CN109568960A - 游戏叙事模型难度调整方法及设备 - Google Patents

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CN109568960A CN201811454592.9A CN201811454592A CN109568960A CN 109568960 A CN109568960 A CN 109568960A CN 201811454592 A CN201811454592 A CN 201811454592A CN 109568960 A CN109568960 A CN 109568960A
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Abstract

本发明涉及一种游戏叙事模型难度调整方法及设备，应用于游戏控制技术领域，解决了相关技术中玩家游戏能力与游戏难度不匹配的问题，其中，方法包括：基于贝叶斯网络生成游戏叙事模型，游戏叙事模型包括游戏角色，获取游戏角色的行为参数，根据游戏角色的行为参数生成玩家性能参数，根据玩家性能参数及历史游戏叙事模型调整游戏叙事模型。

Description

游戏叙事模型难度调整方法及设备
技术领域
本发明涉及游戏控制技术领域，具体涉及一种游戏叙事模型难度调整方法及设备。
背景技术
电子游戏是指在计算机、智能终端等电子设备平台上运行的游戏软件。这种软件是一种具有娱乐功能的软件，可以为玩家提供身临其境的体验。游戏玩家在游戏过程中，可以实现一个或多个目标，例如杀死怪物，完成高积分等。
相关技术中，游戏各关卡的难度及场景的设定是固定不变的，当游戏玩家的游戏能力与游戏难度不匹配时，就会使游戏玩家丧失继续游戏的兴趣，使得该款游戏的使用率降低。
发明内容
有鉴于此，为了至少在一定程度上解决相关技术中存在的问题，提供一种游戏叙事模型难度调整方法及设备。
本发明采用如下技术方案：
第一方面，一种游戏叙事模型难度调整方法，包括：
基于贝叶斯网络生成游戏叙事模型；所述游戏叙事模型包括游戏角色；
获取所述游戏角色的行为参数；
根据所述游戏角色的行为参数生成玩家性能参数；
根据所述玩家性能参数及历史游戏叙事模型调整所述游戏叙事模型。
可选的，所述根据所述玩家性能参数及历史游戏叙事模型建立游戏难度调整模型，包括：
获取玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型；
根据所述玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型建立游戏难度调整模型。
可选的，所述根据所述玩家性能参数及历史游戏叙事模型调整所述游戏叙事模型，包括：
根据玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型建立游戏难度调整模型；
根据所述游戏难度调整模型调整所述游戏叙事模型。
可选的，所述玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型，包括：前一级游戏叙事模型及前一级游戏叙事模型生成的玩家性能参数，
所述根据玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型建立游戏难度调整模型，包括：
根据前一级游戏叙事模型及前一级游戏叙事模型生成的玩家性能参数建立游戏难度调整模型。
可选的，所述玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型，包括：前N级游戏叙事模型及前N级游戏叙事模型分别生成的玩家性能参数，
所述根据玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型建立游戏难度调整模型，包括：
根据前N游戏叙事模型及前N游戏叙事模型分别生成的玩家性能参数建立游戏难度调整模型。
可选的，所述游戏叙事模型还包括游戏场景；
所述获取所述游戏角色的行为参数，包括：
获取玩家操作指令；
提取所述游戏场景中的游戏节点；
根据所述游戏节点、所述操作指令及所述游戏角色获取游戏角色行为参数。
可选的，所述游戏角色的行为参数包括包括玩家行为参数和非玩家行为参数；
所述根据游戏角色的行为参数生成玩家性能参数，包括：
将玩家行为参数和非玩家行为参数进行交互；
根据交互结果生成所述玩家性能参数。
可选的，所述玩家性能参数包括玩家花费时间、玩家是否过关。
可选的，所述基于贝叶斯网络生成游戏叙事模型，包括：
获取游戏原型，
将所述游戏原型写入贝叶斯网络，生成游戏叙事模型。
第二方面，一种游戏叙事模型难度调整设备，包括：
