CN110325250B - 用户分析系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种帮助视频游戏中的当前用户的用户分析方法，包括步骤：获取视频游戏中的场景需要提示的指示；并且如果是这样，则向当前用户提供有关场景中成功行为的提示；其中提供提示包括：获取视频游戏中场景的一个或多个行为指示符；差异检测步骤，包括：检测一个或多个获取的行为指示符与从先前从场景中检测到具有预定成功水平的其他用户的子集中生成的行为的衡量指示符的语料库中导出的对应数据之间的相应差异；以及提供步骤包括：向当前用户提供指示一个或多个行为中的变化的提示，所述变化减小当前用户和场景中检测到具有预定成功水平的其他用户的子集之间的一个或多个行为的衡量指示符中的相应差异。

Description

用户分析系统和方法

技术领域

本发明涉及用户分析系统和方法。

背景技术

现代游戏可能非常复杂，并且功能丰富。此类游戏的例子是所谓的“开放世界”游戏，其中用户可以自由探索并且与广泛的非玩家角色互动，对于做些什么的指导是有限的，并且对于他们可能如何交互通常具有广泛的可用选项(无论是在对话方面，还是在武器和战术方面，取决于遭遇)。

为了以非干涉的方式指导用户，开发者因此在加载游戏时通常会显示有关游戏技术的有用消息。随着时间的推移，这会让用户接触到关于游戏的有用信息，同时在游戏加载时给他们一些感兴趣的东西来阅读。

然而，可以提供的此类消息的数量是有限的，并且在一段时间之后，它们对用户的价值会降低。

发明内容

本发明旨在缓解或减轻该问题。

在第一方面，根据权利要求1提供了一种帮助视频游戏中的当前用户的用户分析方法。

在另一方面，根据权利要求13提供了一种用于帮助视频游戏中的当前用户的用户分析系统。

本发明的其它方面和特征在所附权利要求书中进行了定义。

附图说明

现参照附图以实例的方式描述本发明的实施例，其中：

图1是根据本发明实施例的娱乐设备的示意图；并且

图2是根据本发明实施例的帮助视频游戏中的当前用户的用户分析方法的流程图。

具体实施方式

公开了一种用户分析系统和方法。在下面的描述中，为了提供对本发明实施例的透彻理解，提出了许多具体细节。然而，对于本领域技术人员来说，显然不需要使用这些具体细节来实施本发明。相反地，为了清楚起见，在适当的情况下，省略了本领域技术人员已知的特定细节。

PlayStation/>娱乐设备或控制台是可以在其上玩游戏的系统的示例。

图1示意性地说明了PlayStation/>娱乐设备的总体系统结构。提供系统单元10，具有可连接到该系统单元的各种外围设备。

系统单元10包括加速处理单元(APU)20，该加速处理单元20是一个单芯片，其转而包括中央处理单元(CPU)20A和图形处理单元(GPU)20B。APU 20可以访问随机存取存储器(RAM)单元22。

APU 20可选地通过I/O桥24与总线40进行通信，I/O桥24可能是APU 20的独立部件或APU 20的一部分。

连接到总线40的是数据存储组件，例如硬盘驱动器37和蓝光驱动器36，可操作以访问兼容光盘36A上的数据。此外，RAM单元22可与总线40通信。

可选地，连接到总线40的还有辅助处理器38。可以提供辅助处理器38来运行或支持操作系统。

系统单元10通过音频/视频输入端口31、以太网端口32、蓝牙无线链路33、Wi-Fi无线链路34或一个或多个通用串行总线(USB)端口35与外围设备进行适当的通信。音频和视频可以通过AV输出39(例如HDMI端口)输出。

外围设备可以包括单视场或立体相机41，例如PlayStation眼；棒式视频游戏控制器42，例如PlayStation移动和传统的手持式视频游戏控制器43，例如DualShock4；便携式娱乐设备44，例如PlayStation Portable和PlayStationVita；键盘45和/或鼠标46；媒体控制器47，例如以远程控制的形式；以及耳机48。可以类似地考虑其他外围设备，例如打印机、或3D打印机(未示出)。

GPU 20B可选地与CPU 20A结合，生成视频图像和音频以经由AV输出39输出。可选地，可以与音频处理器(未显示)相结合生成音频，或者由音频处理器生成音频。

视频和音频(可选)可以呈现给电视51。在电视的支持下，视频可以是立体的。音频可以诸如立体声、5.1环绕声或7.1环绕声的多种格式中的一种呈现给家庭影院系统52。视频和音频也可以呈现给用户60穿戴的头戴式显示器单元53。

在操作中，娱乐设备默认为诸如freeBSD9.0的变体的操作系统。操作系统可以在CPU 20A、辅助处理器38或两者的混合体上运行。操作系统为用户提供图形用户界面，如PlayStation动态菜单。该菜单允许用户访问操作系统功能，并选择游戏和可选地其他内容。

