CN106512407A - 匹配处理方法及装置 - Google Patents

匹配处理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN106512407A
CN106512407A CN201611018538.0A CN201611018538A CN106512407A CN 106512407 A CN106512407 A CN 106512407A CN 201611018538 A CN201611018538 A CN 201611018538A CN 106512407 A CN106512407 A CN 106512407A
Authority
CN
China
Prior art keywords
matched
point
antagonism
victory
defeat
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201611018538.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106512407B (zh
Inventor
苏伟
张波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Netease Hangzhou Network Co Ltd
Original Assignee
Netease Hangzhou Network Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Netease Hangzhou Network Co Ltd filed Critical Netease Hangzhou Network Co Ltd
Priority to CN201611018538.0A priority Critical patent/CN106512407B/zh
Publication of CN106512407A publication Critical patent/CN106512407A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106512407B publication Critical patent/CN106512407B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A63SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63FCARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F13/00Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
    • A63F13/55Controlling game characters or game objects based on the game progress
    • A63F13/56Computing the motion of game characters with respect to other game characters, game objects or elements of the game scene, e.g. for simulating the behaviour of a group of virtual soldiers or for path finding
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A63SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63FCARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F13/00Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
    • A63F13/45Controlling the progress of the video game
    • A63F13/46Computing the game score
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A63SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63FCARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F13/00Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
    • A63F13/55Controlling game characters or game objects based on the game progress
    • A63F13/58Controlling game characters or game objects based on the game progress by computing conditions of game characters, e.g. stamina, strength, motivation or energy level

Abstract

本发明公开了匹配处理方法及装置。其中,该方法包括:根据所述待匹配对象当前的属性参数分、所述待匹配对象的基础排行分和所述胜负获得分得到所述待匹配对象的匹配分数作为匹配的依据,从而提高了其数据评价的准确性,依据该数值评价进行匹配,可以提高其匹配精度,解决数值评价不准确导致的匹配精度低的技术问题。

Description

匹配处理方法及装置
技术领域