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行第一方面所述的方法的任一步骤。
第三方面，一种游戏叙事模型难度调整装置，包括：
模型生成模块，用于基于贝叶斯网络生成游戏叙事模型；所述游戏叙事模型包括游戏角色；
获取模块，用于获取所述游戏角色的行为参数；
参数生成模块，用于根据所述游戏角色的行为参数生成玩家性能参数；
调整模块，用于根据所述玩家性能参数及历史游戏叙事模型调整所述游戏叙事模型。
第四方面，一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现第一方面所述的游戏叙事模型难度调整方法的任一步骤。
本发明采用以上技术方案，基于贝叶斯网络生成游戏叙事模型，通过获取游戏叙事模型中游戏角色的行为参数，并根据游戏角色的行为参数生成玩家性能参数，由于游戏叙事模型是游戏玩家游戏的基础，玩家根据游戏叙事模型体验游戏，通过调节游戏叙事模型也就调节了游戏的难度，本方案中，玩家性能参数及历史游戏叙事模型调整游戏叙事模型，可以使游戏叙事模型根据玩家的性能参数进行调整，使得玩家的游戏能力与游戏难度相匹配，从而增强玩家玩游戏的兴趣，增加游戏的使用率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1是本发明实施例一提供的游戏叙事模型难度调整方法的流程示意图；
图2是本发明实施例二提供的游戏叙事模型难度调整方法中游戏叙事模型的结构示意图；
图3是本发明实施例二提供的难度调整模型FOM的结构示意图；
图4是本发明实施例二提供的FOM模型中游戏难度等级调整的柱状图；
图5是本发明实施例二提供的FOM模型分析结果的柱状图；
图6是本发明实施例二提供的难度调整模型SOM的结构示意图；
图7是本发明实施例二提供的SOM模型中游戏难度等级调整的柱状图；
图8是本发明实施例二提供的SOM模型分析结果的柱状图；
图9是本发明实施例二提供的玩家在游戏过程中的物品集合的柱状图；
图10是本发明实施例三提供的游戏叙事模型难度调整装置的结构示意图；
图11是本发明实施例四提供的游戏叙事模型难度调整设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的游戏叙事模型难度调整方法的流程示意图。如图1所示，本实施例提供一种游戏叙事模型难度调整方法，包括：
步骤101、基于贝叶斯网络生成游戏叙事模型；游戏叙事模型包括游戏角色；
步骤102、获取游戏角色的行为参数；
步骤103、根据游戏角色的行为参数生成玩家性能参数；
步骤104、根据玩家性能参数及历史游戏叙事模型调整游戏叙事模型。
本实施例中，基于贝叶斯网络生成游戏叙事模型，通过获取游戏叙事模型中游戏角色的行为参数，并根据游戏角色的行为参数生成玩家性能参数，由于游戏叙事模型是游戏玩家游戏的基础，玩家根据游戏叙事模型体验游戏，通过调节游戏叙事模型也就调节了游戏的难度，本方案中，玩家性能参数及历史游戏叙事模型调整游戏叙事模型，可以使游戏叙事模型根据玩家的性能参数进行调整，使得玩家的游戏能力与游戏难度相匹配，从而增强玩家玩游戏的兴趣，增加游戏的使用率。
实施例二
本申请实施例二提供另一种游戏叙事模型难度调整方法，参照图1至图9，包括：
步骤101、基于贝叶斯网络生成游戏叙事模型；游戏叙事模型包括游戏角色；具体的，可以包括：
1)获取游戏原型；
其中，游戏原型可以根据实际情况进行选择，如可以通过问卷调查的方式，了解游戏玩家想要体验哪些游戏原型，择取选项较多的游戏原型。例如，游戏原型可以为西游记、镜花缘等。
游戏原型可以包括角色、情节、背景。
2)将游戏原型写入贝叶斯网络，生成游戏叙事模型。
贝叶斯网络是一个有向无环图，由代表变量节点及连接这些节点有向边构成。节点代表随机变量，节点间的有向边代表了节点间的互相关系(由父节点指向其子节点)，用条件概率进行表达关系强度，没有父节点的用先验概率进行信息表达。节点变量可以是任何问题的抽象，如：测试值，观测现象，意见征询。
将游戏原型写入贝叶斯网络，可以提取游戏原型中角色作为游戏角色、游戏原型中的情节通过抽取或分割形成游戏片段，游戏原型中的背景转化为游戏场景。其中，游戏叙事模型中的节点是在游戏场景中提取的，可以包括游戏角色的特征、武器、能力等，进而将其写入贝叶斯网络的节点。
图2是本发明实施例二提供的游戏叙事模型难度调整方法中游戏叙事模型的结构示意图，参照图2，例如，游戏叙事模型的父节点为Grade，子节点为Character,Ability,Material、Weight、PC、NPC等。
其中，Grade通过在这个网络中传播概率来控制整个游戏难度，每个状态代表一个游戏难度。由于Grade节点是父节点，当Grade节点的状态已知，整个网络的概率分布都会发生改变，即把Grade节点的状态概率进行了传播。
