CN103635933A - 通过网络匹配用户 - Google Patents
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Abstract
公开了涉及通过网络负匹配用户的各个实施例。例如，公开的一个实施例提供一种方法，该方法包括：存储与多个用户相应的多个用户简档，所述多个用户简档中的每一用户简档包括一个或多个用户属性；从用户接收对一个或多个所建议的负匹配的其他用户的列表的请求。响应于该请求，该方法还包括基于该用户的一个或多个用户属性和多个其他用户中的每一个其他用户的相应的一个或多个用户属性之间的差异的幅度来对该其他用户进行排序，以及基于该排序而发送一个或多个负匹配的用户的列表，而排除更为正匹配的用户。
Description
背景
在多玩家游戏中，不同的玩家可根据各种比赛安排方法来匹配在一起以参与游戏。在一种方法中，具有同等技能水平的玩家被匹配在游戏中以相互对抗。例如，具有“初学者”技能水平的两个玩家可被相互匹配以促进势均力敌的竞赛，而专家可被匹配在一起以确保两者都具有挑战性的体验。
概述
公开了涉及通过网络负匹配用户的各个实施例。例如，一个公开的实施例提供一种方法，该方法包括存储与多个用户相对应的多个用户简档，多个用户简档中的每一用户简档包括一个或多个用户属性。该方法还包括接收来自用户的对一个或多个建议的负匹配的其他用户的列表的请求，以及响应于该请求，基于该用户的一个或多个用户属性以及多个其他用户中的每一个其他用户的相应的一个或多个用户属性之间的差异的幅度来对该其他用户进行排序，以及基于该排序发送一个或多个负匹配用户的列表，而排除更为正匹配用户。
提供本概述是为了以简化的形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的选择的概念。本概述并不旨在标识所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护主题的范围。此外，所要求保护的主题不限于解决在本公开的任一部分中所提及的任何或所有缺点的实现。
附图简述
图1示出了根据本公开的一实施例的通过网络匹配用户的示例交互。
图2示出根据本公开的联网计算游戏环境的实施例。
图3示出通过网络负匹配用户的方法的实施例。
图4示出通过网络负匹配用户的方法的另一实施例。
图5示出了描绘根据本公开的计算设备的实施例的框图。
详细描述
如以上所述，在一种用于为交互式玩游戏而匹配玩家的方法中，各玩家可以与具有相似能力的其他人正匹配。然而，有时，玩家不想要势均力敌的匹配或具有相似情绪的对手。相反，为了激发更强烈的情感体验，和/或出于其他这样的理由，各玩家可能偶尔期望与其他人负匹配以寻求更大或更小的挑战性。例如，某些玩家或玩家团队可能期望进入与他们能够支配或者以其他方式有趣地击败的人一起玩的游戏。同样，玩家可能希望偶尔与好得多的玩家一起玩，以观察和学习高技能对手的技术。
因此，在此公开了涉及针对在线多玩家游戏负匹配各玩家的各个实施例。所公开的各实施例允许基于与其他玩家的相同属性负相关的玩游戏属性来负匹配各玩家。任何合适的属性可被跟踪并比较以执行这样的负匹配。例如，各玩家可基于以下属性而被负匹配：这些属性可被认为在本质上是全局的，使得它们并非描述特定玩家之间的关系所专用的性质。这样的全局属性的示例可包括但不限于：在所玩的所有游戏中的总技能、总经验等级、以及特定于游戏的经验以及专业等级。
同样，各玩家可基于以下属性被负匹配：这些属性可被认为在本质上是较“局部的”，使得它们描述各单独的玩家之间的各关系所专用的性质。这样的局部属性的示例包括但不限于：在与特定玩家的各游戏中倾向一方的得分差异、及（例如，如经由玩游戏环境中的游戏传感器所检查到的）与特定玩家玩游戏时的负面情感状态、等等。这样的局部属性还可以不仅基于特定玩家关系还基于与那个特定玩家一起玩的特定游戏而被跟踪到。例如，玩家A可能在第一人称射击游戏中一直惨败给玩家B，而在跳舞游戏中可能相对于玩家B表现得好得多。由此，对于第一人称射击游戏，玩家B可以被建议为玩家A的负匹配（并反之亦然），但对于跳舞游戏却并非如此。将理解，这些场景是出于示例的目的而呈现的，而不旨在以任何方式进行限制。