在本发明的实施例中，在适当的软件指令下操作的娱乐设备可以通过实施为用户提供定制提示和建议的方法用作用户分析系统。

在本发明的实施例中，该方法包括维护一个或多个关于用户的一个或多个游戏方面的统计信息。示例统计可以与成功或失败的各种衡量相关，并且通常这些衡量与各种游戏中行为的衡量正相关。例如，这些衡量可以针对单个遭遇或一类遭遇，针对某个对象的占有或使用或角色能力，和/或针对特定任务、特定级别或区域内的整体成功衡量，或与整个游戏相关。下文提供一些非限制性示例。

应当理解的是，一个视频游戏通常由数万或数十万用户玩，并且累积可能由数百万用户玩。因此，可以整理和分析与成功、失败和行为相关的他们相应的记录的统计数据，以确定哪些行为与成功相关，以便向当前用户提供建议，而无需创建预先编写的提示(当然，如果需要，还可以提供这些提示)。

为了便于解释，可以参考当前用户在游戏中遇到怪物来说明该方案的非限制性示例。怪物对特定武器有脆弱性，在3米范围内有强大的攻击力，但在水中不能快速移动。

在这个说明性示例中，用户很难打败这个怪物。该遭遇可能是用户未能完成的一次性事件，或者这个怪物可能是一个经常遇到的类型，但用户击败怪物具有相对难度。

例如，可以通过衡量最初与怪物接触和击败怪物之间所花费的时间、和/或衡量对怪物进行的武器打击次数、和/或衡量与怪物战斗期间用户角色所遭受的健康损害数量、和/或用户在与怪物战斗中死亡的次数来自动地检测该难度。这些衡量可以被视为用户在与怪物战斗中相对成功或失败的代理。其他衡量对于熟练的用户来说是显而易见的，如上所述，不同的衡量可能适用于不同的场景。

任何表示用户发现与怪物的遭遇有多困难的合适的衡量组合然后可以与从多个其他用户整理和分析的衡量进行比较。这种比较可以在远程服务器上进行，或者分析的结果可以定期传输到娱乐设备进行本地比较(例如，用任何补丁或DLC，或者作为周期性后台活动)。也可以仅基于其他用户的一个子集进行比较，例如那些具有类似的可能会影响其游戏或限制其当前选项的游戏内技能水平、角色类别、武器集合等的用户。这种用户的子集可以称为“对等”用户。可选地，或另外地，可以根据地理或人口统计标准选择对等组，也可以限定为特定服务器上的用户、或者游戏中特定的“族群”或类似的自识别群组中的用户。这样的改进有助于使当前用户和样本群体之间的比较更加相关。例如，将比较限制到相同群族中的这些用户可能会导致游戏不同的“家族风格”的融合，如下文所述。

在其他用户中，存在一系列成功和失败的水平。可以将当前用户的成功与平均成功水平进行比较(例如，在与怪物成功相遇期间导致怪物失败的平均战斗持续时间、平均命中数和所遭受的平均伤害的任何合适组合)，并且如果当前用户的成功率低于样本群体的平均成功率，则这可以检测为表明需要关于与怪物战斗的建议。

应当理解的是，确定建议的需要可以基于任何合适的成功或失败的度量(即，缺乏成功)以及与从其他用户导出的该度量的均值的任何合适的偏差。

因此，例如，不是简单地确定用户是否低于平均值，而是可以确定用户比平均值低0.5、1或1.5个标准偏差，或者仅比在比较中的前10％的用户的平均值低1个标准差，如基于一个或多个整理的成功衡量确定的。因此，前一示例可以提供补救指导(因为该用户是关于该怪物的总的玩家中最差的一个)，而后一示例可以提供理想指导(因为该用户还没有和最佳玩家一样好)。应当理解的是，可以使用不同的衡量，例如取决于用户选择的难度级别，对于游戏整体或者具体地针对所提供的提示级别。

或者，可以通过设置用户在与同一怪物战斗时可能死亡的预定阈值次数来确定失败的检测。该阈值可以是预设数量，或者可以是算法导出的，例如作为用户角色与怪物的游戏中“等级”之间的差异的函数。因此，如果怪物的级别高于用户的角色，则在用户被视为挣扎之前可能会有更多的死亡。类似地，可以自动地检测可预测的失败衡量，例如在预定时间内没有到达检查点，或者在不拥有所需对象、属性/才能或技能水平的情况下尝试执行动作。然而，在这些情况下，虽然失败可能是可预测的，但失败的原因可能不会并且从分析中受益。应当理解的是，这种失败的衡量等同于缺乏成功的衡量。

在任何情况下，一旦发现用户在与怪物战斗时会从建议中获益，就需要提供建议。

在本发明的一个实施例中，与怪物相关的建议已经由游戏开发者准备好了，但用户尚未看到，或者在很久以前就已经看到以至用户已经忘记了它(这可能发生在游戏加载期间可能选择了数百种不同提示的情况下)。因此，在提示选择算法中，与怪兽相关的建议可能具有高的优先级，以便开发者的建议会更加突出或频繁地呈现直到用户的成功率提高。

可选地，或者，除此之外，可能没有关于这个特定怪物的建议，或者更一般地，可能没有关于用户的特定行为需要如何纠正以在给定场景中获取成功的建议。

因此，在本发明的实施例中，可以对当前用户和相关用户样本群体之间的遭遇的衡量统计数据进行比较。例如，在补救示例中，如果用户对怪物的表现相对较差，则可以使用与成功高于平均水平的玩家相关的统计数据，而在理想示例中，如果用户很好但可能更好，则可以使用与前10％的玩家相关的统计数据。