本发明涉及数据处理领域,具体而言,涉及一种匹配处理方法及装置。
背景技术
如何在游戏内寻找到实力和自己相当,并与之战斗对抗的玩法,一直是游戏行业不断探寻精准定位的内容之一;这里采用目标规划的办法一定程度解决了这个问题。
通用的办法是定义玩家的实力(几乎很难精准),然后用多次对抗的方法,得到一个排行列表,然后尽可能在列表相近的区间内寻找对手并让玩家有更好的对抗体验。精准度比较一般,而且需要较长时间来确定排行关系,这个阶段,玩家的体验很差且觉得实力不均衡;其次是大大拉长了对抗准备的周期,无法快速准确评定复杂的数值逻辑(角色或游戏内载体的能力)与随机性、临场发挥以及持续变化的排行列表之间的关系。玩家的属性是变化的,每次都可能不同,这样会导致寻找对手的精度进一步下降,导致均衡对抗更困难了。从数据上看,玩家的胜负波动较大,总胜率相对离散且不容易验证精度。
针对上述数值评价不准确,导致匹配精度低的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了匹配处理方法及装置,以至少解决数值评价不准确,导致匹配精度低的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种匹配处理方法,包括:获取待匹配对象的属性参数分,其中,所述属性参数分是根据所述待匹配对象的属性值获得的;获取所述待匹配对象的基础排行分,其中,所述基础排行分是根据所述待匹配对象与第一目标对象对抗之后得到,所述第一目标对象是根据所述待匹配对象的属性参数分匹配得到的,所述第一目标对象为一个或多个;获取所述待匹配对象的胜负获得分,其中,所述胜负获得分是根据所述待匹配对象在历史对抗中的胜负关系得到的;根据所述待匹配对象当前的属性参数分、所述待匹配对象的基础排行分和所述胜负获得分得到所述待匹配对象的匹配分数,其中,所述匹配分数用于为所述待匹配对象分配对抗的第二目标对象,所述第二目标对象为一个或多个。
进一步地,获取所述待匹配对象的属性参数分包括:获取多个所述属性值,并综合多个所述属性值得到综合参数,根据所述综合参数从预先设置的映射关系中查找到所述综合参数对应的属性参数分;和/或,获取一个所述属性值,根据一个所述属性值从预先设置的映射关系中查找到所述属性值对应的属性参数分。
进一步地,所述基础排行分是根据所述待匹配对象与所述第一目标对象对抗预定次数之后得到的,所述预定次数小于阈值。
进一步地,获取所述待匹配对象的胜负获得分包括:获取每一次对抗对应的得分数;至少根据该次对抗的胜负情况从该次对抗对应的得分数中为胜负双方分配分数;综合所述待匹配对象的从至少一次历史对抗中得到的分数,得到所述胜负获得分。
进一步地,获取每一次对抗对应的该次对抗的得分数包括:获取总得分数和期望对抗次数;将所述总得分数除以所述期望对抗次数,得到对每一次对抗对应的得分数。
进一步地,至少根据该次对抗的胜负情况从该次对抗对应的得分数中为胜负双方分配分数包括:获取所述胜负双方的属性参数分为该次对抗的胜利方和失败方分配分数。
进一步地,为该次对抗的胜利方和失败方分配分数包括:对抗失败方得到的所述胜负获得分为负,对抗获胜方得到的所述胜负获得分为正,其中,每次对抗双方的胜负获得分之和即为所述每一次对抗对应的得分数;其中,对抗失败方得到的所述胜负获得分为预定值。
进一步地,根据所述待匹配对象当前的属性参数分、所述待匹配对象的基础排行分和所述胜负获得分得到所述待匹配对象的匹配分数包括:对所述待匹配对象当前的属性参数分、所述待匹配对象的基础排行分和所述胜负获得分进行加法计算得到所述待匹配对象的匹配分数,其中,所述加法计算包括:加权相加或者直接相加。
进一步地,所述匹配处理方法还包括:查找匹配分数与所述待匹配对象的匹配分数的差值在预定范围的目标对象;将查找到的目标对象作为所述第二目标对象。
进一步地,所述匹配处理方法还包括:获取与所述待匹配对象在同一组的所有对象的匹配分数的平均值,其中,所述同一组的对象与另外一组的目标对象进行集体对抗,所述另外一组中的目标对象为所述第二目标对象;查找匹配分数与所述同一组的所有对象的匹配分数的平均值的差值在预定范围内的目标对象;将查找到的目标对象作为所述另外一组的目标对象。
根据本发明实施例的另一个方面,提供了一种匹配处理装置,包括:第一获取单元,用于获取待匹配对象的属性参数分,其中,所述属性参数分是根据所述待匹配对象的属性值获得的;第二获取单元,用于获取所述待匹配对象的基础排行分,其中,所述基础排行分是根据所述待匹配对象与第一目标对象对抗之后得到,所述第一目标对象是根据所述待匹配对象的属性参数分匹配得到的,所述第一目标对象为一个或多个;第三获取单元,用于获取所述待匹配对象的胜负获得分,其中,所述胜负获得分是根据所述待匹配对象在历史对抗中的胜负关系得到的;第四获取单元,用于根据所述待匹配对象当前的属性参数分、所述待匹配对象的基础排行分和所述胜负获得分得到所述待匹配对象的匹配分数,其中,所述匹配分数用于为所述待匹配对象分配对抗的第二目标对象,所述第二目标对象为一个或多个。
在本发明实施例中,根据待匹配对象当前的属性参数分、待匹配对象的基础排行分和胜负获得分得到待匹配对象的匹配分数作为匹配的依据,从而提高了其数据评价的准确性,依据该数值评价进行匹配,可以提高其匹配精度,解决数值评价不准确导致的匹配精度低的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的一种匹配处理方法流程图;
图2是根据本发明实施例的一种可选的匹配处理方法流程图;
图3是根据本发明实施例的一种匹配处理装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例,提供了一种匹配处理的方法实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种匹配处理方法的流程图,如图1所示,该方法包括如下步骤:
步骤S102,获取待匹配对象的属性参数分,其中,属性参数分是根据待匹配对象的属性值获得的;