在讨论这样的匹配方案之前，参考图1描述示例使用环境，图1示出了匹配的用户102和107正通过网络106玩交互式多玩家游戏的示例使用环境100。用户102和107经由各自的通过网络106彼此通信的游戏系统104和108来玩游戏。用户102经由显示器122查看表示用户108的化身，而用户108经由显示器126查看表示用户102的化身。用户102和用户108的动作分别被传感器124和128检测到，传感器124和128向游戏系统104和108提供解释为用户输入的数据。
游戏设备104、108可以是其上可玩游戏、并通过网络连接到供玩交互式游戏的其他设备的任何合适计算设备。例如，尽管游戏设备104和108被描绘为被配置成将音频和/或视频输出提供给诸如电视机或监视器之类的显示设备的控制台，将理解，任何其他合适的游戏设备可被使用。合适的游戏设备的示例包括但不限于：与电视机相关的游戏系统（例如，游戏控制台、数字电缆机顶盒、卫星电视机顶盒等），个人计算设备（例如，台式计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、平板电脑等），移动设备（例如，智能电话、便携式媒体播放器、手持式游戏控制台等），或任何其他合适的计算设备。
传感器124、128可表示任何合适的用户输入传感器。传感器124、128的示例包括但不限于诸如音频传感器（例如话筒）的自然用户界面传感器、视频传感器（诸如，深度相机或其他图像传感器）、加速计和其他运动传感器、（用于测量生物反映的）生物测定传感器等。使用这些输入设备，可以实现用于处理由一个或多个传感器接收到的数据、信号和测量的各种方法。例如，话音转调、语言识别、骨架建模、声音分析和各种其他方法可被用来处理传感器数据。同样，传感器124、128可表示手持式输入设备，诸如游戏控制器、计算机鼠标或其他光标控制设备、操纵杆、或诸如键盘等的其他合适的输入设备。
图2示出了使用环境100的框图，并且还示出了经由网络106与游戏系统104、108通信的服务器202。服务器202包括被实现为服务器202上的可执行指令的负匹配引擎212，其中负匹配引擎212被配置成基于被考虑进行匹配的各玩家的一个或多个用户属性之间的负相关来负匹配要通过网络206交互式玩游戏的用户。负匹配引擎212可使得各玩家能够定位并建立与各玩家的匹配，从而导致倾向一方的和/或可引起争议的匹配。
服务器202包括数据库210或以其他方式与数据库210通信。数据库210被配置成存储多个用户简档，在图2中被示为与客户机设备104的用户相对应的用户简档214和与客户机设备108的用户相对应的用户简档216。每一用户简档可包括用于个性化用户的游戏体验的各种用户信息。
例如，每一用户简档可包括多个属性，在图2中被示为用户简档214中的属性218以及用户简档216中的属性220。用户简档的示例包括但不限于指定朋友的朋友列表或用户的社交网络、以及之前的玩游戏历史，该历史包括对与以上定义的全局玩游戏特征以及局部玩游戏特征有关的一个或多个属性的跟踪。作为更具体的示例，在用户的玩游戏历史中跟踪的属性可包括但不限于：关于用户已玩过的每一游戏的表现数据、关于已与用户玩过的每一其他玩家的表现数据、对用户与特定的其他玩家一起玩过的各游戏的情感响应数据，以及其他这样的数据。这样的数据可随后被用于跟踪诸如以上提到的各属性之类的涉及玩家对特定游戏、特定玩家和/或特定游戏类型的过去表现和/或情感响应的属性，并被用于分析那个玩家的全局属性。.
