CN110404258A - 一种信息推送方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种信息推送方法和装置,该方法包括:获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。这样,可以实现向当前用户定向推送引导资源的目的,使得当前用户可以基于引导资源有效地解决在目标游戏中出现的问题,从而提升用户的游戏体验。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种信息推送方法和装置。
背景技术
现有的休闲类游戏中,在用户(即玩家)游戏过程中,通常会对用户进行引导,以便用户可以更好地进行游戏。
通常,在对用户进行引导时,可以采用统一引导的方式,即向用户提供统一的引导资源。然而,用户在实际游戏的过程中,会不可避免地出现问题,针对不同的用户而言,不同用户出现问题的原因通常各不相同,这样,若采用统一的引导方式对用户进行引导,将无法有效地解决不同用户出现的问题,从而影响用户的游戏体验。
发明内容
本申请实施例提供一种信息推送方法和装置,用于解决在现有的休闲类游戏中,当用户在游戏中出现问题时,采用统一的引导方式无法进行有效地解决,从而影响用户游戏体验的问题。
为了解决上述技术问题,本申请是这样实现的:
本申请实施例提供一种信息推送方法,包括:
获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;
根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;
若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;
在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
本申请实施例提供一种信息推送装置,包括:
获取单元,获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;
第一确定单元,根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;
第二确定单元,若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;
推送单元,在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
本申请实施例提供一种电子设备,包括:
处理器;以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作:
获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;
根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;
若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;
在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时,使得所述电子设备执行以下操作:
获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;
根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;
若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;
在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:
本申请实施例提供的技术方案,在用户游戏的过程中,可以获取用户在目标游戏的当前进度中对应的行为数据,基于行为数据确定用户在当前进度中对应的引导概率,若引导概率大于既定阈值,则可以基于用户的行为数据,确定引导资源,并在当前进度的界面中增加用于推送引导资源的入口。通过当前用户在目标游戏的当前进度中的行为数据,判断当前用户在当前进度中是否需要被辅助,并在确定需要被辅助时,基于当前用户的行为数据确定用于辅助的引导资源,并将引导资源推送给用户,这样,可以实现向当前用户定向推送引导资源的目的,使得当前用户可以基于引导资源有效地解决在目标游戏中出现的问题,从而提升用户的游戏体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请的一个实施例信息推送方法的流程示意图;
图2是本申请的一个实施例游戏模型和标准游戏模型的示意图;
图3是本申请的一个实施例信息推送方法的流程示意图;
图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图5为本申请实施例提供的一种信息推送装置的结构示意图。
具体实施方式
现有的休闲类游戏中,通常会在用户游戏的过程中向用户提供统一的引导资源,以便用户可以更好地进行游戏。然而,在实际应用中,当用户在游戏中出现问题时,针对不同的用户,出现问题的原因通常是多种多样的,在这种情况下,若向用户提供统一的引导资源,将不能有效地引导不同的用户解决各自的问题,导致用户的游戏体验较差。
为了解决上述技术问题,本申请实施例提供一种信息推送方法和装置,当用户在游戏中出现问题时,可以针对不同的用户定向推送不同的引导资源,从而有效解决不同用户在游戏中出现的问题,提升用户的游戏体验。
为了实现上述目的,本申请实施例提供的信息推送方法包括:获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
通过当前用户在目标游戏的当前进度中的行为数据,判断当前用户在当前进度中是否需要被辅助,并在确定需要被辅助时,基于当前用户的行为数据确定用于辅助的引导资源,并将引导资源推送给用户,这样,可以实现向当前用户定向推送引导资源的目的,使得当前用户可以基于引导资源有效地解决在目标游戏中出现的问题,从而提升用户的游戏体验。
下面结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
以下结合附图,详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
图1为本申请实施例提供的一种信息推送方法的流程示意图。所述方法如下所述。
S102:获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据。
在S102中,当前用户可以理解为在目标游戏中正在游戏的一个用户,目标游戏可以理解为某个休闲类游戏。本实施例中,在当前用户在目标游戏中游戏时,可以获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据。
当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据,可以理解为当前用户在目标游戏的关键点位处的游戏数据,其中,关键点位可以理解为目标游戏的点位中与当前进度相关的点位。
例如,在包括关卡和角色等级的某个目标游戏中,在获取当前用户在该目标游戏中的当前进度所对应的行为数据时,可以获取当前用户所在的关卡、所在关卡处的角色等级、角色死亡次数等游戏数据,其中,当前用户在所在的关卡、所在关卡处的角色等级、角色死亡次数是与当前用户在该目标游戏中的当前进度相关的点位。
在获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据时,为了便于实现,在一种实现方式中,可以预先在目标游戏中与进度相关的关键点位处设置数据回传功能,这样,在当前用户游戏的过程中,目标游戏的客户端可以基于关键点位处的数据回传功能,将当前用户在关键点位处的游戏数据上传至游戏的客户端对应的服务器中,这样,服务器可以获取到当前用户在关键点位处的游戏数据,即获取到当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据。其中,数据回传功能可以通过Friebase Analytics(一种数据分析工具)中的LogEvent方法实现。
为了便于理解,本实施例可以以某个需要管理农场的休闲类游戏A为例进行说明。
在游戏A中,用户可以管理一个大农场,每个大农场有30个栏位,用户通过管理各个栏位的工人、升级工人、雇佣管理员等操作来赚取更多的游戏金币。其中,在游戏A中,与用户在目标游戏的某个进度中所对应的行为数据可以视为用户在游戏A的某个进度中每个栏位、每个栏位处工人的等级、管理员雇佣状态、用户付费信息以及用户时长等游戏数据。
为了便于获取当前用户在游戏A的当前进度所对应的行为数据,即获取当前用户在上述关键点位处的游戏数据,可以预先在这些关键点位处设置数据回传功能,其中,为了便于区分不同关键点位处的游戏数据,在设置数据回传功能时,还可以在每个关键点位处设置一个数据标签,并按照表1所示的规则进行命名:
表1
关键点位名称 | 标签名 | 备注 |
栏位处 | shaft_n | n在数据传回后会被用户开启最多栏位数替代 |
工人等级 | worker_n | n在数据传回后会被用户工人最高等级数替代 |
管理员雇佣状态 | admin | 传回0与1区分玩家是否雇佣管理员 |
用户付费信息 | payment_n | n在数据传回后会被用户付费数目替代 |
用户时长 | time | 会传回一个代表时长的数据 |
这样,在当前用户游戏的过程中,游戏A的客户端可以基于数据回传功能,将关键点位处当前的游戏数据按照数据标签的格式上传至游戏A的客户端对应的服务器,服务器在接收到游戏数据后,可以基于表1中的标签名获取到用户在游戏A中不同关键点位处的游戏数据,即获取到当前用户在游戏A的当前进度中所对应的行为数据。
S104:根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率。
在S104中,在获取到当前用户在目标游戏的当前进度所对应的行为数据后,可以对当前用户的行为数据进行分析,确定当前用户在目标游戏的当前进度对应的引导该概率,其中,引导概率可以用于描述当前用户在当前进度下被辅助的可能性。
本实施例中,在确定当前用户在当前进度对应的引导概率时,具体可以包括以下步骤:
首先,根据当前用户的行为数据,确定当前用户对应的进度特征。
进度特征可以用于描述当前用户在目标游戏中的当前进度,在一种实现方式中,进度特征可以是用于描述当前进度的一条进度曲线,该进度曲线可以根据当前用户的行为数据分析得到。
其次,获取标准进度模型。
标准进度模型可以用于确定当前用户的引导概率,具体可以基于全网用户在目标游戏中的行为数据训练得到。
本实施例中,根据全网用户在目标游戏中的行为数据,可以通过以下方式训练得到标准进度模型:
第一:获取全网用户在目标游戏中的行为数据。
全网用户可以包括待引导用户和非待引导用户,待引导用户可以理解为在用户游戏的过程中存在进度问题,需要被辅助的用户,非待引导用户可以理解为用户游戏的过程中不存在进度问题,不需要被辅助的用户。
在一种实现方式中,在获取到全网用户在目标游戏中的行为数据后,可以通过人工标注的方式确定全网用户中哪些用户属于待引导用户,哪些用户属于非待引导用户。
第二:根据全网用户在目标游戏中的行为数据,确定待引导用户对应的进度特征以及非待引导用户对应的进度特征。
具体地,可以将全网用户的行为数据分为两类,一类为待引导用户的行为数据,一类为非待引导用户的行为数据,之后,可以根据待引导用户的行为数据,分析得到待引导用户的进度特征,根据非待引导用户的行为数据,分析得到非待引导用户的进度特征。
其中,待引导用户的进度特征可以用于描述待引导用户在目标游戏中的游戏进度,非待引导用户的进度特征可以用于描述非待引导用户在目标游戏中的游戏进度。本实施例中,待引导用户的进度特征和非待引导用户的进度特征均可以由进度曲线表示。
第三:基于待引导用户对应的进度特征和非待引导用户对应的进度特征,训练得到标准进度模型。
在进行模型训练时,可以将待引导用户对应的进度特征和非待引导用户对应的进度特征,以及待引导用户对应的引导概率和非待引导用户对应的引导概率作为训练样本,最终可以训练得到标准进度模型。其中,待引导用户对应的引导概率可以是1,非待引导用户对应的引导概率可以是0。
在训练得到标准进度模型后,在确定当前用户在当前进度对应的引导概率时,可以获取该标准进度模型。
最后,将当前用户对应的进度特征输入标准进度模型,得到当前用户在当前进度对应的引导概率。
在根据标准进度模型确定当前用户对应的引导概率时,可以将当前用户的进度特征作为标准进度模型的输入,标准进度模型的输出即为当前用户在当前进度对应的引导概率。其中,当前用户在当前进度对应的引导概率越大,可以说明当前用户被辅助的可能性越高。
可选地,在本实施例的另一种实现方式中,还可以将当前用户的进度特征与非待引导用户的进度特征进行对比,确定两者的相似度,并根据相似度确定当前用户对应的引导概率。其中,相似度越高,当前用户对应的引导概率越小,被辅助的可能性越小,相似度越低,当前用户对应的引导概率越大,被辅助的可能性越大。
以上述游戏A为例,可以预先基于游戏A的全网用户中包括的非待引导用户的行为数据,得到非待引导用户的进度特征,若以进度曲线表示进度特征,则可以得到如图2所示的进度曲线a。
在获取到当前用户在游戏A的当前进度对应的行为数据后,可以基于当前用户的行为数据,得到当前用户的进度特征,这里仍以进度曲线表示进度特征,则可以得到如图2所示的进度曲线b。
图2中,横坐标代表进度,纵坐标代表花费时间。从图2可以看出,进度曲线a的斜率为0.5,进度曲线b的曲率为1,为进度曲线a的斜率的2倍,这里可以将进度曲线a与进度曲线b的相似度视为50%,将1与相似度的差值作为引导概率,可以得到当前用户的引导概率为50%。
在基于上述记载的方法得到当前用户在当前进度对应的引导概率后,可以执行S106。
S106:若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源。
在S106中,可以将当前用户在当前进度对应的引导概率与既定阈值进行比较,其中,既定阈值可以理解为当前用户是否需要被辅助的临界值,具体可以根据实际情况确定。
本实施例中,若引导概率大于既定阈值,则可以确定当前用户存在进度问题,需要被辅助,此时,可以根据当前用户的行为数据,确定行为数据对应的引导资源,该引导资源可以用于对当前用户进行引导。
在根据当前用户的行为数据,确定当前用户的行为数据对应的引导资源时,可以包括以下步骤:
根据当前用户的行为数据,确定当前用户在当前进度对应的关联特征;
根据关联特征,确定当前用户的行为数据对应的引导资源。
本实施例中,关联特征可以用于描述当前用户进行至目标游戏的当前进度时对应的不足行为,确定当前用户在当前进度对应的关联特征时:
首先,获取当前进度下的标准行为数据。
标准行为数据可以基于上述记载的非待引导用户在目标游戏中的行为数据确定得到,具体地,可以将非待引导用户在目标游戏中的行为数据中,在当前进度下所对应的行为数据作为标准行为数据。
其次,将当前用户的行为数据与标准行为数据进行对比,确定当前用户的行为数据中与标准行为数据不一致的行为数据。
这里为了便于区分,可以将当前用户的行为数据中与标准行为数据不一致的行为数据称为目标行为数据。
仍以上述游戏A为例,可以将当前用户在“栏位处”、“工人等级”以及“管理员雇佣状态”三个关键点位的行为数据与非待引导用户在该三个关键点位处的标准行为数据进行对比,假设对比结果如表2所示:
表2
数据点位名称 | 标准(第n天) | 实际(第2天) |
shaft_n | 5n | 7 |
worker_n | 10n | 10 |
admin | 1 | 1 |
基于上述表2可知,当前用户的行为数据中栏位数目和工人等级数目与标准行为数据中的栏位数目和工人等级数目不同,那么,可以确定当前用户的行为数据中的栏位数目和工人等级数目为目标行为数据。
最后,根据目标行为数据,确定当前用户在当前进度对应的关联特征。
以上述表2为例,基于表2中当前用户实际的栏位数目和工人等级数目,可以确定当前用户在游戏A的当前进度对应的关联特征可以是:开启的栏位较少以及没有升级工人。
在得到当前用户在当前进度对应的关联特征后,可以根据该关联特征,确定当前用户的行为数据对应的引导资源。
根据当前用户的关联特征,确定当前用户的行为数据对应的引导资源时,可以包括以下步骤:
首先,根据当前用户的关联特征,确定当前用户对应的用户标签。
本实施例中,用户标签可以用于描述目标游戏的全网用户对应的关联特征,一个目标游戏对应的用户标签具体可以根据该目标游戏的场景特征进行定义,其中,一个目标游戏可以对应多个用户标签,具有不同场景特征的目标游戏可以对应不同的用户标签。
这里可以根据当前用户的关联特征,确定当前用户对应目标游戏的多个用户标签中的哪个用户标签,其中,当前用户对应的用户标签可以是一个,也可以是多个。
以上述表2为例,在确定当前用户的关联特征为开启的栏位较少以及没有升级工人后,可以得到当前用户对应的两个用户标签:一个是不会开启栏位,另一个是没有升级工人。
其次,根据当前用户对应的用户标签,在服务器中匹配与用户标签对应的引导资源。
服务器可以理解为目标游戏的客户端对应的服务器。在本实施例中,服务器可以预先存储与不同的用户标签对应的引导资源,具体地,首先,服务器可以预先根据目标游戏对应的多个用户标签,确定与每个用户标签对应的引导资源,得到多个引导资源;其次,建立多个用户标签与多个引导资源之间的映射关系,并将该映射关系存储在服务器中。
这样,在确定当前用户的用户标签后,可以根据当前用户的用户标签,在服务器中匹配与用户标签对应的引导资源。其中,若当前用户的用户标签的个数为多个,则匹配到的引导资源的个数也可以是多个。
在根据当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据,确定该行为数据对应的引导资源后,可以执行S108。
可选地,在S106中,若当前用户的行为数据对应的引导概率小于或等于既定阈值,则可以说明当前用户不存在进度问题,不需要被辅助,此时,可以无需根据当前用户的行为数据,确定当前用户的行为数据对应的引导资源,也无需执行S108。
S108:在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
在S108中,在确定当前用户的行为数据对应的引导资源后,可以在目标游戏的当前进度的界面中添加入口,该入口可以用于推送引导资源。
本实施例中,引导资源中可以包括视频、图片和文本中的至少一种,具体可以根据实际情况确定,这里不做具体限定。这样,在添加入口时,为了便于当前用户查看引导资源,可以在当前进度的界面中添加播放入口,该播放入口可以用于当前用户播放引导资源。其中,可选地,该播放入口可以是播放按钮,该播放入口可以位于当前进度的界面的边缘位置。
在当前进度的界面中添加播放入口后,当前用户可以点击该播放入口,此时,目标游戏的界面中可以播放引导资源,当前用户可以基于播放的引导资源,解决其在目标游戏中出现的进度问题。
本实施例中,可以使用tolua技术来动态更改目标游戏程序的展示逻辑,进而实现在目标游戏中添加播放入口的目的。具体实现方式如下:
首先,可以在服务器端配置一个任务类型和任务目标,该任务类型可以理解为添加播放入口,任务目标可以理解为在点击播放入口时,播放与当前用户的用户标签对应的引导资源。
其次,使用Dostring技术把需要展示的引导资源转换为程序语言,进而变换为Tolua可执行文件。
再次,使用tolua技术,通过GetFunction("fun")方法获取到即将执行的方法,即游戏客户端获取到引导资源。
最后,在目标游戏的客户端使用Instantiate方法在当前进度的界面中实例化出来一个播放入口,并将播放入口添加到目标游戏的画布中,这样,当前用户在点击该播放入口后,目标游戏可以播放引导资源,以引导当前用户解决期在目标游戏中出现的进度问题。
可选地,在当前进度的界面中添加播放入口时,为了不影响当前用户正常游戏,避免给当前用户带来不好的视觉效果,还可以预先设置添加播放入口的预设条件,这样,在添加播放入口时,可以首先判断是否满足预设条件,若是,则可以添加播放入口,若否,则可以取消添加播放入口。其中,预设条件可以通过对全网用户在目标游戏中的行为数据进行分析得到。
以上述游戏A为例,在当前进度的界面中添加展示播放入口时,若当前用户正在管理农场,则为了避免影响当前用户管理农场,给当前用户带来不好的视觉体验,可以等待当前用户管理农场完毕后,在游戏的预设位置添加播放入口,例如,在当前用户浏览游戏中的商店时,在游戏界面的左上角或右上角等位置处添加播放入口。
本申请实施例提供的技术方案,通过当前用户在目标游戏的当前进度中的行为数据,判断当前用户在当前进度中是否需要被辅助,并在确定需要被辅助时,基于当前用户的行为数据确定用于辅助的引导资源,并将引导资源推送给用户,这样,可以实现向当前用户定向推送引导资源的目的,使得当前用户可以基于引导资源有效地解决在目标游戏中出现的问题,从而提升用户的游戏体验。
为了便于理解整个技术方案,可以参见图3。图3是本申请的一个实施例信息推送方法的流程示意图,可以包括如下步骤:
S301:获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据。
S302:根据所述行为数据,确定所述当前用户对应的进度特征。
进度特征用于描述当前用户在目标游戏中的当前进度,在一种实现方式中,进度特征可以是当前用户在目标游戏中的进度曲线。
S303:获取标准进度模型。
标准进度模型可以用于确定当前用户的引导概率,具体可以基于全网用户在目标游戏中的行为数据训练得到,具体训练过程可以参见图1所示实施例中记载的相关内容,这里不再重复说明。
S304:将所述当前用户对应的进度特征输入所述标准进度模型,得到所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率。
引导概率可以用于描述当前用户在当前进度下被辅助的可能性,其中,引导概率越高,可以说明当前用户被辅助的可能性越高,引导概率越低,可以说明当前用户被辅助的可能性越低。
S305:判断所述引导概率是否大于既定阈值。
若引导概率大于既定阈值,则可以确定当前用户存在进度问题,需要被辅助,此时,可以执行S306;若引导概率小于或等于既定阈值,则可以确定当前用户不存在进度问题,不需要被辅助,此时,可以执行S310。
S306:根据当前用户的行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的关联特征。
关联特征可以用于描述当前用户进行至当前进度时对应的不足行为。
在确定关联特征时,可以将当前用户的行为数据与标准行为数据进行对比,确定行为数据中与标准行为数据不一致的目标行为数据,根据目标行为数据,确定当前用户在当前进度对应的关联特征。具体实现方式可以参见图1所示实施例中记载的相关内容,这里不再重复说明。
S307:根据所述关联特征,确定所述当前用户对应的用户标签。
用户标签可以用于描述所述全网用户对应的关联特征,具体可以根据目标游戏的场景特征进行定义,这里可以根据关联特征,确定当前用户对应目标游戏中的哪个用户标签。具体实现方式可以参见图1所示实施例中记载的相关内容,这里不再重复说明。
S308:根据所述用户标签,在服务器中匹配与所述用户标签对应的引导资源。
引导资源可以用于对当前用户进行引导,具体可以包括视频、图片和文本中的至少一种。
S309:在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
在一种实现方式中,该入口可以是播放入口,用于播放引导资源。
S310:结束。
本申请实施例提供的技术方案,在确定当前用户在目标游戏的当前进度对应的引导概率大于既定阈值时,由于可以基于当前用户在当前进度的行为数据,确定用于辅助当前用户的引导资源,并在当前进度的界面中添加用于推送引导资源的入口,因此,可以实现向当前用户定向推送引导资源的目的,从而可以有效地解决当前用户出现的进度问题,提升用户的游戏体验;基于本申请实施例提供的技术方案,当不同的用户出现进度问题时,可以实现向不同的用户定向推送不同的引导资源的目的,这样,不同的用户可以基于适合自己的引导资源解决在游戏中出现的进度问题,从而有效提升游戏体验。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
图4是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图4,在硬件层面,该电子设备包括处理器,可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中,存储器可能包含内存,例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory,RAM),也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少1个磁盘存储器等。当然,该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接,该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture,工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect,外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture,扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图4中仅用一个双向箭头表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器,用于存放程序。具体地,程序可以包括程序代码,所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器,并向处理器提供指令和数据。
处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行,在逻辑层面上形成信息推送装置。处理器,执行存储器所存放的程序,并具体用于执行以下操作:
获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;
根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;
若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;
在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
上述如本申请图4所示实施例揭示的信息推送装置执行的方法可以应用于处理器中,或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器,处理器读取存储器中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
该电子设备还可执行图1和图3的方法,并实现信息推送装置在图1和图3所示实施例的功能,本申请实施例在此不再赘述。
当然,除了软件实现方式之外,本申请的电子设备并不排除其他实现方式,比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等,也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元,也可以是硬件或逻辑器件。
本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储一个或多个程序,该一个或多个程序包括指令,该指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时,能够使该便携式电子设备执行图1和图3所示实施例的方法,并具体用于执行以下操作:
获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;
根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;
若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;
在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
图5为本申请实施例提供的一种信息推送装置的结构示意图,具体可以包括:获取单元51、第一确定单元52、第二确定单元53以及推送单元54,其中:
获取单元51,获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;
第一确定单元52,根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;
第二确定单元53,若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;
推送单元54,在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
可选地,所述第一确定单元52,根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率,包括:
根据所述行为数据,确定所述当前用户对应的进度特征;所述进度特征用于描述所述当前进度;
获取标准进度模型,所述标准进度模型用于确定所述当前用户的引导概率,基于所述全网用户在所述目标游戏中的行为数据训练得到;
将所述当前用户对应的进度特征输入所述标准进度模型,得到所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率。
可选地,所述第一确定单元52通过以下方式训练得到所述标准进度模型:
获取所述全网用户在所述目标游戏中的行为数据,所述全网用户中包括待引导用户和非待引导用户;
根据所述全网用户在所述目标游戏中的行为数据,确定所述待引导用户对应的进度特征以及所述非待引导用户对应的进度特征;
基于所述待引导用户对应的进度特征和所述非待引导用户对应的进度特征,训练得到所述标准进度模型。
可选地,所述第二确定单元53,根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源,包括:
根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的关联特征,所述关联特征用于描述所述当前用户进行至所述当前进度时对应的不足行为;
根据所述关联特征,确定所述行为数据对应的引导资源。
可选地,所述第二确定单元53,根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的关联特征,包括:
获取所述当前进度下的标准行为数据;
将所述行为数据与所述标准行为数据进行对比,确定所述行为数据中与所述标准行为数据不一致的目标行为数据;
根据所述目标行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的关联特征。
可选地,所述第二确定单元53,根据所述关联特征,确定所述行为数据对应的引导资源,包括:
根据所述关联特征,确定所述当前用户对应的用户标签;所述用户标签用于描述所述全网用户对应的关联特征,根据所述目标游戏的场景特征进行定义;
根据所述用户标签,在服务器中匹配与所述用户标签对应的引导资源。
可选地,所述引导资源中包括视频、图片和文本中的至少一种;
其中,所述推送单元54,在所述当前进度的界面中添加入口,包括:
在所述当前进度的界面中添加播放入口,所述播放入口用于播放所述引导资源。
本申请实施例提供的信息推送装置50还可执行图1和图3的方法,并实现信息推送装置在图1和图3所示实施例的功能,本申请实施例在此不再赘述。