关于怪物遭遇的例子，可以找到以下统计数据：

-当前用户使用武器A作战；

-当前用户通常能够命中20次；

-当前用户站在距离怪物2米的平均距离上；

-当前用户70％的时间在i类地形(陆地)上与怪物作战，并且30％的时间在ii类地形(水上)上与怪物作战；以及

-当前用户平均在与怪物的70％的遭遇期间死亡。

同时，平均以上的玩家的统计数据为：

-这些玩家30％的时间使用武器A作战，并且70％的时间使用武器B作战；

-这些玩家通常能够命中30次；

-这些玩家站在距离怪物2.5米的平均距离上；

-这些玩家50％的时间在陆地上与怪物作战，50％的时间在水上与怪物作战；

-这些玩家平均在与怪物的25％的遭遇期间死亡。

此外，最佳玩家的统计数据如下：

-这些玩家10％的时间使用武器A作战，并且90％的时间使用武器B作战；

-这些玩家通常能够命中35次；

-这些玩家站在距离怪物3.5米的平均距离上；

-这些玩家25％的时间在陆地上与怪物作战，75％的时间在水上与怪物作战；

-这些玩家平均在与怪物的5％的遭遇期间死亡。

在这些统计数据中，武器的选择、与怪物的距离以及地形的选择都与优秀玩家如何选择与怪物作战(即，他们的行为)有关，而命中次数和生存率则与他们的相对成功有关。如上所述，成功相关的统计数据最初可用于确定用户是否需要帮助(例如，通过与这些衡量的平均值进行比较)，并且这里，它们可用于确定(更多)成功用户的子集，其游戏内行为可与当前用户自己的行为进行比较。

因此，可以提供查找用户的行为统计数据与成功玩家的行为统计数据之间的最大差异的提示生成器。

在补救情况中，在用户的统计数据和高于平均水平的玩家的统计数据的对比中，最大的差异似乎是武器的选择，其中当前玩家属于30％的少数群体。

因此，生成器可以基于可用数据创建提示，其指示选择武器B来战斗这个怪物更好。显然，可以使用适合游戏的语言，例如“经验丰富的骑士报告[武器B]对[该怪物]特别有效”。可以提供任何合适的虚构从而以自然的方式提供这些建议，例如来自导师的日志项。

或者，如果行为中的缺陷与可由连续变量表征的动作有关(例如，定时、距离或速度-例如，在赛道转弯时)，则纠正信息可以指示需要改变行为以减少用户衡量行为与成功的同伴的衡量行为之间的数值差距。例如，“顶级车手在发夹弯道上减速到每小时60英里”，或者“[玩家的当前车辆]的车手报告说他们需要在发夹弯道上提前刹车”。

回到该示例，一旦当前用户对武器的糟糕选择得到解决，使得用户现在可以使用武器B作战，他们的表现可能会提高，但可以进一步提高。

因此，在理想情况下，在当前用户的统计数据和最佳玩家的统计数据的对比中，最大的差异现在可以是地形的选择或距离怪物平局距离的选择。

因此，在某些情况下，应当理解的是，就最不同的行为而言，没有明确的整体“赢家”，或者行为上的差异不是很大。

为了解决这一问题，可选地，系统可以观察越来越成功的玩家，直到出现胜利或行为上足够大的差异。因此，例如，系统最初可以将用户的行为与前50％的玩家进行比较(假设当前用户最初低于平均水平)，并且如果检测不到明确的指导，则依次移动到前25％、前10％、前5％和前1％的玩家，以确定是否出现了一组获胜的行为。应当理解的是，所使用的特定百分比纯粹是说明性的和非限制性的。

可选地或另外地，可选地，对于行为的任何比较，系统可以查看与这种统计的不同排列相关的成功衡量，例如比较站在在陆地上距离处的玩家与站在水中近距离的玩家的死亡率，以选择下一步提示哪种行为改变。

可选地或另外地，如果其他用户的总体群体足够大，能够为特定的子数据集提供统计上显著的结果，则可选地，系统可以分析其统计数据表明他们选择以与用户大致相似的方式与怪物作战的玩家的统计数据，但在一种情况下从更远的距离作战，在另一种情况下在不同的地形上作战。通过作为这些相应行为的变化的函数对死亡率的变化进行比较，可以识别并选择最有利的行为变化以在下一步提示。因此，更一般地，在样本群体允许的情况下，可以分析作为相应行为的变化(百分比或绝对值)的函数的成功的变化(百分比或绝对值)，以确定哪个变化行为将提供成功的最大变化。

或者，可以简单地选择当前用户的统计数据与比较群体的统计数据之间的下一个最大差异以在下一步提示。

在任何情况下，可选地，系统可以选择构造或促进最大差异以外的差异相关的提示。例如，如果用户已经收到M次与最大的差异相关的提示(其中M是由游戏设计者选择的预定数字)，则可以选择与玩家行为的其他差异相关的提示。可选地或另外地，仅用于多样化目的，与其他差异相关的提示可以以随机或排序的频率基础提供。

