CN107866071A - 游戏角色推荐方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种游戏角色推荐方法和装置，应用于终端设备，且该终端设备中预存有多个游戏角色以及两两之间的相似度，所述游戏角色推荐方法包括获取玩家在预设时段内所选择的游戏角色使用信息；基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算每个游戏角色的推荐评分；选取满足预设规则的推荐评分所对应的游戏角色，并将其作为推荐角色。本发明基于玩家习惯和喜好智能化、灵活化的向玩家推荐满足其需求的游戏角色，能够有效改善玩家体验。

Description

游戏角色推荐方法和装置

技术领域

本发明涉及游戏开发技术领域，具体而言，涉及一种游戏角色推荐方法和装置。

背景技术

在MOBA(Multiplayer Online Battle Arena Games，多人在线战术竞技游戏)类游戏中，通常会提供很多个英雄供玩家游戏使用。但是，在现有的游戏中进行游戏角色推荐时，均是由系统根据预设的推荐模式向玩家推荐各游戏角色，无法满足不同玩家的使用需求，从而导致游戏体验度较差。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种游戏角色推荐方法和装置，能够有效解决上述问题。

本发明较佳实施例提供一种游戏角色推荐方法，应用于终端设备，该终端设备中预存有多个游戏角色以及两两之间的相似度，所述游戏角色推荐方法包括：

获取玩家在预设时段内所选择的游戏角色使用信息；

基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算每个游戏角色的推荐评分；

选取满足预设规则的推荐评分所对应的游戏角色，并将其作为推荐角色。

在本发明较佳实施例的选择中，分别计算各游戏角色的推荐评分的步骤包括：

提取所述游戏角色使用信息中包含的各游戏角色的历史使用情况，并计算各自对应的历史使用率；

根据各游戏角色两两之间的相似度以及各游戏角色的历史使用率，计算所述多个游戏角色中每个游戏角色的推荐评分。

在本发明较佳实施例的选择中，所述方法还包括：

判断所述推荐角色与玩家已经拥有的游戏角色是否相同，若相同，则取消该推荐角色，反之，则将该推荐角色进行显示以供玩家进行选择。

在本发明较佳实施例的选择中，基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的分别计算每个游戏角色的推荐评分的步骤包括：

从所述多个游戏角色中选出与玩家已经拥有的游戏角色不同的游戏角色并保存为待推荐角色集；

基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算所述待推荐角色集中每个待推荐角色的推荐评分。

在本发明较佳实施例的选择中，多个游戏角色两两之间的相似度可通过以下步骤得到：

针对每一个游戏角色，基于不同维度将该游戏角色对应的属性信息拆分为多个属性子信息；

对每个属性子信息进行赋值处理以得到所述游戏角色对应的特征向量；

根据各游戏角色对应的特征向量分别计算各游戏角色两两之间的相似度。

在本发明较佳实施例的选择中，在根据各游戏角色对应的特征向量分别计算各游戏角色两两之间的相似度时可采用余弦定理进行计算，其中，所述余弦定理为其中，A_i代表游戏角色A的特征向量，B_i代表游戏角色B的特征向量，θ为特征向量A_i和特征向量B_i之间的夹角。

本发明较佳实施例还提供一种游戏角色推荐装置，应用于终端设备，该终端设备中预存有多个游戏角色以及两两之间的相似度，所述游戏角色推荐装置包括：

信息获取模块，用于获取玩家在预设时段内所选择的游戏角色使用信息；

评分计算模块，用于基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算每个游戏角色的推荐评分；

角色选取模块，用于选取满足预设规则的推荐评分所对应的游戏角色，并将其作为推荐角色。

在本发明较佳实施例的选择中，所述评分计算模块的步骤包括：

第一计算单元，用于提取所述游戏角色使用信息中各游戏角色的历史使用情况并计算各自对应的历史使用率；

第二计算单元，用于根据各游戏角色两两之间的相似度以及各游戏角色的历史使用率，计算所述多个游戏角色中每个游戏角色的推荐评分。

在本发明较佳实施例的选择中，所述装置还包括：

角色判断模块，用于判断所述推荐角色与玩家已经拥有的游戏角色是否相同，若相同，则取消该推荐角色，反之，则将该推荐角色进行显示以供玩家进行选择。

在本发明较佳实施例的选择中，所述评分计算模块包括：

角色选取单元，用于从所述多个游戏角色中选取与玩家已经拥有的游戏角色不同的游戏角色，以保存为待推荐角色集；

第三计算单元，用于基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算所述待推荐角色集中每个待推荐角色的推荐评分。

与现有技术相比，本发明提供一种游戏角色推荐方法和装置，其中，基于玩家游戏过程中选取的历史游戏角色信息以及各游戏角色之间的相似性，选取更加符合玩家习惯和兴趣的游戏角色进行推荐，有效提高了游戏角色推荐过程的智能化、人性化，进而满足不同玩家的游戏需求，改善玩家游戏体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例提供的游戏角色推荐方法和装置的应用场景示意图。

图2为本发明实施例提供的游戏角色推荐方法的流程示意图。

图3为本发明实施例提供的各游戏角色的特征向量示意图。

图4为本发明实施例提供的游戏角色推荐方法的子流程示意图。

图5为本发明实施例提供的游戏角色推荐方法的另一流程示意图。

图6为本发明实施例提供的游戏角色推荐装置的方框结构示意图。

图标：10-终端设备；100-游戏角色推荐装置；110-信息获取模块；120-评分计算模块；130-角色选取模块；140-角色判断模块；200-存储器；300-存储控制器；400-处理器。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

如图1所示，为本发明实施例提供的应用游戏角色推荐方法和装置的终端设备10的结构示意图，其中，该终端设备10包括游戏角色推荐装置100、存储器200、存储控制器300以及处理器400。其中，所述存储器200、存储控制器300、处理器400各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件之间通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述游戏角色推荐装置100包括至少一个可以软件或固件的形式存储于所述存储器200中或固化在所述终端设备10的操作系统中的软件功能模块。所述处理器400在所述存储控制器300的控制下访问所述存储器200，以用于执行所述存储器200中存储的可执行模块，例如所述游戏角色推荐装置100所包括的软件功能模块及计算机程序等。可选地，所述终端设备10可以是，但不限于智能手机、IPAD、电脑、服务器等。

应当理解，图1所示的结构仅为示意。所述终端设备10可以具有比图1所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。其中，图1所示的各组件可以由软件、硬件或者其组合实现。

进一步地，如图2所示，是本发明较佳实施例提供的一种游戏角色推荐方法的流程示意图。所述游戏角色推荐方法应用于图1中所示的终端设备10。下面将结合图2对所述游戏角色推荐方法的具体流程及步骤进行详细阐述。

首先需要说明的是，根据各游戏角色的不同，影响玩家选取游戏角色的因素也多种多样，例如英雄偏好、熟练程度等，加之，在实际游戏过程中，玩家喜欢具有共性的英雄群体，如主播群体偏好可炫耀操作的英雄、女性群体偏好操作简单的英雄、二次元群体偏好形象有吸引力的英雄等。因此，本实施例基于上述玩家的游戏角色选用习惯以及各游戏角色之间的相似性给出一种高效、智能的游戏角色推荐方法，具体如下。

其中，在实现游戏角色推荐方法之前，终端设备10中需要预存多个游戏角色，以及各游戏角色两两之间的相似度。具体地，在本实施例中，各游戏角色两两之间的相似度可通过步骤S110到步骤S130计算得到，具体如下。

步骤S110，针对每一个游戏角色，基于不同维度将该游戏角色对应的属性信息拆分为多个属性子信息。

具体地，由于每个游戏角色包括多个维度的属性子信息，例如职业定位(战士、法师、射手、辅助、坦克等)、玩法特征(机动性、爆发性、炫耀性、特殊机制))、形象特征(高颜男、高颜女)、上手难度(新手、高难度)等，因此，本实施例中可根据各游戏角色对应的多个维度的属性子信息将各游戏角色进行拆分。

步骤S120，对每个属性子信息进行赋值处理以得到所述游戏角色对应的特征向量。

本实施例中，可根据先验知识对每一游戏角色对应的各属性子信息进行赋值，且根据经验权重进行系数放大或缩小，以得到每个英雄的特征向量。例如，假设游戏角色数据库中包括A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M、N、O、P、Q、R、S、T和U共21个角色，那么，对各游戏角色对应的多个属性子信息进行赋值后的具体特征向量可如图3所示。

步骤S130，根据各游戏角色对应的特征向量分别计算各游戏角色两两之间的相似度。

本实施例中，可利用余弦定理计算各游戏角色两两之间的相似度，例如，以角色A和角色B为例，那么二者之间的相似度可以表示为其中，A_i代表游戏角色A的特征向量，B_i代表游戏角色B的特征向量，θ为特征向量A_i和特征向量B_i之间的夹角。

进一步地，基于上述各游戏角色两两之间的相似度，下面为本实施例给出的游戏角色推荐方法，具体如下。

步骤S140，获取玩家在预设时段内所选择的游戏角色使用信息。

其中，所述预设时段可根据实际需求进行选择，本实施例在此不做限制。另外，在获取玩家在预设时段内所选择的游戏角色使用信息时，该游戏角色使用信息可以包括，但不限于相同游戏角色的使用频率和使用时长、各游戏角色的游戏状态信息、特效执行结果等。

步骤S150，基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算每个游戏角色的推荐评分。其中，假设基于所述游戏角色使用信息中包含的使用率信息实现游戏角色的推荐，那么，如图4所示，计算每个游戏角色的推荐评分的具体过程可通过以下子步骤实现。

子步骤S151，提取所述游戏角色使用信息中包含的各游戏角色的历史使用情况，并计算各自对应的历史使用率。

子步骤S152，根据各游戏角色两两之间的相似度以及各游戏角色的历史使用率，计算所述多个游戏角色中每个游戏角色的推荐评分。

具体地，假设所述游戏角色使用信息中包含如角色A、角色B、角色C、角色D、角色E、角色F和角色G共7个游戏角色，且其中角色A的使用率为R(A)、角色B的使用率为R(B)、角色C的使用率为R(C)、角色D的使用率为R(D)、角色E的使用率为R(F)、角色G的使用率为R(G)。另外，所述终端设备10中预存有角色A、角色B、角色C、角色D、角色E、角色F和角色G各角色两两之间的相似度，其分别为S(A,A)、S(A,B)、S(A,C)、S(A,D)、S(A,E)、S(A,F)、S(A,G)、S(B,B)、S(C,B)、S(B,E)、S(B,F)、S(B,G)…………，那么，可有角色A、角色B、角色C、角色D、角色E、角色F和角色G中各角色的推荐评分分别为：

F(A)＝R(A)×S(A，A)+R(B)×S(A，B)+R(C)×S(A，C)+……+R(G)×S(A，G)；

F(B)＝R(A)×S(A,B)+R(B)×S(B,B)+R(C)×S(B,C)+……+R(G)×S(B,G)；

F(C)＝R(A)×S(A,C)+R(B)×S(C,B)+R(C)×S(C,C)+……+R(G)×S(C,G)；

F(D)＝R(A)×S(A,D)+R(B)×S(D,B)+R(C)×S(C,D)+……+R(G)×S(D,G)；

F(E)＝R(A)×S(A,E)+R(B)×S(E,B)+R(C)×S(C,E)+……+R(G)×S(E,G)；

F(F)＝R(A)×S(A,F)+R(B)×S(F,B)+R(C)×S(C,F)+……+R(G)×S(F,G)；

F(G)＝R(A)×S(A,G)+R(B)×S(G,B)+R(C)×S(C,G)+……+R(G)×S(G,G)；

在此应注意，上述角色A、角色B、角色C、角色D、角色E、角色F和角色G各角色中的使用率若为0，则认为该角色未被使用过。

步骤S160，选取满足预设规则的推荐评分所对应的游戏角色，并将其作为推荐角色。

本实施例中，所述预设规则可以根据实际需求进行灵活设定，例如，实际实施时，所述预设预设规则可以是选取各推荐评分中的最大值对应的游戏角色进行推荐，也可以是将各推荐评分值中大于一固定值的推荐评分对应的游戏角色进行推荐，也可以是选取评分值排名靠前的一个或多个游戏角色作为推荐角色等，本实施例在此不做具体限制。

另外，根据实际需求，如果步骤S160是对游戏角色数据库中的所有游戏角色进行评分的，那么可能存在用于推荐的推荐角色玩家已经拥有，因此，从而导致游戏角色推荐的有效性降低，因此，为了避免这一问题，本实施例还给了如图2中所示的步骤S170或如图5中所示的步骤S180和步骤S190，具体如下。

步骤S170，判断所述推荐角色与玩家已经拥有的游戏角色是否相同，若相同，则取消该推荐角色，反之，则将该推荐角色进行显示以供玩家进行选择。

实际实施时，在根据所述推荐角色进行推荐时，可先将该用于推荐的推荐角色与玩家已经拥有的玩家角色进行比对，以剔除相同角色，进一步改善玩家体验以及避免无效推荐。

在此应理解，根据游戏场景、类型等不同，上述玩家已经拥有的游戏角色可以是玩家已经购买的游戏角色，也可以是玩家已选择或者使用过的游戏角色等，本实施例在此不做具体限制。

步骤S180，从所述多个游戏角色中选出与玩家已经拥有的游戏角色不同的游戏角色并保存为待推荐角色集。

步骤S190，基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算所述待推荐角色集中每个待推荐角色的推荐评分。

具体地，步骤S180中是通过在对各游戏角色进行评分之前，从多个游戏角色中预先剔除与玩家已经拥有的游戏角色相同的角色，从而既能有效降低推荐评分计算时的数据计算量，又能保证推荐角色的有效性。另外步骤S190中给出的推荐评分的计算方法与步骤S150中相同，本实施例在此不再赘述。

进一步地，如图6所示，为本实例给出的应用于所述终端设备10的游戏角色推荐装置100的方框结构示意图，其中，该游戏角色推荐装置100包括信息获取模块110、评分计算模块120、角色选取模块130和角色判断模块140。

所述信息获取模块110，用于获取玩家在预设时段内所选择的游戏角色使用信息；本实施例中，关于所述信息获取模块110的描述具体可参考对图2中所示的步骤S140的详细描述，也即，所述步骤S140可以由信息获取模块110执行。

所述评分计算模块120，用于基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算每个游戏角色的推荐评分；本实施例中，关于所述评分计算模块120的描述具体可参考对图2中所示的步骤S150的详细描述，也即，所述步骤S150可以由评分计算模块120执行。可选地，本实施例中，所述评分计算模块120可以包括第一计算单元、第二计算单元、角色选取单元和第三计算单元。

所述第一计算单元，用于提取所述游戏角色使用信息中各游戏角色的历史使用情况并计算各自对应的历史使用率；本实施例中，关于所述第一计算单元的描述具体可参考对图4中所示的步骤S151的详细描述，也即，所述步骤S151可以由第一计算单元执行。

所述第二计算单元，用于根据各游戏角色两两之间的相似度以及各游戏角色的历史使用率，计算所述多个游戏角色中每个游戏角色的推荐评分。本实施例中，关于所述第二计算单元的描述具体可参考对图4中所示的步骤S152的详细描述，也即，所述步骤S152可以由第二计算单元执行。

所述角色选取单元，用于从所述多个游戏角色中选取与玩家已经拥有的游戏角色不同的游戏角色，以保存为待推荐角色集；本实施例中，关于所述角色选取单元的描述具体可参考对图2中所示的步骤S180的详细描述，也即，所述步骤S180可以由角色选取单元执行。

所述第三计算单元，用于基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算所述待推荐角色集中每个待推荐角色的推荐评分。本实施例中，关于所述第三计算单元的描述具体可参考对图2中所示的步骤S190的详细描述，也即，所述步骤S190可以由第三计算单元执行。

所述角色选取模块130，用于选取满足预设规则的推荐评分所对应的游戏角色，并将其作为推荐角色。本实施例中，关于所述角色选取模块130的描述具体可参考对图2中所示的步骤S160的详细描述，也即，所述步骤S160可以由角色选取模块130执行。

所述角色判断模块140，用于判断所述推荐角色与玩家已经拥有的游戏角色是否相同，若相同，则取消该推荐角色，反之，则将该推荐角色进行显示以供玩家进行选择。本实施例中，关于所述角色判断模块140的描述具体可参考对图2中所示的步骤S170的详细描述，也即，所述步骤S170可以由角色判断模块140执行。

综上所述，本发明提供一种游戏角色推荐方法和装置，其中，基于玩家游戏过程中选取的历史游戏角色信息以及各游戏角色之间的相似性，选取更加符合玩家习惯和兴趣的游戏角色进行推荐，有效提高了游戏角色推荐过程的智能化、人性化，进而满足不同玩家的游戏需求，改善玩家游戏体验。

在本发明的描述中，术语“设置”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其他方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的预设数量个实施例的装置、方法和计算机程序产品可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分。所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或预设数量个用于实现规定的逻辑功能。

也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种游戏角色推荐方法，其特征在于，应用于终端设备，该终端设备中预存有多个游戏角色以及两两之间的相似度，所述游戏角色推荐方法包括：

获取玩家在预设时段内所选择的游戏角色使用信息；

基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算每个游戏角色的推荐评分；

选取满足预设规则的推荐评分所对应的游戏角色，并将其作为推荐角色。

2.根据权利要求1所述的游戏角色推荐方法，其特征在于，分别计算各游戏角色的推荐评分的步骤包括：

提取所述游戏角色使用信息中包含的各游戏角色的历史使用情况，并计算各自对应的历史使用率；

根据各游戏角色两两之间的相似度以及各游戏角色的历史使用率，计算所述多个游戏角色中每个游戏角色的推荐评分。

3.根据权利要求2所述的游戏角色推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断所述推荐角色与玩家已经拥有的游戏角色是否相同，若相同，则取消该推荐角色，反之，则将该推荐角色进行显示以供玩家进行选择。

4.根据权利要求2所述的游戏角色推荐方法，其特征在于，基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的分别计算每个游戏角色的推荐评分的步骤包括：

从所述多个游戏角色中选出与玩家已经拥有的游戏角色不同的游戏角色并保存为待推荐角色集；

基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算所述待推荐角色集中每个待推荐角色的推荐评分。

5.根据权利要求1所述的游戏角色推荐方法，其特征在于，多个游戏角色两两之间的相似度可通过以下步骤得到：

针对每一个游戏角色，基于不同维度将该游戏角色对应的属性信息拆分为多个属性子信息；

对每个属性子信息进行赋值处理以得到所述游戏角色对应的特征向量；

根据各游戏角色对应的特征向量分别计算各游戏角色两两之间的相似度。

6.根据权利要求5所述的游戏角色推荐方法，其特征在于，在根据各游戏角色对应的特征向量分别计算各游戏角色两两之间的相似度时可采用余弦定理进行计算，其中，所述余弦定理为其中，A_i代表游戏角色A的特征向量，B_i代表游戏角色B的特征向量，θ为特征向量A_i和特征向量B_i之间的夹角。

7.一种游戏角色推荐装置，其特征在于，应用于终端设备，该终端设备中预存有多个游戏角色以及两两之间的相似度，所述游戏角色推荐装置包括：

信息获取模块，用于获取玩家在预设时段内所选择的游戏角色使用信息；

评分计算模块，用于基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算每个游戏角色的推荐评分；

角色选取模块，用于选取满足预设规则的推荐评分所对应的游戏角色，并将其作为推荐角色。

8.根据权利要求7所述的游戏角色推荐装置，其特征在于，所述评分计算模块的步骤包括：

第一计算单元，用于提取所述游戏角色使用信息中各游戏角色的历史使用情况并计算各自对应的历史使用率；

第二计算单元，用于根据各游戏角色两两之间的相似度以及各游戏角色的历史使用率，计算所述多个游戏角色中每个游戏角色的推荐评分。

9.根据权利要求8所述的游戏角色推荐装置，其特征在于，所述装置还包括：

角色判断模块，用于判断所述推荐角色与玩家已经拥有的游戏角色是否相同，若相同，则取消该推荐角色，反之，则将该推荐角色进行显示以供玩家进行选择。

10.根据权利要求7所述的游戏角色推荐装置，其特征在于，所述评分计算模块包括：

角色选取单元，用于从所述多个游戏角色中选取与玩家已经拥有的游戏角色不同的游戏角色，以保存为待推荐角色集；

第三计算单元，用于基于所述游戏角色使用信息以及预存的多个游戏角色之间的相似度信息，分别计算所述待推荐角色集中每个待推荐角色的推荐评分。