在游戏场景中，Character,Ability,Material或Weight代表和分类对象的一些重要属性，节点的状态表示物品或角色的属性值。
PC,3-person或NPCs表示当前游戏场景中生成的角色，节点的状态表示场景中的确切角色或NPC。
Weapon,Exchange或Gain表示将出现在游戏场景中的对象，节点的状态表示属于PC或NPC的确切对象。
PC-action或NPC-action表示角色在交互中的动作，节点的状态表示在游戏场景中允许的PC或NPC的动作。
Pass代表在当前的游戏水平输或者赢。
步骤102、获取游戏角色的行为参数；
基于上述相关实施例，游戏叙事模型还包括游戏场景；
步骤102获取游戏角色的行为参数，具体包括：
1)获取玩家操作指令；
玩家操作指令可以操作游戏角色。
2)提取游戏场景中的游戏节点；
3)根据游戏节点、操作指令及游戏角色获取游戏角色行为参数。
参照图2，例如，节点Character-1和Ability-1的状态共同决定游戏角色PC的状态，节点Material-1或Weight-1的状态共同决定玩家武器状态游戏节点，游戏玩家通过操作指令操作PC，从而影响PC的行为，即可获取游戏角色行为参数。
步骤103、根据游戏角色的行为参数生成玩家性能参数；其中，游戏角色的行为参数包括包括玩家行为参数和非玩家行为参数。具体的，可以包括：
1)将玩家行为参数和非玩家行为参数进行交互；
参照图2，PC-action和NPC-action进行交互，从而影响游戏玩家是否通过游戏。游戏角色的行为可以抽象为两类：正行为(PB)和负行为(NB)。在PB和NB的定义中，游戏角色可以是PC或NPC。定义取决于游戏角色自身。
定义PB：当一个角色的行动贡献了他/她的聪明才智和能力，或者帮助他/她获得其他角色的礼物和帮助时，我们就定义这个行为是PB。
定义NB：当一个角色的行动削弱了他/她的生命力和能力，使他/她失去了商品，失去了无偿帮助时，我们就定义这样的行为是NB。
PC与NPC在交互时，可以对它们的行为进行分类，具体的分类方式可以有多种，例如下表所示：
根据PC和NPC之间交互的平滑性，游戏过程(过程等级)分为三种：易、中、难。例如，当他们行为是战斗，动作类型就都为NB。当PC失去大量生命力，为了赢得战斗花费大量时间的时候，用户的过程等级为难。在游戏开发过程中，我们考虑用户交互的影响。用户交互改变了叙事情节，也影响了游戏叙事中的体验。游戏场景中的PC将遇到NPC。因此，我们的模型可以调整PC与NPC在每个子场景中的相遇，以提高游戏体验。例如，我们让PC在场景中只能遇到四个NPC。
2)根据交互结果生成玩家性能参数。
基于上述描述，游戏角色的交互序列不同，其交互的结果便不同，进而玩家的游戏体验也不同。例如，如下表所示的交互序列：
在序列S1中，用户在游戏过程中的互动感觉良好。随着过程变得困难，处理时间是合适的，并且用户可以适度地体验和控制游戏。在叙事序列S2中，用户花费了大量的时间来应对障碍，从而导致游戏情节失控和缺乏体验。通过分析游戏场景中用户交互产生的观测数据，本申请的游戏叙事模型有助于游戏叙事中的充分互动，也可以适时地调整不同NPC的显示顺序，作为一种表达方式，玩家可以充分的互动，获得良好的体验。
步骤104、根据玩家性能参数及历史游戏叙事模型调整游戏叙事模型。具体包括：
1、获取玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型；
在游戏过程中，通常具有多个关卡，在每个关卡中具有多个子关卡。其中，历史性能参数及历史游戏叙事模型为玩家以玩过或以过关的关卡。例如，游戏共10个关卡，当玩家玩到第6个关卡时，第1至第5个关卡的性能参数及游戏叙事模型均为历史性能参数及历史游戏叙事模型。
其中，玩家性能参数可以包括玩家花费时间、玩家是否过关。获取玩家历史性能参数可以获取玩家在前几个关卡中的性能参数。游戏叙事模型表征游戏在该关卡时的难度。
2、根据玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型建立游戏难度调整模型。具体包括：
1)根据玩家性能参数及历史游戏叙事模型建立游戏难度调整模型；
2)根据游戏难度调整模型调整游戏叙事模型。
基于上述举例，第5关卡为第6关卡的前一级。
其中，玩家性能参数及历史游戏叙事模型的选择有多种。
在一种实际应用中，玩家性能参数及历史游戏叙事模型为前一级游戏叙事模型及前一级游戏叙事模型生成的玩家性能参数。本实施例中，将其定义为FOM模型。该模型可以表示为P(Gradek|Passk-1,Gradek-1,Timek-1)，并用图3中的概率图形表示方式描述。
参照图3，以K为6进行举例，在第6关卡(Grade(k))时，根据第5关卡(Grade(k-1))的游戏叙事模型以及在第5关卡中的玩家性能参数(passs(k-1)和Time(k-1))，调整第六关卡的游戏叙事模型。