步骤S104,获取待匹配对象的基础排行分,其中,基础排行分是根据待匹配对象与第一目标对象对抗之后得到,第一目标对象是根据待匹配对象的属性参数分匹配得到的,第一目标对象为一个或多个;
步骤S106,获取待匹配对象的胜负获得分,其中,胜负获得分是根据待匹配对象在历史对抗中的胜负关系得到的;
步骤S108,根据待匹配对象当前的属性参数分、待匹配对象的基础排行分和胜负获得分得到待匹配对象的匹配分数,其中,匹配分数用于为待匹配对象分配对抗的第二目标对象,第二目标对象为一个或多个。
通过上述实施例,根据匹配对象的属性值,获取待匹配对象的属性参数分;再根据待匹配对象的属性参数分,确定第一目标,使其与待匹配对象进行匹配对抗,并根据对抗结果确定得到待匹配对象的基础排行分;然后,再根据待匹配目标在历史对抗中的胜负关系,获取待匹配对象的胜负获得分。待匹配对象的基础实力通过属性参数分评价;待匹配对象的基础对抗实力通过基础排行分评价;待匹配对象的历史对抗实力通过胜负获得分评价,并根据上述多项实力的数值评价分得到可以用来评价待匹配对象综合实力的匹配分数,并根据匹配分数分配对抗的第二目标对象。对待匹配对象进行综合实力的数值评价的参考元素多且全面,从而提高了其数据评价的准确性,依据该数值评价进行匹配,可以提高其匹配精度,解决数值评价不准确,导致匹配精度低技术问题。
在上述步骤中,考虑了属性参数分,这是由于待匹配对象的属性是决定该对象实力的因素之一,在对抗游戏中,属性在某种程度上决定了待匹配对象的伤害、防御能力,即,属性可能有多个,此时,作为一个可选的实施例,可以获取多个属性值,并综合多个属性值得到综合参数,根据综合参数从预先设置的映射关系中查找到综合参数对应的属性参数分。
由于待匹配对象的属性值可能有多个,为了能使获取的属性参数分能更加准确地评价待匹配对象的基础实力,可以根据待匹配对象的各个属性值在对抗过程所起到的作用,设定待匹配对象预设的属性评分体系,并根据待匹配对象预设的属性评分体系对待匹配对象的各项属性值进行综合,得到可以在对抗中直观地表现待匹配对象基础实力的综合参数,再将所得综合参数通过预先设置的映射关系进行分段映射,查找到评价待匹配对象基础实力的属性参数分。其中,映射关系可以根据综合参数对待匹配对象基础实力的影响关系进行设置。
接下来对属性参数分的获取进行举例说明。在对抗游戏中,待匹配对象的属性包括:体力,魔力,力量,耐力以及敏捷等。属性评分体系可以是一种计算公式,将各属性对应的属性值进行计算,得到对应的综合参数,所得的综合参数可以包括:伤害、防御、气血、命中、躲避、灵力、速度、以及魔法等。例如,获取待匹配对象“伤害”项的综合参数,对应的属性评分体系为公式为:伤害=力量*2+30。若待匹配对象的力量值为50,则伤害值为130。根据不同的待匹配对象和属性,选择对应的属性评分体系,得到综合参数,再将所得综合参数通过预先设置的映射关系进行分段映射,查找到评价待匹配对象基础实力的属性参数分。例如,“伤害”项的综合参数为130的情况下,其映射关系对应的属性参数分为50。根据不同的映射关系,得到对应的属性参数分,并将所得各属性参数分进行加法运算,得出可以评价待匹配对象基础实力的属性参数分,使待匹配对象的基础实力可以通过数值显示,便于计算机的实现。
待匹配对象与目标对象的对抗方式有多种,可能存在待匹配对象实力中的一个方面进行对抗,即,属性可能有一个,此时,作为一个可选的实施例,获取一个所述属性值,根据一个所述属性值从预先设置的映射关系中查找到该属性值对应的属性参数分。例如,待匹配对象的对象项目为“伤害”的对抗,根据待匹配对象与“伤害”项目对应的属性值、属性评分体系、以及映射关系,得出可以评价待匹配对象基础实力的属性参数分,使待匹配对象的基础实力可以通过数值显示,便于计算机的实现。
根据上述实施例,得到的待匹配对象的属性参数分,可以代表待匹配对象的基础实力,但是待匹配对象的综合实力不仅包括基础实力,还应包括对抗实力,仅通过属性参数分对待匹配对象进行匹配不能保证匹配成功的对抗双方的综合实力相同,因此,为得到待匹配对象的准确数值评价,还需要引入新的评价参数,对其评价的方法做进一步的细化,在进行细化的过程中,引入了基础排行分,作为一种可选的实施例,基础排行分是根据待匹配对象与第一目标对象对抗预定次数之后得到的,预定次数小于阈值。待匹配对象根据其属性参数分与第一目标进行的匹配对抗,通过设定阈值,使待匹配对象在小于阈值的对抗次数范围内进行对抗,再根据每次对抗结果,按照胜利者实力强,对抗得分高;失败者实力弱,对抗分数低的原则,给予对抗双方一定的对抗分数,对待匹配对象在预定次数内对抗获得的分数进行综合,即可得到的基础排行分。基础排行分是待匹配对象在预定场次内所表现出的对抗实力(基础对抗实力)的数值评价。
根据对抗结果,对抗胜负双方都将会获得一定的对抗分数,作为一种可选的实施例,可以通过预先设定的一种分数的分配规则,为对抗双方分配对抗分数。规定对抗胜利方获得分数,对抗失败方扣除分数,并按照该规则为对抗胜负双方分配分数。通过上述方法为对抗胜负双方分配分数,可以快速拉大胜负双方的分数,缩短获取基础排行分的对抗次数,从而可以快速地得到对待匹配对象基础对抗实力的数值评价,即基础排行分。
在上述实施例中,基础排行分是根据待匹配对象的属性参数分进行匹配对抗的胜负关系得到的。由于待匹配对象的属性参数分是决定该对象实力的因素之一,因此,依据待匹配对象的属性参数分进行匹配,不能保证匹配双方的综合实力对等,实力相差较大的对抗双方,其对抗结果将不具有参考价值,得到的基础排行分也将存在一定的误差,所以依照基础排行分和属性参数分依旧不能准确评价待匹配对象的综合实力。
为了能在使待匹配对象的综合实力能更加准确的用数值进行表示,还需要引入新的评价参数,对其评价的方法做进一步的细化,在进一步细化的过程中,又引入了胜负获得分,作为一种可选的实施方式,获取待匹配对象的胜负获得分包括:获取每一次对抗对应的该次对抗的得分数;至少根据该次对抗的胜负情况从该次对抗对应的得分数中为胜负双方分配分数;综合待匹配对象的从至少一次历史对抗中得到的分数,得到胜负获得分。胜负获得分是根据待匹配对象在历史对抗中的胜负关系得到的,根据历史对抗的结果,给予对抗双方一定的分数再进行综合,得到胜负获得分,从而可以通过胜负获得分用来评价待匹配对象在历史对抗中所展现的历史对抗实力。