该处理可以继续，直到用户在比较群体中达到预定的成功水平(例如，平均成功或前百分之N，其中N为预定数字)，或者可以显示与给定场景相关的预定最大数目的提示，或者对于预先确定的游戏内时间段只能对这种提示进行优先排序。显而易见的是，如果提示是特定于场景的，并且场景已经结束，那么不需要再次显示该提示(例如，如果被击败的怪物是一次性的，例如在老板(BOSS)的战斗中，或者与已经完成的任务相关)。

因此，更一般地，将当前用户在游戏中的成功衡量与选定用户群体中的成功衡量进行比较，以确定当前用户的相对成功，并且如果此成功低于阈值，则可以提供提示。

如前所述，此提示可能已由开发者准备好，但已经重新进行了优先排序。

或者，如前所述，可以响应于与样本群体相比的用户行为中明显缺陷构造提示。这是通过将当前用户的衡量行为与所选用户群体的成功子集的行为统计数据进行比较、并识别与成功子集的行为有最大差异的行为(或可能的任何其他促成行为，如前文所述)做出的。

然后可以自动地构造指示可能减小这种差异的行为的变化的提示。

以这种方式，可以构建与当前用户的个人行为相关的提示，而无需开发者提前详尽地预测和准备这些提示。此外，通过将当前用户的行为与特定场景中比当前用户更成功的选定用户群体进行比较，可以为处于任何熟练度级别的用户自动地生成逐步提高用户表现的定制提示。

还可以设想选择或生成相关提示的基本概念的变型。例如，在可选实施例中，系统可以记录用于选择或生成提示的统计数据(在前一个与怪物作战的示例中，这些数据可能是用户选择的武器或他们选择在环境中作战的位置)。随后，如果用户以积极影响统计数据(例如，通过改变他们的武器选择和/或战斗地点，以匹配更优秀的玩家群体的武器选择和/或战斗地点)和提高他们的成功标准(例如，成功杀死怪物，或在自己不死亡的情况下成功杀死怪物)的方式改变他们的行为，则可以生成提供积极的反馈的“提示”，其祝贺用户对相关行为的改变。

因此，更一般地，当最初呈现提示时，系统记录用户的统计数据，并检测到一个或多个与提示所指示的一个或多个行为变化一致的用户行为变化。当检测到时，系统可选地提供祝贺的“提示”(即，通过与前面提示相同的方法提供的消息)。可选地或另外地，系统可以提供新的提示来改变不同的用户行为，前提是第一个行为现在已经纠正，并且因此可以处理其它的行为来进一步提高表现。如前所述，第一个提示通常基于用户和成功语料库之间行为上的最大差异，因此下一个提示可能与行为上的下一个最大差异相关。或者，可以使用更具限制性的高成就用户语料库生成下一个提示；之前在本文中，建议可能存在“补救”和“理想”提示；因此，用户响应于补救提示更改其行为，并且检测到了这一点，然后基于更具选择性的高成就用户语料库生成提示作为理想的下一个提示。更一般地，下一个提示将与以前未提示的行为变化有关，或者是由细化的参考语料库生成。

在开放世界游戏中，用户可以并行打开几十个任务。可选地，提示系统可以响应于最近的一个或多个游戏会话以提供当前和相关的提示，和/或可以记录用户行为，其中元数据将其与当时活动的任务或多个任务相关联，以便提供与在任务或多个任务期间发生的用户行为有关的提示(还应当理解的是，该元数据可以在来自其他玩家的数据语料库中使用，以根据活动任务选择合适的语料库数据子集)。

然而，可选地，可以通过请求特定主题的提示，为用户提供对提示处理的更多控制。应当理解的是，如果用户在击败一个怪物或克服一个障碍时有困难，对游戏中的其它对手或难题他也可能有困难。此外，如上所述，用户可以具有许多可用的不同任务。很可能当用户对一个任务的进展感到沮丧时，他们将切换到不同的任务以继续游戏，但实际上期待如何继续进行另一个任务的提示。在这些情况下，因此可能难以辨别哪些提示对用户对游戏的享受最有利，因为用户当前的游戏和任务选择不一定反映用户最需要帮助的游戏区域。

因此，在本发明的可选实施例中，用户可以请求关于特定问题的提示。为了提供可访问的用户界面，这可以简单地通过识别用户想要提示的可用任务来完成，以便可以优先考虑与该任务相关联的用户行为以用于提示的生成。可替代地或另外地，可以允许用户输入或选择关键字以指示他们感兴趣的区域；例如，他们想要更有效地战斗的怪物的名称，或者他们持续遇到困难或者找不到入口或关键物体等的游戏中位置的名称。

同样地，与任务一样，用户行为可以与命名被击败的敌人和/或特定位置的元数据相关联，也可能与活动任务的名称相关联。

因此，当用户在任务C期间询问如何击败位置B中的怪物A时，可以通过过滤这些元数据来创建相关的成功用户语料库，并且可以生成相关提示并将其提供给用户，例如作为响应于用户的询问表达式的立即回复。