总之,以上所述仅为本申请的较佳实施例而已,并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的,计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
Claims (10)
1.一种信息推送方法,其特征在于,包括:
获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;
根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;
若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;
在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率,包括:
根据所述行为数据,确定所述当前用户对应的进度特征;所述进度特征用于描述所述当前进度;
获取标准进度模型,所述标准进度模型用于确定所述当前用户的引导概率,基于所述全网用户在所述目标游戏中的行为数据训练得到;
将所述当前用户对应的进度特征输入所述标准进度模型,得到所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述标准进度模型通过以下方式训练得到:
获取所述全网用户在所述目标游戏中的行为数据,所述全网用户中包括待引导用户和非待引导用户;
根据所述全网用户在所述目标游戏中的行为数据,确定所述待引导用户对应的进度特征以及所述非待引导用户对应的进度特征;
基于所述待引导用户对应的进度特征和所述非待引导用户对应的进度特征,训练得到所述标准进度模型。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源,包括:
根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的关联特征,所述关联特征用于描述所述当前用户进行至所述当前进度时对应的不足行为;
根据所述关联特征,确定所述行为数据对应的引导资源。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的关联特征,包括:
获取所述当前进度下的标准行为数据;
将所述行为数据与所述标准行为数据进行对比,确定所述行为数据中与所述标准行为数据不一致的目标行为数据;
根据所述目标行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的关联特征。
6.如权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述关联特征,确定所述行为数据对应的引导资源,包括:
根据所述关联特征,确定所述当前用户对应的用户标签;所述用户标签用于描述所述全网用户对应的关联特征,根据所述目标游戏的场景特征进行定义;
根据所述用户标签,在服务器中匹配与所述用户标签对应的引导资源。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述引导资源中包括视频、图片和文本中的至少一种;
其中,在所述当前进度的界面中添加入口,包括:
在所述当前进度的界面中添加播放入口,所述播放入口用于播放所述引导资源。
8.一种信息推送装置,其特征在于,包括:
获取单元,获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;
第一确定单元,根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;
第二确定单元,若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;
推送单元,在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
9.一种电子设备,包括:
处理器;以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作:
获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;
根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;
若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;
在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时,使得所述电子设备执行以下操作:
获取当前用户在目标游戏的当前进度中所对应的行为数据;
根据所述行为数据,确定所述当前用户在所述当前进度对应的引导概率;所述引导概率用于描述所述当前用户在所述当前进度下被辅助的可能性,通过全网用户在所述目标游戏中的行为数据进行分析后得到;
若所述引导概率大于既定阈值,则根据所述行为数据,确定所述行为数据对应的引导资源;
在所述当前进度的界面中添加入口,所述入口用于推送所述引导资源。
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