在每一次匹配对抗后,根据该次对抗的胜负情况,以及该场次对抗的得分数,为该次对抗双方分配分数。根据上述方法,获取待匹配对象在历史对抗场次中所获得的分数,再采用累加的方式进行综合,得到的便是待匹配对象的胜负获得分,该胜负获得分可以用于评价待匹配对象的历史对抗实力,从而使待匹配对象历史对抗实力的数值评价更加准确。
获取待匹配对象的胜负获得分,需要统计待匹配对象历史对抗场次的得分数,为了保证可以对待匹配对象的历史对抗实力的准确性,需要选取待匹配对象的至少一次历史对抗中得到的胜负获得分进行统计,其中,选取的历史对抗次数越多,对待匹配对象的历史对抗实力评价越准确;选取待匹配对象最近一次的胜负获得分,可以得知待匹配对象最近的实力状态,为待匹配对象当前匹配场次的对抗实力进行更精确的评估。
在上述实施例中,待匹配对象的胜负获得分是根据该场次的得分数确定的,为了能使对抗胜负双方的对抗实力可以通过得分数进行准确的评价,作为一种可选的实施例,获取每一次对抗对应的该次对抗的得分数包括:获取总得分数和期望对抗次数;将总得分数除以期望对抗次数,得到对每一次对抗对应的得分数。通过预先设置一个总分数,和获取该总分数的所期望对抗次数,再用预设总分数除以期望对抗次数,得到每一次对抗对应的得分数,使总得分可以根据期望对抗场次的进行平均分配,让每次对抗都可以根据相同的得分数向对抗胜负双方分配胜负获得分,降低了偶然的胜负场次对待匹配对象实力评价的影响。
在上述实施例中,待匹配的胜负获得分需要根据对抗双方的胜负情况进行分配,作为一个可选的实施例,至少根据该次对抗的胜负情况从该次对抗对应的得分数中为胜负双方分配分数包括:获取胜负双方的属性参数分为该次对抗的胜利方和失败方分配分数。由于待匹配对象的属性参数分代表待匹配对象的基础实力,因此在实际对抗的过程中,属性参数分低的一方在对抗过程中若想获得胜利,则需要更强的对抗实力进行弥补,获胜难度加大;同理,属性参数分高的一方在对抗过程中若想获得胜利,则无需较强的实力展现,获胜难度降低,所以为了能使该场次的胜负获得分可以为对抗双方做到准确的数值评价,因此应根据对抗胜负双方的属性参数为对抗的胜利方和失败方分配分数。在对抗过程中,若属性参数分低的一方获胜,则代表该方具有更强的对抗实力,为准确评价其对抗实力,应为对抗获胜方分配较高的分数;若属性参数分高的一方获胜,则不能代表该方具有更强的对抗实力,为准确评价其对抗实力,应为对抗获胜方分配较低的分数。
为对抗胜负双方分配胜负获得分,其分配过程应该按照预定的规则进行,作为一种可选的实施例,将待匹配对象的属性参数分与对抗方的属性参数分做差,并将该差值的绝对值与预先设置第二阈值对比较,在该差值的绝对值小于第二阈值的情况下,为对抗的胜负双方预设对应的对抗分数,对抗的胜负双方分别获得对应的对抗分数,即对抗双方各自的胜负获得分;在该差值的绝对值小于第二阈值的情况下,则需要参考对抗双方的属性参数分来确定对抗双方的胜负获得分,通过设置与阈值对应的修正值,根据对抗双方的各自获取的对抗分数,修正对抗双方的胜负获得分,其中修正值是根据第二阈值对应预置的。在差值的绝对值大于第二阈值的情况下,对抗双方采用“弱胜强,得分高;强胜若,得分低”的原则,规定属性参数分小的一方为弱势方,属性参数分高的一方为强势方,若属性参数分小的一方获胜,则对抗胜利方获得的胜负获得分将得到高于胜利方预设的对抗分数,失败方获得的胜负获得分将低于失败方预设的对抗分数;若属性参数分大的一方获胜,则对抗胜利方获得的胜负获得分将低于胜利方预设的对抗分数,失败方获得的胜负获得分将低于失败方预设的对抗分数,其中,对抗双方胜负获得分是根据该方的预设对抗分数通过修正值修正后得到的。
为了便于理解接下来进行举例说明,假定预设条件为:第二阈值在0-5区间的修正值为5,在5-10区间的修正值为7,对抗胜利方预设的对抗分数为60,失败方预设的对抗分数为-50。
根据预设条件,若差值的绝对值为3,可以确定第二阈值对应的修正值为5,在属性参数分低的一方获胜的情况下,胜利方得到的胜负获得分为(60+5),失败方得到的胜负获得分为(-50-5);在属性参数分高的一方获胜的情况下,胜利方得到的胜负获得分为(60-5),则失败方得到的胜负获得分为(-50+5)。
同理,若差值的绝对值为6,可以确定第二阈值对应的修正值为10,在属性参数分低的一方获胜的情况下,胜利方得到的胜负获得分为(60+7),失败方得到的胜负获得分为(-50-7);在属性参数分高的一方获胜的情况下,胜利方得到的胜负获得分为(60-7),失败方得到的胜负获得分为(-50+7)。
为使对抗双方的胜负获得分可以更加准确地评价胜负双方的对抗实力,可以设置多个第二阈值与对应的修正值,在对抗双方的属性参数分存在偏差的情况下,将对抗双方的胜负获得分进行细致的限定和划分,使胜负获得分的获取更加严谨,有参考性。
对抗的胜负双方根据对抗结果,依照预定的规则为该次对抗的胜利方和失败方分配分数,作为一种可选的实施例,对抗失败方得到的胜负获得分为负,对抗获胜方得到的胜负获得分为正,其中,每次对抗双方的胜负获得分之和即为每次对抗对应的得分数;其中,对抗失败方得到的胜负获得分为预定值。在每一次对抗后,分配双方的的胜利获得分,规定对抗失败方得到的胜负获得分为负,对抗获胜方得到的胜负获得分为正,即对抗失败方扣分,对抗胜利方加分,对抗双方的得分和,为该次对抗对应的得分数。由于对抗双方的胜负获得分是根据预定的对抗分数确定的,规定对抗失败方得到的胜负获得分是数值为负数的预定的对抗分数;对抗胜利方的胜负获得分是对抗失败方的胜负获得分的绝对值与该次对抗对应的得分数之和。上述实施例,通过限定对抗双方胜负获得分的分配规则,可以为对抗双方准确地分配胜负获得分。