此外，应当理解的是，用户可能会要求提示用户自己尚未遇到或玩得足够多以获取他们自己的有用的行为数据的记录集的场景；例如，由于任何理由(例如，由于现实世界的时间压力)，用户可能只是希望以最小的麻烦完成特定的任务。在这种情况下，提示系统可以用来自语料库中的一个或多个一般用户的行为统计数据来替换用户的不存在或不充分的行为统计数九，并且以与本文先前描述的方式类似的方式将它们与语料库中的更成功的用户进行比较，以便为用户生成提示，就像他们是一般玩家一样。还应当理解的是，可以基于游戏内的先前的成功衡量来对用户进行排名，并且可以从语料库内具有相似等级的那些用户中选择替代用户，以便最佳地近似当前用户并因此生成适当的建议。

如前所述，与上述响应于专门的提示请求的立即回复相反，通常设想在加载屏幕期间或作为“空闲”模式的一部分提供这样的提示，其可以在预定的时间内没有检测到输入时被触发。

然而，可选地或另外地，在本发明的可选实施例中，在游戏玩完之后向用户提供一个或多个提示，作为“赛后分析”的形式。这可以在与游戏相同的平台上提供(例如，作为与在娱乐设备上游戏的突出显示相关联的描述性文本的修改)，或者可以在与游戏不同的平台上提供；例如，用户可以向游戏开发者或发行商或娱乐设备可访问的网络的管理员注册移动电话号码，并且游戏可以输出提示文本以通过文本传输到该移动电话。可选地或另外地，移动电话可以下载应用程序，并且用户可以向游戏开发者或发布者或网络的管理员提供识别它们的登录凭证，使得这样的提示文本可以作为数据被按规定路线发送到应用程序。应当理解的是，如果将提示发送到诸如移动电话的不同平台，则它们(也)可能在游戏正在进行时被发送。

以这种方式，用户可以以方便的方式接收有助于提高他们的游戏玩法的提示，该方式使得能够在方便用户的时间进行反思，并且在文本线程或存储这样的消息的应用程序的情况下，用户可以回顾一系列提示，以提醒自己尚未付诸实践的有用信息，或者反思由于这些提示它们做出了何种进展。

应当理解的是，当一款游戏刚推出时，不存在来自公众的可用的预先存在的用户统计数据的语料库。然而，这样的统计数据可以从游戏的质量保证测试阶段或者所谓的游戏早期访问或测试阶段收集，以提供初始的用户统计数据集。

此外，在本发明的实施例中，游戏将当前用户的统计数据上传到中央服务器，以便并入更广泛的语料库中。通常情况下，这将是匿名的，但可选地，至少一些统计数据可以形成排名方案的一部分，例如游戏的多人游戏部分。

成功衡量的非限制性示例包括：

-平均死亡等级，总体的或战斗后的；

-平均金钱数量，总体的或交易后的；

-对预定对象的获取；

-探索的可用地形的数量；以及

-用户角色在游戏中的能力(例如，在力量、才能、技能或游戏中常见的类似方面的增长提高)。

在整个游戏、游戏区域、角色级别和/或特定任务中，或相对于整个游戏、游戏区域、角色级别和/或特定任务中的已用时间，这些成功的衡量可以是绝对的。

可为其提供提示的可衡量的行为的非限制性示例包括：

i.时间：

-何时打击或阻挡对手(一般地，涉及特定类别，或涉及个别对手)；

-是否在白天或晚上与另一个游戏角色进行互动(同样，一般地，涉及特定类别，或涉及个别对手)；

-是否在执行其他任务后与另一角色进行交互；以及

-同样地，在赛道上何时加速或制动。

ii.武器/装备：

-对于敌人的武器的特定选择(例如，涉及特定类别，或涉及个别对手)；

-对于敌人的盔甲的特定选择(例如，涉及特定类别，或涉及个别对手)；

-对于敌人的咒语的特定选择(例如，涉及特定类别，或涉及个别对手)；以及

-同样地，对于特定竞赛的车辆/轮胎/燃料负荷等的特定选择。

iii.战术：

-使用什么招式来对付敌人(例如，涉及特定类别，或涉及个别对手)；

-在哪里与敌人作战(例如，涉及特定类别，或涉及个别对手)；

-使用谁与敌人作战(例如，涉及特定类别，或涉及个别对手)；以及

-同样地，竞赛期间何时使用涡轮增压器或其他有限资源。

iii.生意：

-向谁购买或出售物品(个人或物品，或一类人或物品)；

-何时购买或出售物品(例如，如果是季节性的或受供应/需求影响)；

-如何购买或出售物品(例如，如果在魔法药水后获取更好的价格)；以及

-同样地，给定其当前配置的情况下，是否升级发动机，轮胎，阻力板或汽车的其他部件。

v.探索：

-在给定环境或特定地点何时使用特定工具(手电筒、鹤嘴锄、指南针等)；

-是否在给定环境或特定地点进行额外的搜索(例如，如果在某个地区发现的宝藏数量低于平均值)；

-是否与特定角色交谈或与特定对象交互(例如，如果游戏中任务经过的时间或检查点之间的时间超过预期，可能是因为缺少关键信息；在这种情况下，考虑比较用户与非玩家角色或对象的交互和成功的角色或对象与非玩家角色或对象的交互，来看看哪个是最受欢迎的)；以及