图4为FOM中游戏难度等级调整的柱状图，参照图4，描述了每个游戏期间在遇到不同的NPC时具有不同的积极性的游戏玩家，以及玩家与对手进行交互的时间。图4中左图表示出离散直方图，该离散直方图描述了游戏系统所呈现的游戏难度。我们把它分为三个层次：易、中、难。游戏中玩家的战斗结果也在图中描述。结果是布尔值，即1表示通过，0表示失败。如图4中右图所示，当游戏进入第五阶段时，玩家在长时间挑战之后失败。我们的模型在第六场景中主动调整游戏的难度。当玩家快速通过第八和第九阶段时，该模型调整游戏后期的难度，使得玩家在最后阶段投入适当的能量来通过游戏障碍。
图5是本发明实施例二提供的FOM模型分析结果的柱状图，参照图5，图5显示了FOM可以在游戏过程中自动生成多样化的游戏场景。图5左图中情节概率的动态变化示展示了游戏叙事的多样性，这是网络中每个节点的已选状态的边缘概率的乘积。值得注意的是，路径概率乘以一个大的因子进行分析，因为路径概率的值总是小的，其方差表示模型是否能够动态地适应玩家的性能。小概率的路径表示玩家在游戏中不熟悉的情节，而概率较大的路径代表熟悉的游戏情节。在游戏过程中，向玩家推荐不同情节将有助于他们获得良好的叙事体验。
在另一种实际应用中，玩家性能参数及历史游戏叙事模型为前N级游戏叙事模型及前N级游戏叙事模型生成的玩家性能参数。其中，N为大于1的正整数。优选的，本实施例中以N为2进行举例，并将其定义为SOM模型。该模型可以表示为：
P(Gradek|Passk-1，Gradek-1，Timek-1，Passk-2，Gradek-2，Timek-2)。
图6是本发明实施例二提供的难度调整模型SOM的结构示意图，参照图6，以K为6进行举例，在第6关卡(Grade(k))时，根据第5关卡(Grade(k-1))的游戏叙事模型以及在第5关卡中的玩家性能参数(passs(k-1)和Time(k-1))，以及第4关卡(Grade(k-2))的游戏叙事模型以及在第4关卡中的玩家性能参数(passs(k-2)和Time(k-2))调整第六关卡的游戏叙事模型。
图7是本发明实施例二提供的SOM模型中游戏难度等级调整的柱状图，图8是本发明实施例二提供的SOM模型分析结果的柱状图。参照图7、图8，分析了SOM模型的性能。类似地，通过进行各种测试检查SOM的鲁棒性，充分展示其性能。如图7和图8所示，游戏玩家在每一游戏期间遇到不同的NPC时有不同的积极性，并且我们的SOM可以自动推荐游戏情节和动态调整等级以适应玩家在游戏过程中的交互行为。随着游戏过程的进行，两层模型比FOM利用了更大量的玩家交互信息，从而更有利于刻画玩家的行为特征。我们的SOM可以及时地跟踪和调整游戏的难度，并可以根据玩家的表现推荐合适的故事情节来帮助玩家获得良好的游戏体验。
进一步的，对FOM和SOM两种模型的集合进行比较。
图9是本发明实施例二提供的玩家在游戏过程中的物品集合的柱状图，参照图9，包括金钱、商品和技能。在玩家和游戏引擎(例如3-person)的交换中，我们看到玩家在游戏中拥有极大的满足感和享受。在整个游戏体验中，玩家动态地收集东西。在不同的游戏难度场景中，玩家获取和消费的对象的数量和类型是不同的，这与游戏场景的难度密切相关。
图9中左图展示了在FOM下由玩家获得的金钱、礼物和权力的物品。游戏开始时，玩家收集了少量的金币和技能。结合图4左图，可以看出当玩家在第5阶段中遇到更难的游戏场景时，玩家与3-person交换技能和黄金，但仍然没有通过该过程。然后，随着游戏的继续，玩家成功地通过游戏，收集更多的金币，能量和礼物。
图9中右图展示了在SOM下由玩家获得的物品，包括金钱、礼物和权力。随着游戏开始，玩家没有一个好的开始，因此这个玩家没有收集任何东西。结合图7左图，从第四阶段，玩家花费大量的时间，失去了通过一个技能，通过了艰难的游戏过程，但也收集了两个礼物。在第八阶段游戏中也出现了类似的情况。一般来说，玩家成功地通过游戏，并获得了大量的金币、技能和礼物。
实施例三
图10是本申请一个实施例提供的一种游戏叙事模型难度调整装置结构示意图。参照图10，本申请实施例的提供了一种游戏叙事模型难度调整装置，包括：
模型生成模块1001，用于基于贝叶斯网络生成游戏叙事模型；游戏叙事模型包括游戏角色；
获取模块1002，用于获取游戏角色的行为参数；
参数生成模块1003，用于根据游戏角色的行为参数生成玩家性能参数；
调整模块1004，用于根据玩家性能参数及历史游戏叙事模型调整游戏叙事模型。
本实施例的具体实现方案可以参见前述实施例一和二记载的游戏叙事模型难度调整方法实施例中的相关说明，此处不再赘述。
实施例四
图11是本发明实施例四提供的游戏叙事模型难度调整设备的结构示意图。参照图11，本申请实施例的提供了一种游戏叙事模型难度调整设备，包括：