根据本发明上述实施例,通过待匹配对象的属性参数分、基础排行分、以及胜负获得分,分别评价待匹配对象的各项实力,将待匹配对象的各项实力评价分数进行综合,可以评价待匹配对象综合实力。由于待匹配对象在匹配前,会调整自身的属性,从而改变指示的属性参数分,因此,若想得到待匹配对象综合实力的准确评价,应在每次匹配前获取待匹配对象当前的属性参数分,再与其他评价分综合。作为一种可选的实施例,可以根据待匹配对象当前的属性参数分、待匹配对象的基础排行分和胜负获得分得到待匹配对象的匹配分数包括:对待匹配对象当前的属性参数分、待匹配对象的基础排行分和胜负获得分进行加法计算得到待匹配对象的匹配分数,其中,加法计算包括:加权相加或者直接相加。其中,待匹配对象的匹配分数是对待匹配对象综合实力的数值评价,通过对待匹配对象当前的属性参数分、待匹配对象的基础排行分和胜负获得分进行加法计算得到。其中,加法计算包括直接相加和加权相加。加权相加,是根据待匹配对象的各项能力评价分对于匹配分数的影响确定的,若待匹配对象的该项能力评价分能对评价其综合实力的匹配分数产生较大的精度影响,则赋予该项评价分以较大的权重。根据上述权重的赋予方法,预先设置各项评价分的权重,并根据各评价分的分值和权重进行加权相加运算,得到待匹配对象的匹配分数。通过上述操作得到的匹配分数,参考到了待匹配对象的各项评价分对于匹配分数的影响,使评价待匹配对象综合实力的匹配分数具有较高精准度。
通过上述实施例,得到了待匹配对象综合实力的精确评价分数,根据该分数进行匹配,可以匹配到与匹配对象综合实力相近的目标对象。作为一种可选的实施例,匹配操作包括:查找匹配分数与待匹配对象的匹配分数的差值在预定范围的目标对象;将查找到的目标对象作为第二目标对象。
将待匹配对象的匹配分数与目标对象的匹配分数做差,通过该差值的绝对值与预定范围作对比,在差值的绝对值处于预定范围内的目标对象中,选取进行匹配的目标,其中,与待匹配对象差值为零目标对象优先匹配。匹配操作是根据差值的绝对值和预定范围作比较而确定的,其中,用作比较标准的预定范围,可以通过选取一个递增的分段函数,设定每段函数代表一个预定范围,从而在差值的绝对值不大于预定范围的情况下,选定做差双方进行匹配;在差值的绝对值大于预定范围的情况下,放大预定范围进行再次匹配,直到匹配成功为止,其中,放大预定范围可以通过选取上述分段函数的递增函数段实现。上述匹配操作,通过设置预定范围作为差值对比标准,选取差值的绝对值在预定范围内的双方进行匹配,可以保证综合实力相当的双方进行匹配。
在对抗游戏中,包括单独对抗和组队对抗的方式,单独对抗可通过上述实施例进行匹配,但是在组队对抗的过程中,同一组内各个对象的实力不一定平均,选取其中一个对象作为待匹配对象进行匹配,可能会使匹配的双方实力无法对等,未解决这一问题,一种可选的实施例为,获取与待匹配对象在同一组的所有对象的匹配分数的平均值,其中,同一组的对象与另外一组的目标对象进行集体对抗,另外一组中的目标对象为第二目标对象;查找匹配分数与同一组的所有对象的匹配分数的平均值的差值在预定范围内的目标对象;将查找到的目标对象作为另外一组的目标对象。
根据待匹配对象所在组内全部成员的匹配分数,获取该组成员匹配分数的平均值,再将该匹配分数的平均值与目标组成员匹配分数的评均值做差,选取差值的绝对值处于预设范围内的组所谓目标组进行匹配,其中,预设范围的设定方式,可以通过选取一个递增的分段函数,设定每段函数代表一个预定范围,从而在差值的绝对值不大于预定范围的情况下,选定做差双方进行匹配;在差值的绝对值大于预定范围的情况下,放大预定范围进行再次匹配,直到匹配成功为止,其中,放大预定范围可以通过选取上述分段函数的递增函数段实现。上述匹配操作,通过获取待匹配对象所在组成员匹配分数的评价值作为匹配依据,可以使实力相当的组进行匹配,确保匹配的准确性。
确定待匹配对象所在组成员匹配分数的平均值,可以通过绝对平均方法,直接通过计算得出组内成员匹配分数的平均值;还可以根据匹配需求,将同一组内的各个成员做离散偏向设计,根据设计结果得到该组的所有对象的匹配分数的平均值。
图2是根据本发明实施例的一种可选的匹配处理方法的流程图,图2示出了一个可选实施例,如图2所示,该方法包括:
步骤S202,根据玩家属性评分体系得到综合参数。
步骤S204,根据综合参数进行分段映射,得出玩家的属性参数分。
步骤S206,根据玩家的属性参数分,进行对抗,得到基础排行分。
用属性参数分为标准进行匹配,通过少数几次对抗来获得一个基础排行分,对玩家进行初次定级,粗略判断玩家实力。将属性参数分与基础排行分求和,得到基础排行分。基础排行分用于后续操作。
步骤S208,在正式开始寻找对手前,根据玩家当前的属性评分体系,得到玩家当前属性参数分。其中,每次寻找对手玩家的属性可能会发生改变,所以其参数分也会发生改变。
步骤S210,在玩家正式开始寻找对手的过程中,对基础排行分、当前参数分和场次胜负获得分求和得到匹配分数。通过该操作,可以去掉玩家的基础属性的影响并根据玩家当前能力获得匹配结果。
步骤S212,对抗的双方都将会根据对抗结果得到分数,该分数即为胜负获得分。
步骤S214,根据对抗双方的胜负结果,决定双方的增分和扣分规则,使胜负双方得到胜负获得分。获胜方将增加分数,失败方将减少分数。胜负双方的得分之和等于一个固定值。该固定值为每次对抗的待分配分数,该分数通过用待分配总分数除以期望场次得到。即对抗胜利方将得到失败方扣除的分数和待分配分数。若玩家的属性参数分与基础排行分低的一方获胜,其获得的增加分数将会越多,失败方扣除的分数也会增多。若玩家的属性参数分与基础排行分高的一方获胜,其获得的增加分数将会越少,失败方扣除的分数也会减少。通过该方法,可以控制分数增长,可以按照需要调控分数的增张的速度和频率,还可以根据弱胜强增加快,强胜弱的原则,快速判断玩家的实际水平。对抗双方根据增加的分数和减少的分数来修正匹配过程中的分数变化,使胜者和败者的排行关系变化更精准,匹配到的对手也就更精确且有挑战性了。
步骤S216,根据匹配分数来进行寻找对手。每次匹配玩家的属性可能变化,但是计算分数却不能出现莫名的波动,所以需要是一个恒稳的数值,因此计分可以采用基础排行分场次胜负获得分的方式。具体匹配的规则为,根据玩家的匹配分数,得到待匹配玩家队伍成员的平均排行分数,并将双方准备对抗队伍的平均排行分数做差,差值最接近0的优先对抗,如果找不到对手,则随匹配时间进行放大差值的绝对值进行寻找,直到找到合适且准确的对手。其中,平均排行分数,未必是绝对平均,可以根据需求做一些离散偏向设计。