-同样地，是否在赛道上的某个地方寻找/走捷径。

vi.技能与才能：

-解锁技能树中的哪个技能或才能(例如，为了获取所需的能力、位置或对象)；

-提高技能树中的哪个技能或才能(例如，为了获取所需的能力、位置或对象)；以及

-在某种情况下启动哪些技能或才能(例如，在任何时候只有一部分技能或才能可用)。

其他示例对技术人员来说是显而易见的。

现在转到图2，在本发明的概要实施例中，用于帮助视频游戏中的当前用户的用户分析方法包括：

在第一步s110中，获取视频游戏中的场景需要提示的指示。

在第二步s120中，向当前用户提供有关场景中成功行为的提示。如前所述，可以响应于用户行为中相比样本群体的明显缺陷来构造或选择提示，或者在用户请求他们尚未玩的场景的提示的情况下，响应于假定的玩家表现来构造或选择提示。并且在概要实施例中，这是由以下子步骤完成的：

在第一子步骤s122中，获取视频游戏中场景的一个或多个行为指示符，如本文先前所述。

在第二子步骤s124中，检测一个或多个获取的行为指示符与从先前从场景中检测到具有预定成功水平的其他用户的子集中生成的行为的衡量指示符的语料库中导出的对应数据之间的相应差异，如本文先前所述。

并且在第三子步骤s126中，向当前用户提供指示一个或多个行为中的变化的提示，所述变化减小当前用户和场景中检测到具有预定成功水平的其他用户的子集之间的一个或多个行为的衡量指示符中的相应差异，如本文先前所述。

在概要实施例的实例中，获取需要提示的指示的步骤包括接收指示寻求提示的场景的用户输入，如本文先前所述，并且评估步骤包括过滤先前从指示的场景的其他用户生成的行为的衡量指示符的语料库的步骤。

在概要实施例的实例中，该方法包括衡量当前用户所玩的视频游戏中场景的一个或多个成功的指示符的步骤；以及获取需要提示的指示的步骤，包括检测一个或多个成功的衡量指示符是否低于评估阈值。如本文先前所述，成功的指示符可以基于成功、失败、或两者的组合、(可选地)根据游戏设计者确定的重要性进行加权的衡量。

在概要实施例的实例中，该方法还包括相对于从先前为场景中的其他用户生成的成功的衡量指示符的语料库中导出的数据评估一个或多个获取的成功的指示符，并且评估阈值是基于从先前为场景中的其他用户生成的成功的衡量指示符的语料库中导出的数据的。如本文先前所述，这意味着可以将当前用户的成功与其他同伴的成功进行比较，作为使用预定成功阈值的替代方法(尽管当然，这些阈值仍然可以使用)。

在这种情况下，评估阈值例如是从列表中选择的一个，所述列表包括其他用户的子集的平均成功、低于其他用户的子集的平均成功的M％(其中M是预定的数字)、以及低于其他用户的子集的平均成功的第P个标准差(其中P是预定的数字)，如本文先前所述。

在概要实施例的实例中，获取视频游戏中场景的一个或多个行为指示符的步骤包括从列表中选择的一个，包括：

i.衡量步骤，包括衡量当前用户所玩的视频游戏中场景的一个或多个行为指示符；以及

ii.从先前从场景中的其他用户的预定子集生成的行为的衡量指示符的语料库中获取一个或多个行为指示符。

如本文先前所述，选项i能够比较当前用户和其他用户的样本的平均行为之间的行为差异(或者可选地，在样本平均值附近打分的或仅从语料库的选定子集内选择的单独用户的行为)。其中，选项i假设用户已玩了相关场景，选项ii允许用户指定他们尚未玩的场景，并且因此可以从语料库中选择行为指示符(例如，从用户的平均中或一般用户中)，以替代提示系统中的当前用户；这允许提示系统在用户实际尚未玩场景的情况下透明地操作。

在概要实施例的实例中，至少一个评估差异检测步骤包括将当前用户与场景的其他用户的子集进行比较，所述子集是从列表中选择的一个，所述列表包括：全部用户，除了距离平均值预定数目的标准差之外的那些用户的全部用户、平均以上的用户，以及最成功的N％的用户，其中N是预定的数字，由他们相应的成功的衡量指示符的评估确定。

在概要实施例的实例中，至少一个差异检测步骤包括将当前用户与场景的其他用户的子集进行比较，所述子集是从列表中选择的一个，所述列表包括：公共地理区域(例如，城镇、县、国家或大陆)内的用户、公共人口统计学组内的用户(例如，年龄段、性别、国籍和/或语言)、在游戏中自识别组内的用户(例如，部落)、在同一游戏位置内的用户、以及跟随同一个游戏中任务的用户。在一个部落的情况下，应当理解的是，较差的玩家会接收到反映部落内最佳玩家的游戏风格的提示，这可能会导致在部落首领的影响下的部落风格上的趋同。在一些大型多人在线游戏中，这可能导致新的战术和行为出现。

在概要实施例的实例中，提供的步骤包括计算当前用户的一个或多个行为的衡量指示符与场景中检测到具有预定成功水平的其他用户的子集的行为的衡量指示符之间的相应差异，以及选择与从列表中选择的差异相对应的行为作为提示的主题，如本文先前所述，所述列表包括：最大的相应差异、以及除最大的相应差异以外的差异。

在概要实施例的实例中，提供步骤包括向从列表中选择的一个或多个提供提示的步骤，所述列表包括：与视频游戏分离的应用程序(例如，主机设备上的操作系统)；以及由与托管视频游戏的设备不同的设备托管的应用程序(例如，移动电话上的应用程序；在这种情况下，可以通过主机设备上的操作系统和/或通过服务器或其它干预程序和所需的基础设施将提示提供给该应用程序)。

在概要实施例的实例中，该方法包括步骤：衡量当前用户所玩的视频游戏中场景的一个或多个行为指示符；衡量当前用户所玩的视频游戏中场景的一个或多个成功的指示符；将行为的衡量指示符和指示场景的成功元数据相关联；以及将衡量的行为和成功的指示符以及相关联的元数据添加到语料库中。

以这种方式，从用户自己的游戏中收集的信息被添加到由视频游戏用户生成的衡量的行为和成功的指示符的语料库中。

应当理解的是，上述方法和技术可在通过软件指令或通过包含或替换专用硬件适当地适配的常规硬件上来实施。

因此，对常规等效装置的现有部分所需的适配可以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括存储在非暂时性机器可读介质(例如，软盘、光盘、硬盘、PROM、RAM、闪存或这些或其他的任何组合)上的处理器可实现指令，或者在硬件中实现为ASIC(专用集成电路)或FPGA(现场可编程门阵列)或其他适用于在常规传统等效设备中使用的可配置电路。另外，此类计算机程序可通过以太网、无线网络、互联网或这些网络或其他网络的任何组合上的数据信号进行传输。

如上所述，在适当的软件指令下操作的Sony PlayStation 4娱乐设备或控制台是适当的硬件。

因此，在本发明的概要实施例中，一种用户分析系统(例如，娱乐设备10)，其用于帮助视频游戏中的当前用户，包括：提示指示获取处理器(例如，在适当的软件指令下操作的CPU 20A)，其适于获取视频游戏中的场景需要提示的指示。提示指示获取处理器转而可包括衡量处理器(例如，在适当的软件指令下操作的CPU 20A)，其适于衡量当前用户所玩的视频游戏中场景的一个或多个成功的指示符，或者提示请求处理器，其可操作以接收指示寻求提示的场景的用户输入。该系统还包括提供处理器(例如，在适当的软件指令下操作的CPU 20A)，其适于向当前用户提供有关场景中成功行为的提示。提供处理器还适于获取视频游戏中场景的一个或多个行为指示符，并且适于检测一个或多个获取的行为指示符与从先前从场景中检测到具有预定成功水平的其他用户的子集中生成的行为的衡量指示符的语料库中导出的对应数据之间的相应差异，并且向当前用户提供指示一个或多个行为中的变化的提示，所述变化减小当前用户和场景中检测到具有预定成功水平的其他用户的子集之间的一个或多个行为的衡量指示符中的相应差异，如本文先前所述。

应当理解的是，原则上，所述提供处理器可包括发送器/接收器，用于将获取的提示指示、以及(可选地)当前玩家所玩的视频游戏中场景的一个或多个行为的衡量指示符本地传输到远程服务器，该远程服务器在将差异数据发送回或将提示本身发送回提供处理器(或诸如移动电话的不同设备)之前，相对于至少一部分语料库执行差异检测。因此，该系统可以分布在托管游戏的娱乐设备和后端服务器之间。

在本概要实施例的实例中，用户分析系统包括衡量处理器，其适于衡量当前用户所玩的视频游戏中场景的一个或多个成功的指示符，并且提示指示获取处理器包括检测处理器，其适于检测一个或多个成功的衡量指示符是否低于评估阈值。

在本概要实施例的实例中，如上所述，所述提供处理器适于向与视频游戏分离的应用程序提供提示。

应当理解的是，如上所述，当通过适当的软件指令进行调整来这样做时，用户分析系统可以可选地实施本文所公开的任何其他方法和技术。

Claims (15)

1.一种帮助视频游戏中的当前用户的用户分析方法，包括步骤：

获取所述视频游戏中的场景需要提示的指示；并且如果是这样，则

向所述当前用户提供有关所述场景中成功行为的提示；其中提供提示包括：

获取所述视频游戏中所述场景的一个或多个行为指示符；

差异检测步骤，包括：检测所述一个或多个获取的行为指示符与对应数据之间的相应差异，所述对应数据从先前从所述场景中检测到具有预定成功水平的其他用户的子集中生成的行为的衡量指示符的语料库中导出；以及

所述提供步骤包括：向所述当前用户提供指示一个或多个行为中的变化的提示，所述变化减小所述当前用户和所述场景中检测到具有预定成功水平的其他用户的子集之间的所述一个或多个行为的衡量指示符中的相应差异。