作为更特定的示例，玩家与游戏匹配中的一个或多个特定其他用户玩时的体验可被跟踪。在该匹配的末尾处，相对于该匹配中的所有其他玩家，该玩家的技能水平失配将被加权，从而创建局部的排序系统。在玩家的当前和扩展社交网络中进行后续用户匹配时可使用该数据。例如，如果玩家与朋友以及该朋友的朋友玩，并且该朋友的朋友在特定游戏中总是胜过该玩家，则对于那个特定游戏而言，该玩家和该朋友的朋友可被分类为负匹配分组的一部分。
标识相对技能和/或情绪失配还可以基于与其他用户一起玩游戏的历史。例如，如果与第二玩家已胜出的频率相比，第一玩家更频繁地击败第二玩家（例如，在赛跑中打败第二玩家、比第二玩家更快的解答出谜题、有更多的首歌比第二玩家跳的更好），则第一和第二玩家可被分类在负匹配分组中，即使他们在（基于所有游戏中的总体游戏风格的）全局排序系统中具有势均力敌的技能或者情绪。
数据库210可以存储全局和/或局部玩家属性信息并使用它们来将各用户分类在负匹配分组中。此外，负匹配引擎可以对全局属性和局部属性执行不同的排序。全局和局部排序系统可以被分开执行或组合执行。此外，用户可以选择要执行哪种类型的排序，或者该排序可以在没有用户选择的情况下被自动完成。
图3示出用于通过网络匹配用户的方法300的一实施例。方法300可用于将用户或用户团队与其他用户或其他用户团队负匹配来玩游戏。在302，方法300包括在玩游戏期间跟踪用户属性，并将所述交互作为用户属性存储在各个相应的用户简档中。可以以任何合适的方式来跟踪这样的属性。例如，客户机设备上的各种传感器可用于在玩游戏期间跟踪玩家交互、情感响应等以供存储。
任何合适的属性可被跟踪和存储。例如，当一个用户在游戏中与另一用户玩时，可跟踪并存储诸如用户的情感响应、个性、以及情绪等通过检测经动画化话音转调、语音识别、玩家姿势改变、面部表情识别、瞳孔放大、话音音量、文本对话分析等来确定的属性。同样，还可以跟踪并存储玩家在游戏中的技能水平和/或习惯。作为又一非限制性示例，当用户在游戏中与另一用户玩时，可以跟踪并存储诸如赚到的点、获得的分数、死亡比率、游戏联系人和悬殊性之类的属性
此外，可以将与一个或多个特定其他用户玩时的用户体验作为可用于提供负匹配的属性来跟踪并存储。例如，如果第一用户与朋友以及另一用户一起玩，且在特定游戏中该另一用户不断地胜过第一用户，则该另一用户和第一用户可被列为负匹配。作为另一示例，如果第一用户在与其他用户一起玩时显示出负的面部表情，则该第一用户和其他用户可被列为负匹配。此外，在某些示例中，用于负匹配各用户的属性可取决于如上所述的某些游戏或游戏类型。
此外，在某些示例中，选择用户的一个或多个用户属性可基于与所述选择用户类似的各用户的用户属性或基于该选择用户的其他已知用户属性来预测。例如，新用户的属性可基于该新用户的朋友来预测。此外，各预测可以基于年龄、地理位置、游戏得分等来预测未知属性。将理解，此处所使用的术语“跟踪”还可包括这样的属性预测。
在306，方法300包括存储与多个用户相对应的多个用户简档，其中多个用户简档中的每一用户简档包括一个或多个用户属性。在某些示例中，存储在用户简档中的各用户属性可基于步骤302处的交互跟踪，并可包括游戏中的用户技能水平、在与另一用户的一个或多个过去游戏中的负用户情感响应、和/或在匹配生成方案中可使用的任何其他合适的用户数据。此外，在某些示例中，用户可以提供对要被存储的一个或多个属性的输入。例如，用户可以输入描述与另一用户的交互或对与另一用户的交互进行评级的反馈数据。
在310处，方法300包括向用户提供接收一个或多个负匹配的用户的列表还是一个或多个正匹配的用户的列表的选项。该选项可以以任何合适的方式（诸如，经由显示器）向用户呈现。
接着，在314，响应于向用户呈现接收负匹配还是正匹配的选项，方法300包括接收对一个或多个所建议的负匹配的其他用户的列表的请求。因此，在318，方法300包括基于用户的一个或多个用户属性以及多个其他用户中的每一个其他用户的相应的一个或多个用户属性之间的差异的幅度来对该其他用户进行排序。例如，多个其他用户中的每一个可被排序，使得可生成一个或多个负匹配的用户的列表，该一个或多个负匹配的用户的列表与更为正匹配的用户相比包括技能水平或情感响应方面的更大失配。
该排序可以由例如负匹配引擎212来执行，并可考虑存储在数据库210的用户简档中的各种用户属性。在某些示例中，取决于包括正在玩的特定游戏或游戏类型、对该排序时要考虑的对属性类型的用户选择、发起游戏的用户的用户属性等在内的各种因素，该排序可基于某些用户属性，而排除其他用户属性。
在某些实施例中，在318处的对多个其他用户中的每一个进行排序还可包括各种其他优先级排定方案。例如，在该排序时，可以将在该用户的朋友列表中的各用户的优先级排定为高于不在该用户的朋友列表中的那些用户。作为另一示例，在该排序是，可以将之前在某游戏中与该用户玩过的各用户的优先级排定为高于之前没有与该用户玩过的那些用户。此外，在某些示例中，用户可以指定在该排序是要包括的优先级排定方案。例如，用户可以输入诸如年龄、性别、位置等在该排序是要考虑的特定准则。将理解，这些示例并非旨在进行限制，在对其他用户进行排序时可使用任何其他合适的因素。
在322，方法300包括基于该排序而发送一个或多个负匹配的用户的列表，而排除更为正匹配的用户。例如，该列表可包括用户可以选择的负匹配中的前几个。在其他实施例中，可以自动地将该用户与例如最负排序的用户、适度负匹配的用户等用户匹配。
如上所述，方法300可以被多个用户或团队实现来使多个用户与其他用户负匹配起来。在这样的情况下，用户属性可以在被用于排序步骤时被聚集。例如，在排序期间可使用多个玩家的共同属性。通过这种方式，多个用户可能能够组队对抗共同的敌人，以例如获得雪耻。
图4示出用于通过网络来匹配用户的方法400的另一实施例。方法400是从为玩游戏寻找负匹配的用户的客户机设备的视角来描述的。在402，方法400包括在计算设备的显示器上呈现提供所建议的正匹配用户的列表还是所建议的负匹配用户的列表的选项。在404，方法400包括从用户输入设备接收请求所建议的负匹配用户的列表的用户输入。该输入可以从任何合适的用户输入设备接收。示例包括但不限于游戏控制器、键盘、图像传感器、深度传感器、音频传感器及其组合。
在接收到输入后，方法400包括在406向远程服务器发送对所建议的负匹配用户的列表的请求。接着，在408，方法400包括基于多个其他用户中的每一个的排序从远程服务器接收所建议的负匹配用户的列表，而排除较正匹配的用户，其中一个或多个负匹配的用户与更为正匹配的用户相比包括技能水平和/或情感响应方面的更大失配。用户可随后从该列表中选择一玩家，以发起与该玩家一起玩游戏。
如上所述，用于确定所建议的负匹配的排序可以基于在该用户的一个或多个用户属性和其他用户的相应的一个或多个用户属性之间的差异的幅度。各示例包括但不限于这些用户在所请求的游戏中的技能水平以及请求用户和其他用户之间的过去交互（诸如得分悬殊和/或情感响应）。通过这种方式，寻找充满情感的游戏、倾向一方的游戏等的用户可以容易地定位将享受这种玩法的其他玩家。
如上所述，在此公开的各实施例可以在任何合适的计算设备上实现。图5示意性示出了可以执行上述方法和过程之中的一个或更多个的非限制性代表性计算设备500。以简化形式示出了计算设备500。应当理解，可使用基本上任何计算机架构而不背离本公开的范围。在不同的实施例中，计算设备500可以采取大型计算机、服务器计算机、台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、家庭娱乐计算机、网络计算设备、移动计算设备、移动通信设备、游戏设备等等的形式。
计算设备500包括逻辑子系统502和数据保持子系统504。计算设备500可以任选地包括显示子系统506、数据库508、传感器系统510、和/或图5中未示出的其他组件。计算设备500还可以任选地包括除传感器系统510外其他用户输入设备，诸如例如键盘、鼠标、游戏控制器、相机、话筒和/或触摸屏等等。
逻辑子系统502可包括被配置为执行一个或多个机器可读指令的一个或多个物理设备。例如，逻辑子系统502可以被配置为执行一个或多个指令，该一个或更多个指令是一个或更多个应用、服务、程序、例程、库、对象、组件、数据结构或其他逻辑构造的部分。可实现这样的指令以执行任务、实现数据类型、变换一个或多个设备的状态、或以其他方式得到所希望的结果。
逻辑子系统502可以包括被配置为执行软件指令的一个或多个处理器。附加地或可替代地，逻辑子系统502可以包括被配置为执行硬件或固件指令的一个或多个硬件或固件逻辑机器。逻辑子系统502的处理器可以是单核或多核的，且在上面执行的程序可以被配置为供并行或分布式地处理。逻辑子系统502可以任选地包括分布在两个或更多个设备上的单独组件，这些设备可位于远程和/或被配置为进行协同处理。逻辑子系统502的一个或多个方面可被虚拟化并由以云计算配置进行配置的可远程访问的联网计算设备执行。
数据保持子系统504可包括一个或多个物理的、非瞬时的设备，这些设备被配置成保持数据和/或可由该逻辑子系统执行的指令，以实现此处描述的方法和过程。在实现这样的方法和过程时，可以变换数据保持子系统504的状态（例如，以保持不同的数据）。
数据保持子系统504可包括可移动介质和/或内置设备。数据保持子系统504尤其可以包括光学存储器设备（例如，CD、DVD、HD-DVD、蓝光盘等）、半导体存储器设备（例如，RAM、EPROM、EEPROM等）和/或磁存储器设备（例如，硬盘驱动器、软盘驱动器、磁带驱动器、MRAM等）。数据保持子系统504可包括具有以下特性中的一个或多个特性的设备：易失性、非易失性、动态、静态、读/写、只读、随机存取、顺序存取、位置可寻址、文件可寻址、以及内容可寻址。在某些实施例中，可以将逻辑子系统502和数据保持子系统504集成到一个或更多个常见设备中，如专用集成电路或片上系统。
图5还示出以可移动计算机可读存储介质512形式的数据保持子系统的一方面，可移动计算机可读存储介质可用于存储和/或传输可执行以实现本文描述的方法和过程的数据和/或指令。可移动计算机可读存储介质512尤其是可以采取CD、DVD、HD-DVD、蓝光盘、EEPROM和/或软盘的形式。
当被包括时，显示子系统506可用于呈现由数据保持子系统504所保持的数据的可视表示。在此处所描述的方法和过程改变由数据保持子系统保持的数据，并由此变换数据保持子系统的状态时，同样可以变换显示子系统506的状态以在视觉上表示底层数据的改变。显示子系统506可以包括使用实际上任何类型的技术的一个或多个显示设备。可将此类显示设备与逻辑子系统502和/或数据保存子系统504一起组合在共享封装中，或此类显示设备可以是外围显示设备。
当被包括在内时，数据库508可被配置成存储如上所述可被查询并排序的各种用户简档信息。当被包括在内时，传感器系统510可包括可用于捕捉用户与计算设备500的交互并通过网络将传感器数据传送给逻辑子系统502进行处理的各种传感器设备，诸如音频捕捉设备、视频或图像捕捉设备、加速计、运动传感器、生物测定传感器等。
应该理解，此处所述的配置和/或方法在本质上是示例性的，并且这些具体实施例或示例不应被认为是局限性的，因为多个变体是可能的。此处所述的具体例程或方法可表示任何数量的处理策略中的一个或多个。由此，所示出的各个动作可以按所示次序执行、按其他次序执行、并行地执行、或者在某些情况下被省略。同样，可以改变上述过程的次序。
本公开的主题包括各种过程、系统和配置、此处所公开的其他特征、功能、动作、和/或特性、以及其任何和全部等效物的所有新颖和非显而易见的组合和子组合。
Claims (10)
1.一种用于通过网络匹配用户的方法，所述方法包括：
存储与多个用户相对应的多个用户简档，所述多个用户简档中的每一用户简档包括一个或多个用户属性；
接收来自用户的对一个或多个建议的负匹配的其他用户的列表的请求；
响应于所述请求，基于所述用户的一个或多个用户属性以及多个其他用户中的每一个其他用户的相应的一个或多个用户属性之间的差异的幅度来对该其他用户进行排序；以及
基于所述排序发送一个或多个负匹配的用户的列表，而排除更为正匹配的用户。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个用户属性包括在游戏中的用户技能，并且其中所述一个或多个负匹配的用户与所述更为正匹配的用户相比包括技能水平方面的更大失配。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个用户属性包括在与另一用户的一个或多个过去游戏中的负面用户情感响应，并且其中所述一个或多个负匹配的用户与所述更为正匹配的用户相比在所述过去游戏中包括更大幅度的负面情感响应。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户情感响应基于传感器测量。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括跟踪所述用户和所述多个用户中的其他用户之间的交互，并将所述交互作为用户属性存储在每个相应的用户简档中。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括基于与选择用户相似的各用户的用户属性来预测所述选择用户的用户属性。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括对在发送给所述用户的所述一个或多个负匹配的用户的列表中的之前在游戏中与所述用户玩过的各用户排定优先级。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，每一用户简档包括朋友列表，并且所述方法还包括对在向所述用户发送的所述一个或多个负匹配的用户的列表中的所述用户的朋友列表中的其他用户排定优先级。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，接收对一个或多个所建议的负匹配的用户的列表的请求包括提供接收一个或多个负匹配的用户的列表还是一个或多个正匹配的用户的列表的选项。
10.一种计算设备，包括：
逻辑子系统；以及
数据保持子系统，包含存储在其上的可由所述逻辑子系统执行的机器可读指令，用于：
在计算设备的显示器上呈现提供建议的正匹配的用户的列表还是所建议的负匹配的用户的列表的选项；
从用户输入设备接收请求建议的负匹配的用户的列表的用户输入；
向远程服务器发送对建议的负匹配的用户的列表的请求；以及
基于多个其他用户中的每一个其他用户的排序，从所述远程服务器接收建议的负匹配的用户的列表，而排除更为正匹配的用户，所述排序基于所述用户的一个或多个用户属性和该其他用户的相应的一个或多个用户属性之间的差异的幅度。
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