通过本发明上述实施例,由于玩家的参数随胜负一直波动,所以寻找的对手实力也会在一定区间内存变化,战斗次数越多,实力排行也会更精准,该方法也可以沿用演绎到其他涉及对抗的传统行业里,例如:竞技对抗比赛,经济兼并建模等。
图3是根据本发明实施例的一种匹配处理装置的示意图,如图3所示,该装置包括:第一获取单元31,用于获取待匹配对象的属性参数分,其中,所述属性参数分是根据所述待匹配对象的属性值获得的;第二获取单元33,用于获取所述待匹配对象的基础排行分,其中,所述基础排行分是根据所述待匹配对象与第一目标对象对抗之后得到,所述第一目标对象是根据所述待匹配对象的属性参数分匹配得到的,所述第一目标对象为一个或多个;第三获取单元35,用于获取所述待匹配对象的胜负获得分,其中,所述胜负获得分是根据所述待匹配对象在历史对抗中的胜负关系得到的;第四获取单元37,用于根据所述待匹配对象当前的属性参数分、所述待匹配对象的基础排行分和所述胜负获得分得到所述待匹配对象的匹配分数,其中,所述匹配分数用于为所述待匹配对象分配对抗的第二目标对象,所述第二目标对象为一个或多个。
通过上述实施例,根据匹配对象的属性值,获取待匹配选项的属性参数分。再根据待匹配对象的属性参数分,确定第一目标,使其与待匹配对象进行匹配对抗,并根据对抗结果确定得到待匹配对象的基础排行分。进而,根据待匹配目标在历史对抗中的胜负关系,获取待匹配对象的胜负获得分。根据待匹配对象当前的属性参数分、待匹配对象的基础排行分和胜负获得分得到待匹配对象的匹配分数,并根据匹配分数分配对抗的第二目标对象,解决数值评价不准确导致的匹配精度低的技术问题。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,可以为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccessMemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种匹配处理方法,其特征在于,包括:
获取待匹配对象的属性参数分,其中,所述属性参数分是根据所述待匹配对象的属性值获得的;
获取所述待匹配对象的基础排行分,其中,所述基础排行分是根据所述待匹配对象与第一目标对象对抗之后得到,所述第一目标对象是根据所述待匹配对象的属性参数分匹配得到的,所述第一目标对象为一个或多个;
获取所述待匹配对象的胜负获得分,其中,所述胜负获得分是根据所述待匹配对象在历史对抗中的胜负关系得到的;
根据所述待匹配对象当前的属性参数分、所述待匹配对象的基础排行分和所述胜负获得分得到所述待匹配对象的匹配分数,其中,所述匹配分数用于为所述待匹配对象分配对抗的第二目标对象,所述第二目标对象为一个或多个。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取所述待匹配对象的属性参数分包括:
获取多个所述属性值,并综合多个所述属性值得到综合参数,根据所述综合参数从预先设置的映射关系中查找到所述综合参数对应的属性参数分;和/或,
获取一个所述属性值,根据一个所述属性值从预先设置的映射关系中查找到所述属性值对应的属性参数分。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基础排行分是根据所述待匹配对象与所述第一目标对象对抗预定次数之后得到的,所述预定次数小于阈值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取所述待匹配对象的胜负获得分包括:
获取每一次对抗对应的得分数;
至少根据该次对抗的胜负情况从该次对抗对应的得分数中为胜负双方分配分数;
综合所述待匹配对象的从至少一次历史对抗中得到的分数,得到所述胜负获得分。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,获取每一次对抗对应的该次对抗的得分数包括:
获取总得分数和期望对抗次数;
将所述总得分数除以所述期望对抗次数,得到对每一次对抗对应的得分数。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,至少根据该次对抗的胜负情况从该次对抗对应的得分数中为胜负双方分配分数包括:
获取所述胜负双方的属性参数分为该次对抗的胜利方和失败方分配分数。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,为该次对抗的胜利方和失败方分配分数包括:
对抗失败方得到的所述胜负获得分为负,对抗获胜方得到的所述胜负获得分为正,其中,每次对抗双方的胜负获得分之和即为所述每一次对抗对应的得分数;
其中,对抗失败方得到的所述胜负获得分为预定值。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述待匹配对象当前的属性参数分、所述待匹配对象的基础排行分和所述胜负获得分得到所述待匹配对象的匹配分数包括:
对所述待匹配对象当前的属性参数分、所述待匹配对象的基础排行分和所述胜负获得分进行加法计算得到所述待匹配对象的匹配分数,其中,所述加法计算包括:加权相加或者直接相加。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法,其特征在于,还包括:
查找匹配分数与所述待匹配对象的匹配分数的差值在预定范围的目标对象;
将查找到的目标对象作为所述第二目标对象。
10.根据权利要求1至8中任一项所述的方法,其特征在于,还包括:
获取与所述待匹配对象在同一组的所有对象的匹配分数的平均值,其中,所述同一组的对象与另外一组的目标对象进行集体对抗,所述另外一组中的目标对象为所述第二目标对象;
查找匹配分数与所述同一组的所有对象的匹配分数的平均值的差值在预定范围内的目标对象;
将查找到的目标对象作为所述另外一组的目标对象。
11.一种匹配处理装置,其特征在于,包括:
第一获取单元,用于获取待匹配对象的属性参数分,其中,所述属性参数分是根据所述待匹配对象的属性值获得的;
第二获取单元,用于获取所述待匹配对象的基础排行分,其中,所述基础排行分是根据所述待匹配对象与第一目标对象对抗之后得到,所述第一目标对象是根据所述待匹配对象的属性参数分匹配得到的,所述第一目标对象为一个或多个;
第三获取单元,用于获取所述待匹配对象的胜负获得分,其中,所述胜负获得分是根据所述待匹配对象在历史对抗中的胜负关系得到的;
第四获取单元,用于根据所述待匹配对象当前的属性参数分、所述待匹配对象的基础排行分和所述胜负获得分得到所述待匹配对象的匹配分数,其中,所述匹配分数用于为所述待匹配对象分配对抗的第二目标对象,所述第二目标对象为一个或多个。
CN201611018538.0A 2016-11-18 2016-11-18 匹配处理方法及装置 Active CN106512407B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611018538.0A CN106512407B (zh) 2016-11-18 2016-11-18 匹配处理方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611018538.0A CN106512407B (zh) 2016-11-18 2016-11-18 匹配处理方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106512407A true CN106512407A (zh) 2017-03-22
CN106512407B CN106512407B (zh) 2020-02-14

Family

ID=58353002

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611018538.0A Active CN106512407B (zh) 2016-11-18 2016-11-18 匹配处理方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106512407B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108392828A (zh) * 2018-03-16 2018-08-14 深圳冰川网络股份有限公司 一种针对moba类游戏的玩家在线匹配方法和系统
CN108744525A (zh) * 2018-05-29 2018-11-06 深圳市紫石文化传播有限公司 一种匹配方法和装置
CN109495456A (zh) * 2018-10-30 2019-03-19 腾讯科技(深圳)有限公司 匹配模块的验证方法、装置及可读存储介质
WO2019085823A1 (zh) * 2017-10-31 2019-05-09 腾讯科技(深圳)有限公司 游戏信息的确定方法和装置、存储介质、电子装置
CN109745708A (zh) * 2017-11-02 2019-05-14 北京金山安全软件有限公司 对手匹配方法及装置
CN110193202A (zh) * 2019-05-31 2019-09-03 重庆誉存大数据科技有限公司 一种客户间的连接匹配方法及系统
CN112805076A (zh) * 2018-09-07 2021-05-14 威尔乌集团 用于玩家安排比赛的机器学习的信任度评分
CN113111225A (zh) * 2021-03-28 2021-07-13 根尖体育科技(北京)有限公司 用于篮球赛事的自动匹配组队方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000296269A (ja) * 1999-04-15 2000-10-24 Enix Corp ビデオゲーム装置およびプログラムを格納した記録媒体
CN103635933A (zh) * 2011-06-30 2014-03-12 微软公司 通过网络匹配用户
CN104436656A (zh) * 2014-12-24 2015-03-25 深圳市腾讯计算机系统有限公司 游戏应用中用户的匹配方法和装置
CN105582673A (zh) * 2015-11-09 2016-05-18 广州多益网络科技有限公司 对象匹配的方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000296269A (ja) * 1999-04-15 2000-10-24 Enix Corp ビデオゲーム装置およびプログラムを格納した記録媒体
CN103635933A (zh) * 2011-06-30 2014-03-12 微软公司 通过网络匹配用户
CN104436656A (zh) * 2014-12-24 2015-03-25 深圳市腾讯计算机系统有限公司 游戏应用中用户的匹配方法和装置
CN105582673A (zh) * 2015-11-09 2016-05-18 广州多益网络科技有限公司 对象匹配的方法及系统

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019085823A1 (zh) * 2017-10-31 2019-05-09 腾讯科技(深圳)有限公司 游戏信息的确定方法和装置、存储介质、电子装置
CN109745708A (zh) * 2017-11-02 2019-05-14 北京金山安全软件有限公司 对手匹配方法及装置
CN108392828A (zh) * 2018-03-16 2018-08-14 深圳冰川网络股份有限公司 一种针对moba类游戏的玩家在线匹配方法和系统
CN108392828B (zh) * 2018-03-16 2021-07-16 深圳冰川网络股份有限公司 一种针对moba类游戏的玩家在线匹配方法和系统
CN108744525A (zh) * 2018-05-29 2018-11-06 深圳市紫石文化传播有限公司 一种匹配方法和装置