2.根据权利要求1所述的用户分析方法，其中所述获取需要提示的指示的步骤包括接收指示寻求提示的场景的用户输入；以及

评估步骤，包括过滤先前从所述指示的场景的其他用户生成的行为的衡量指示符的所述语料库的步骤。

3.根据权利要求1所述的用户分析方法，包括衡量所述当前用户所玩的所述视频游戏中场景的一个或多个成功的指示符的步骤；并且

其中所述获取需要提示的指示的步骤包括检测所述一个或多个成功的衡量指示符是否低于评估阈值。

4.根据权利要求3所述的用户分析方法，包括步骤：

相对于从先前为所述场景中的其他用户生成的成功的衡量指示符的语料库中导出的数据，评估所述一个或多个获取的成功的指示符；

并且其中

所述评估阈值是基于从先前为所述场景中的其他用户生成的成功的衡量指示符的语料库中导出的数据的。

5.根据权利要求4所述的用户分析方法，其中所述评估阈值是从列表中选择的一个，所述列表包括：

i.所述其他用户的子集的平均成功；

ii.低于所述其他用户的子集的所述平均成功的M％，其中M是预定的数字；以及

iii.低于所述其他用户的子集的所述平均成功的第P个标准差，其中P是预定的数字。

6.根据权利要求1所述的用户分析方法，其中获取所述视频游戏中所述场景的一个或多个行为指示符的所述步骤包括从列表中选择的一个，所述列表包括：

i.衡量步骤，包括衡量所述当前用户所玩的所述视频游戏中所述场景的一个或多个行为指示符；以及

ii.从先前从所述场景中的其他用户的预定子集生成的行为的衡量指示符的所述语料库中获取所述一个或多个行为指示符。

7.根据权利要求1所述的用户分析方法，其中至少一个差异检测步骤包括将所述当前用户与所述场景的其他用户的子集进行比较，所述子集是从列表中选择的一个，所述列表包括：

i.全部用户；

ii.除了距离平均值预定数目的标准差之外的那些用户的全部用户；

iii.平均以上的用户；以及

iv.最成功的N％的用户，其中N是预定的数字，

由他们相应的成功的衡量指示符的评估确定。

8.根据权利要求1所述的用户分析方法，其中至少一个差异检测步骤包括将所述当前用户与所述场景的其他用户的子集进行比较，所述子集是从列表中选择的一个，所述列表包括：

i.公共地理区域内的用户；

ii.公共人口统计学组内的用户；

iii.在游戏中自识别组内的用户；

iv.在同一游戏位置内的用户；以及

v.跟随同一个游戏中任务的用户。

9.根据权利要求1所述的用户分析方法，其中所述提供步骤包括步骤：

计算所述当前用户的所述一个或多个行为的衡量指示符与所述场景中检测到具有预定成功水平的所述其他用户的子集的行为的衡量指示符之间的相应差异；以及

选择与从列表中选择的差异相对应的所述行为作为所述提示的主题，所述列表包括：

i.最大的相应差异；以及

ii.除所述最大的相应差异以外的差异。

10.根据权利要求1所述的用户分析方法，其中所述提供步骤包括向从列表中选择的一个或多个提供所述提示的步骤，所述列表包括：

i.与所述视频游戏分离的应用程序；以及

ii.由与托管所述视频游戏的设备不同的设备托管的应用程序。

11.根据权利要求1所述的用户分析方法，包括步骤：

衡量所述当前用户所玩的所述视频游戏中所述场景的一个或多个行为指示符；

衡量所述当前用户所玩的所述视频游戏中所述场景的一个或多个成功的指示符；

将所述行为的衡量指示符和指示所述场景的成功元数据相关联；以及

将所述衡量的行为和成功的指示符以及所述相关联的元数据添加到所述语料库中。

12.一种计算机可读介质，其具有适于使计算机系统执行上述任一项权利要求所述的方法的计算机可执行指令。

13.一种用户分析系统，其被布置以帮助视频游戏中的当前用户，包括:

提示指示获取处理器，其适于获取所述视频游戏中的场景需要提示的指示；并且如果是这样，则

提供处理器适于向所述当前用户提供与所述场景中的成功行为相关的提示；

所述提供处理器适于获取所述视频游戏中所述场景的一个或多个行为指示符；

所述提供处理器适于检测所述一个或多个获取的行为指示符与从先前从所述场景中检测到具有预定成功水平的其他用户的子集中生成的行为的衡量指示符的语料库中导出的对应数据之间的相应差异；以及

所述提供处理器适于向所述当前用户提供指示一个或多个行为中的变化的提示，所述变化减小所述当前用户和所述场景中检测到具有预定成功水平的其他用户的子集之间的所述一个或多个行为的衡量指示符中的相应差异。

14.根据权利要求13所述的用户分析系统，包括：

衡量处理器，其适于衡量所述当前用户所玩的所述视频游戏中所述场景的一个或多个成功的指示符；并且

其中所述提示指示获取处理器包括检测处理器，其适于检测所述一个或多个成功的衡量指示符是否低于评估阈值。

15.根据权利要求13所述的用户分析系统，其中所述提供处理器适于向与所述视频游戏分离的应用程序提供所述提示。