处理器111，以及与处理器相连接的存储器112；
存储器用于存储计算机程序，计算机程序用于至少执行的游戏叙事模型难度调整方法的各个步骤；
处理器用于调用并执行存储器中的计算机程序。
本实施例的具体实现方案可以参见前述实施例一和二记载的游戏叙事模型难度调整方法实施例中的相关说明，此处不再赘述。
实施例五
本发明实施例提供一种存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述游戏叙事模型难度调整方法中各个步骤。
本实施例的具体实现方案可以参见上述游戏叙事模型难度调整方法实施例中的相关说明，此处不再赘述。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行装置执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，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模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种游戏叙事模型难度调整方法，其特征在于,包括：
基于贝叶斯网络生成游戏叙事模型；所述游戏叙事模型包括游戏角色；
获取所述游戏角色的行为参数；
根据所述游戏角色的行为参数生成玩家性能参数；
根据所述玩家性能参数及历史游戏叙事模型调整所述游戏叙事模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述玩家性能参数及历史游戏叙事模型建立游戏难度调整模型，包括：
获取玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型；
根据所述玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型建立游戏难度调整模型。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述玩家性能参数及历史游戏叙事模型调整所述游戏叙事模型，包括：
根据玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型建立游戏难度调整模型；
根据所述游戏难度调整模型调整所述游戏叙事模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型，包括：前一级游戏叙事模型及前一级游戏叙事模型生成的玩家性能参数；
所述根据玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型建立游戏难度调整模型，包括：
根据前一级游戏叙事模型及前一级游戏叙事模型生成的玩家性能参数建立游戏难度调整模型。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型，包括：前N级游戏叙事模型及前N级游戏叙事模型分别生成的玩家性能参数，N为大于1的正整数；
所述根据玩家历史性能参数及历史游戏叙事模型建立游戏难度调整模型，包括：
根据前N游戏叙事模型及前N游戏叙事模型分别生成的玩家性能参数建立游戏难度调整模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述游戏叙事模型还包括游戏场景；
所述获取所述游戏角色的行为参数，包括：
获取玩家操作指令；
提取所述游戏场景中的游戏节点；
根据所述游戏节点、所述操作指令及所述游戏角色获取游戏角色行为参数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述游戏角色的行为参数包括包括玩家行为参数和非玩家行为参数；
所述根据游戏角色的行为参数生成玩家性能参数，包括：
将玩家行为参数和非玩家行为参数进行交互；
根据交互结果生成所述玩家性能参数。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述玩家性能参数包括玩家花费时间、玩家是否过关。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于贝叶斯网络生成游戏叙事模型，包括：
获取游戏原型；
将所述游戏原型写入贝叶斯网络，生成游戏叙事模型。
10.一种游戏叙事模型难度调整设备，其特征在于，包括：
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如权利要求1-9任一项所述的方法。
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