CN108744525B (zh) * 2018-05-29 2021-06-01 深圳市紫石文化传播有限公司 一种匹配方法和装置
CN112805076A (zh) * 2018-09-07 2021-05-14 威尔乌集团 用于玩家安排比赛的机器学习的信任度评分
CN109495456A (zh) * 2018-10-30 2019-03-19 腾讯科技(深圳)有限公司 匹配模块的验证方法、装置及可读存储介质
CN109495456B (zh) * 2018-10-30 2021-06-11 腾讯科技(深圳)有限公司 匹配模块的验证方法、装置及可读存储介质
CN110193202A (zh) * 2019-05-31 2019-09-03 重庆誉存大数据科技有限公司 一种客户间的连接匹配方法及系统
CN113111225A (zh) * 2021-03-28 2021-07-13 根尖体育科技(北京)有限公司 用于篮球赛事的自动匹配组队方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106512407B (zh) 2020-02-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106512407A (zh) 匹配处理方法及装置
CN108392828A (zh) 一种针对moba类游戏的玩家在线匹配方法和系统
Anik et al. Player’s performance prediction in ODI cricket using machine learning algorithms
Ahmed et al. Cricket team selection using evolutionary multi-objective optimization
Csató Optimal tournament design: Lessons from the men’s handball Champions League
Bonomo et al. Mathematical programming as a tool for virtual soccer coaches: a case study of a fantasy sport game
EP3043311B1 (en) Information processing device
Rodrigues et al. Cricket squad analysis using multiple random forest regression
Sobkowicz et al. Inequalities, chance and success in sport competitions: Simulations vs empirical data
O’Brien et al. A complex networks approach to ranking professional Snooker players
Lutz Fantasy football prediction
Prince et al. Designing fair 8-and 16-team knockout tournaments
Erhan et al. Comparing the performance of basketball players with decision trees and TOPSIS
Dahl A matrix-based ranking method with application to tennis
Tirtho et al. Cricketer’s tournament-wise performance prediction and squad selection using machine learning and multi-objective optimization
Cseh et al. The Swiss Gambit
da Silva et al. A simple non-Markovian computational model of the statistics of soccer leagues: Emergence and scaling effects
Ke et al. A unified machine learning framework for basketball team roster construction: NBA and WNBA
Ahmed et al. Evolutionary multi-objective optimization and decision making approaches to cricket team selection
Dinh et al. Simulating competitiveness and precision in a tournament structure: A reaper tournament system
Bangdiwala et al. Using ML Models to Predict Points in Fantasy Premier League
Bando et al. Improving Adaptive Pairing Method in Incomplete PairedComparison Design
Csató et al. A comprehensive analysis of soccer penalty shootout designs
Siddharth et al. Model Driven Inputs to aid Athlete's Decision Making
TWI773619B (zh) 自動化產生賽程系統

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant