值越大，則兩個變量相互的獨立性越小，而相關(guān)性就越大。
【專利摘要】本發(fā)明揭示了一種網(wǎng)絡(luò)游戲智能化數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：通過搜集用戶數(shù)據(jù)，建立玩家在玩游戲的過程中行為的波動情況，以此建立起玩家行為波動曲線，然后計算玩家行為特征及差異檢測，并且計算玩家對于兩個事件之間行為的特征以及不同行為間的差異性，從而可以直觀監(jiān)控玩家行為變化以及玩家進(jìn)行游戲時兩個事件之間的關(guān)聯(lián)程度，當(dāng)玩家行為出現(xiàn)變化時，根據(jù)MI曲線以及Di的差值變化，系統(tǒng)會自動報警并且調(diào)整推送游戲行為的順序以及事件的順序，根據(jù)玩家行為差異曲線，自動調(diào)整r值，從而調(diào)整S值，來適應(yīng)玩家的行為需求，本發(fā)明不會影響后臺調(diào)控的精度，并且能夠反映出用戶的喜好隨著時間的推移可能會出“緩慢變化的”趨勢速度。
【IPC分類】G06F19-00
【公開號】CN104866699
【申請?zhí)枴緾N201410063048
【發(fā)明人】張亞楠
【申請人】上海征途信息技術(shù)有限公司
【公開日】2015年8月26日
【申請日】2014年2月25日