CN110478905A - 竞技对象选取方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种竞技对象选取方法及装置，所述方法包括：接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合；所述第一选取信息集合包括主端当前选取的竞技对象信息；所述第二选取信息集合包括客端当前选取的竞技对象信息；将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果。应用本发明提供的方法，能够获取当前主端当前选取的各个竞技对象信息及客端当前选取的各个竞技对象信息，并将已获取的竞技对象信息输入至预先训练的预测模型中，得到竞技对象选取结果，能够客观的进行BP决策，避免BP决策失误。
Description
技术领域
本发明涉及竞技赛事分析领域，特别涉及一种竞技对象选取方法及装置。
背景技术
随着信息技术的发展，网络游戏也逐渐成为了人们主流的娱乐活动，在当今生活中，网络游戏已经成为了人们生活中必不可少的一部分；而部分网络游戏除了具有娱乐性，还具有高度的竞技性；国家体育总局已将电子竞技列入第99类运动项目，未来电子竞技运动在世界体育领域将有越来越重要的地位。电子竞技比赛中，多人在线战术竞技(Multiplayer Online Battle Arena，MOBA)类游戏，例如DOTA2、LOL及王者荣耀等占据了非常重要的地位。作为MOBA游戏的代表之一美国VALUE公司开发的DOTA2每年举办的TI系列比赛总奖金已经超过了2400万美元，同时LOL等项目也被纳入了亚运会表演项目。
在MOBA类电子竞技游戏中，赛前的BP(BANLIST/PICK)竞技对象的环节决定了双方队伍本场比赛中选手所使用的游戏游戏竞技对象，由于不同的竞技对象有不同的能力和定位，互相间存在一定的辅助或克制关系，所选的各个竞技对象组成的阵容对比赛的结果影响非常大。然而，在现有的比赛BP过程中，选手或教练只能依靠自身的经验进行BP决策，难免会出现因游戏版本更新等因素，造成游戏数据理解不全面，进而导致BP决策失误，因此，如何有效的避免BP决策失误成为本领域技术人员迫切解决的技术问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种竞技对象选取方法，能够获取当前主端当前选取的各个竞技对象信息及客端当前选取的各个竞技对象信息，并将已选取的竞技对象信息输入至预先训练的预测模型中，得到竞技对象选取结果，能够客观的进行BP决策。
本发明还提供了一种竞技对象选取装置，用以保证上述方法在实际中的实现及应用。
一种竞技对象选取方法，包括：
接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合；所述第一选取信息集合包括主端当前选取的竞技对象信息；所述第二选取信息集合包括客端当前选取的竞技对象信息；
将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果。
上述的方法，可选的，所述预测模型的训练过程，包括：
获取历史比赛信息，所述历史比赛信息包括各个比赛局面包含的主端选取的竞技对象信息及客端选取的竞技对象信息，及各个所述比赛局面的比赛结果；在所述预测模型中，确定所述预测模型包含的各个节点的层级，并执行预设次数的迭代操作，以完成对所述预测模型的训练；
每次执行所述迭代操作的过程，包括：确定当前所述预测模型的各个节点的节点信息，其中，节点信息包含与其对应的节点的访问次数、评分分数及该节点表征的目标比赛局面；将优先级最高的层级，确定为目标层级，并执行节点选取操作；
所述节点选取操作包括：基于所述目标层级的各个所述节点的访问次数，判断所述目标层级是否存在未选取节点，若存在未选取节点，则依次访问各个所述未选取节点；在访问每个所述未选取节点的过程中，将当前访问的所述未选取节点，确定目标节点，并执行第一操作；若所述目标层级不存在未选取节点，则依据所述目标层级中各个节点的评分分数，在所述目标层级的各个节点中确定目标节点，并所述执行第一操作；
所述第一操作，包括：判断已确定的目标节点是否为叶节点；若所述目标节点不为叶节点，则将所述目标节点的下一层级，确定新的目标层级，并执行所述节点选取操作；若所述目标节点为叶节点，则依据所述历史比赛信息，生成所述目标节点表征的比赛局面的比赛预测结果；依据所述比赛预测结果，更新各个已确定的目标节点的评分分数。
上述的方法，可选的，所述将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果，包括：
依据第一选取集合中的各个竞技对象信息携带的排序标识及第二选取信息集合中的各个竞技对象信息携带的排序标识，确定竞技对象排列顺序；
基于所述竞技对象排列顺序，确定与所述预测请求对应的比赛局面；
在所述预测模型中匹配与所述比赛局面相对应的节点，获取所述节点的下一层级中各个节点的评分分数；
确定评分分数最高的节点，并确定所述评分分数最高的节点对应的比赛局面，以得到与所述预测请求对应的目标竞技对象。
上述的方法，可选的，所述接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合，包括：
解析所述预测请求，获取所述预测请求中包含的数据信息；
依据所述数据信息确定主端的当前已选取的竞技对象信息及客端当前已选取的竞技对象信息；
将所述主端已选取的各个竞技对象信息确定为第一选取信息集合，将所述客端已选取的各个竞技对象信息确定为第二选取信息集合。
上述的方法，可选的，依据所述比赛预测结果，更新各个已确定的目标节点的评分分数，包括：
若该比赛预测结果表征为胜利，则按各个已确定的目标节点由下至上的顺序，依次调整各个已确定的目标节点的胜利次数，以更新各个所述已确定的目标节点的评分分数；
若该比赛预测结果表征为失败，则按各个已确定的目标节点由下至上的顺序，依次调整各个已确定的目标节点的失败次数，以更新各个所述已确定的目标节点的评分分数。
一种竞技对象选取装置，包括：
接收单元，用于接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合；所述第一选取信息集合包括主端当前选取的竞技对象信息；所述第二选取信息集合包括客端当前选取的竞技对象信息；
输入单元，用于将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果。
上述的装置，可选的，还包括：
训练单元，用于获取历史比赛信息，所述历史比赛信息包括各个比赛局面包含的主端选取的竞技对象信息及客端选取的竞技对象信息，及各个所述比赛局面的比赛结果；在所述预测模型中，确定所述预测模型包含的各个节点的层级，并执行预设次数的迭代操作，以完成对所述预测模型的训练；
每次执行所述迭代操作的过程，包括：确定当前所述预测模型的各个节点的节点信息，其中，节点信息包含与其对应的节点的访问次数、评分分数及该节点表征的目标比赛局面；将优先级最高的层级，确定为目标层级，并执行节点选取操作；
所述节点选取操作包括：基于所述目标层级的各个所述节点的访问次数，判断所述目标层级是否存在未选取节点，若存在未选取节点，则依次访问各个所述未选取节点；在访问每个所述未选取节点的过程中，将当前访问的所述未选取节点，确定目标节点，并执行第一操作；若所述目标层级不存在未选取节点，则依据所述目标层级中各个节点的评分分数，在所述目标层级的各个节点中确定目标节点，并所述执行第一操作；
所述第一操作，包括：判断已确定的目标节点是否为叶节点；若所述目标节点不为叶节点，则将所述目标节点的下一层级，确定新的目标层级，并执行所述节点选取操作；若所述目标节点为叶节点，则依据所述历史比赛信息，生成所述目标节点表征的比赛局面的比赛预测结果；依据所述比赛预测结果，更新各个已确定的目标节点的评分分数。
上述的装置，可选的，所述输入单元，包括：
依据第一选取集合中的各个竞技对象信息携带的排序标识及第二选取信息集合中的各个竞技对象信息携带的排序标识，确定竞技对象排列顺序；
基于所述竞技对象排列顺序，确定与所述预测请求对应的比赛局面；
在所述预测模型中匹配与所述比赛局面相对应的节点，获取所述节点的下一层级中各个节点的评分分数；
确定评分分数最高的节点，并确定所述评分分数最高的节点对应的比赛局面，以得到与所述预测请求对应的目标竞技对象。
上述的装置，可选的，所述接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合，包括：
解析所述预测请求，获取所述预测请求中包含的数据信息；
依据所述数据信息确定主端的当前已选取的竞技对象信息及客端当前已选取的竞技对象信息；
将所述主端已选取的各个竞技对象信息确定为第一选取信息集合，将所述客端已选取的各个竞技对象信息确定为第二选取信息集合。
上述的装置，可选的，所述训练单元，包括：
第一评分子单元，用于当该比赛预测结果表征为胜利时，按各个已确定的目标节点由下至上的顺序，依次调整各个已确定的目标节点的胜利次数，以更新各个所述已确定的目标节点的评分分数；
第二评分子单元，用于当该比赛预测结果表征为失败时，按各个已确定的目标节点由下至上的顺序，依次调整各个已确定的目标节点的失败次数，以更新各个所述已确定的目标节点的评分分数。
经由上述方案可知，本发明提供了一种竞技对象选取方法及装置，所述方法包括：接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合；所述第一选取信息集合包括主端当前选取的竞技对象信息；所述第二选取信息集合包括客端当前选取的竞技对象信息；将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果。应用本发明提供的方法，能够获取当前主端当前选取的各个竞技对象信息及客端当前选取的各个竞技对象信息，并将已获取的竞技对象信息输入至预先训练的预测模型中，得到竞技对象选取结果，能够客观的进行BP决策，避免BP决策失误。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种竞技对象选取方法的方法流程图；
图2为本发明提供的一种竞技对象选取方法的又一方法流程图；
图3为本发明提供的一种竞技对象选取装置的结构示意图；
图4为本发明提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
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，都属于本发明保护的范围。
本发明可用于众多通用或专用的计算装置环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器装置、包括以上任何装置或设备的分布式计算环境等等。
本发明实施例提供了一种竞技对象选取方法，该方法可以应用在多种系统平台，其执行主体可以为计算机终端或各种移动设备的处理器，所述方法的方法流程图如图1所示，具体包括：
S101：接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合；所述第一选取信息集合包括主端当前选取的竞技对象信息；所述第二选取信息集合包括客端当前选取的竞技对象信息。
本发明实施例提供的方法中，主端可以为第一用户，客端可以为第二用户，可选的，主端及客端均可为计算机终端各种移动设备。
本发明实施例提供的方法中，竞技对象信息可以为游戏人物。
本发明实施例提供的方法中，第一选取信息集合及第二选取信息集合可以为空集合；也可以包含已被选定(PICK)的竞技对象信息，或已被禁选(BAN)的竞技对象信息。
S102：将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果。
本发明实施例提供的方法中，基于该第一选取信息集合中的各个竞技对象信息及第二选取信息集合的竞技对象信息，确定该预测请求对应的比赛局面。
本发明实施例提供的方法中，该预测模型可以为蒙特卡洛树模型。
本发明实施例提供的竞技对象选取方法中，包括：接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合；所述第一选取信息集合包括主端当前选取的竞技对象信息；所述第二选取信息集合包括客端当前选取的竞技对象信息；将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果。应用本发明提供的方法，能够获取当前主端当前选取的各个竞技对象信息及客端当前选取的各个竞技对象信息，并将已获取的竞技对象信息输入至预先训练的预测模型中，得到竞技对象选取结果，能够客观的进行BP决策，避免BP决策失误。
本发明实施例提供的方法中，基于上述的实施过程，具体的，所述预测模型的训练过程，包括：
获取历史比赛信息，所述历史比赛信息包括各个比赛局面包含的主端选取的竞技对象信息及客端选取的竞技对象信息，及各个所述比赛局面的比赛结果；在所述预测模型中，确定所述预测模型包含的各个节点的层级，并执行预设次数的迭代操作，以完成对所述预测模型的训练；
每次执行所述迭代操作的过程，包括：确定当前所述预测模型的各个节点的节点信息，其中，节点信息包含与其对应的节点的访问次数、评分分数及该节点表征的目标比赛局面；将优先级最高的层级，确定为目标层级，并执行节点选取操作；
所述节点选取操作包括：基于所述目标层级的各个所述节点的访问次数，判断所述目标层级是否存在未选取节点，若存在未选取节点，则依次访问各个所述未选取节点；在访问每个所述未选取节点的过程中，将当前访问的所述未选取节点，确定目标节点，并执行第一操作；若所述目标层级不存在未选取节点，则依据所述目标层级中各个节点的评分分数，在所述目标层级的各个节点中确定目标节点，并所述执行第一操作；
所述第一操作，包括：判断已确定的目标节点是否为叶节点；若所述目标节点不为叶节点，则将所述目标节点的下一层级，确定新的目标层级，并执行所述节点选取操作；若所述目标节点为叶节点，则依据所述历史比赛信息，生成所述的目标节点表征的比赛局面的比赛预测结果；依据所述比赛预测结果，更新各个已确定的目标节点的评分分数。
本发明实施例提供的方法中，基于主端及客端的BP顺序，确定预测模型的层级数，优选的，该预测模型的层级数为19层，需要说明的是，预测模型的具体层数可以由技术人员依据实际情况进行设定。
本发明实施例提供的方法中，该历史比赛信息可以为历史对战记录中各个对战场次中主端的选取的竞技对象信息及客端选取的对象信息，所对应的比赛局面的胜负状况。
具体的，当节点的访问次数为0时，将该节点确定为未选取节点；每访问一次节点，则节点的访问次数增加一次。
本发明实施例提供的方法，所述依据所述比赛预测结果，更新各个已确定的目标节点的评分分数的过程中，各个已确定的目标节点为，确定该叶节点的比赛局面时，所应用到的各个目标节点。
需要说明的是，在执行选取操作过程中，若所述目标层级不存在未选取节点，则依据所述目标层级中各个节点的评分分数，在所述目标层级的各个节点中确定目标节点，其中，该目标节点为当前目标层级中评分分数最高的节点。
本发明实施例提供的方法中，基于上述的实施过程，具体的，所述将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果，如图2所示，可以包括：
S201：依据第一选取集合中的各个竞技对象信息携带的排序标识及第二选取信息集合中的各个竞技对象信息携带的排序标识，确定竞技对象排列顺序。
本发明实施例提供的方法中，该排序标识可以表征与其对应的对象信息的选取顺序。基于各个排序标识，即可确定各个竞技对象信息的顺序。
S202：基于所述竞技对象排列顺序，确定与所述预测请求对应的比赛局面。
本发明实施提供的方法中，依据各个竞技对象排序顺序，将各个竞技对象进行排序，以确定与所述预测请求对应的比赛局面。
S203：在所述预测模型中匹配与所述比赛局面相对应的节点，获取所述节点的下一层级中各个节点的评分分数。
本发明实施例提供的方法中，每个节点均有一个评分分数。
S204：确定评分分数最高的节点，并确定所述评分分数最高的节点对应的比赛局面，以得到与所述预测请求对应的目标竞技对象。
本发明实施提供的方法中，通过对各个节点的评分分数进行排序，可以确定评分分数最高的节点，确定该评分分数最高的节点表征的比赛局面，进而可以在该比赛局面中确定与预测请求对应的目标竞技对象，例如，该预测请求对应的比赛局面中包含竞技对象A、竞技对象B、竞技对象C，评分分数最高的节点对应的比赛局面包含竞技对象A、竞技对象B、竞技对象C、竞技对象D，则可确定预测请求对应的目标竞技对象为竞技对象D。
本发明实施例提供的方法中，基于上述的实施过程，具体的，所述接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合，如图3所示，可以包括：
解析所述预测请求，获取所述预测请求中包含的数据信息。
依据所述数据信息确定主端的当前已选取的竞技对象信息及客端当前已选取的竞技对象信息。
将所述主端已选取的各个竞技对象信息确定为第一选取信息集合，将所述客端已选取的各个竞技对象信息确定为第二选取信息集合。
本发明实施例提供的方法中，该数据信息中包含主端及客端当前已选取的竞技对象信息，及各个竞技对象信息的选取顺序信息。
本发明实施例提供的方法中，基于上述的实施过程，具体的，依据所述比赛预测结果，更新各个已确定的目标节点的评分分数，包括：
若该比赛预测结果表征为胜利，则按各个已确定的目标节点由下至上的顺序，依次调整各个已确定的目标节点的胜利次数，以更新各个所述已确定的目标节点的评分分数；
若该比赛预测结果表征为失败，则按各个已确定的目标节点由下至上的顺序，依次调整各个已确定的目标节点的失败次数，以更新各个所述已确定的目标节点的评分分数。
本发明实施例提供的方法中，该评分分数的计算公式如下：
其中，UCB为评分分数；x为目标节点的胜利次数；y为目标节点失败次数；N为各个节点的总访问次数；n为目标节点的访问次数；c为常数，可根据使用者对广度和深度的偏好进行设置。
本发明实施例提供的方法在实际应用过程中，以MOBA类游戏为例，假定一竞技游戏包含116个竞技对象，如果，一场比赛中共有任意10竞技对象登场，排列组合所有选择可能性为全排列组合数为10278135867700008种组合。显然获取的数据基本无法覆盖所有对战情况。
为了详细说明本发明实施例中模型的训练过程，假定该竞技游戏的BP顺位为b1-B2-b3-B4-b5-B6-p7-P8-P9-p10-b11-B12-b13-B14-P15-p16-P17-p18-B19-b20-P21-p22(数字代表执行顺序，小写字母b表征主端的BAN过程，小写字母p表征主端的PICK过程，大写字母B表征客端的BAN过程，大写字母P代表客端的PICK过程，BAN过程指的是，从未被选择的竞技对象集合中挑选出一个竞技对象，使其排除出本场比赛无法选择，PICK过程指的是，从未被选择的竞技对象集合中挑选一个竞技对象作为本次比赛本方参赛的竞技对象)。
本发明实施例提供的方法中，以主端为例构建模型，需要说明的是，客端依据该方法也可进行模型构建，此处不再赘述，针对于主端的进行模型构建的过程可以如下：
步骤A：定义优势阵容，P(1|R1,R2,R3,R4,R5,r1,r2,r3,r4,r5)定义为在确定双方BP阵容后，主端获胜的概率。(其中R1,R2,R3,R4,R5为主端竞技对象阵容，r1,r2,r3,r4,r5为客端选定的竞技对象阵容)，如果P>0.5则认为主队获胜。
步骤B：P(1|R1,R2,R3,R4,R5,r1,r2,r3,r4,r5)的计算方法为 即在统计样本中出现该BP阵容对局中，主端获胜的次数占总对局次数的比率，亦即在给定双方阵容的情况下主队的胜率。由于上述可知，统计数不可能涵盖所有阵容对垒情况。如果sum(R1,R2,R3,R4,R5,r1,r2,r3,r4,r5)＝0，则表示相关对阵未出现过。此时计算遵循以下逻辑计算：
步骤b1、其中Af(4,5)为主队5个被选中的竞技对象中任取4个在面对客队5个竞技对象时的胜率，nf为此种对阵下的总出现对局次数，此时A(5,5)为组合主队5种任取4个的情况下面对对方竞技对象的加权平均胜率
步骤b2、如果步骤b1中nf为0，也就意味着所有Af(4,5)组合均未出现，那么此时计算其中Af(5,4)为主端5个竞技对象在面对客端5个被选中的竞技对象中任取4个时的胜率，同样此时A(5,5)为组合客端5种任取4个的情况下主端面对对方人物的加权平均胜率。
步骤b3、如果步骤b2中nf仍为0，此时计算Af(4,4)为主端、客端双方从5个竞技对象中任取4个对阵时的主端胜率，此时一共有25种(5*5)对应组合，同样结果为所有组合的加权平均胜率。
步骤b4、如果步骤b3中nf依然为0，则计算按照以上流程，如果分母为0无法计算则继续不断向下搜索计算，直到
步骤b5、如果完成所有搜索直到依然无法计算，则我们设定A(5,5)＝0，即完全未知对阵情况主队胜率为0。
步骤C：完成以上定义后，开始搜索过程，搜索算法使用MCTS，由于P8-P9、p10-b11、B14-P15为同一端连续两次选择，简化为一步，整个树搜索深度为19层。
具体的，每层的每一节点代表一个比赛局面，初始化所有节点计数为0。
步骤c1：根节点节点开始向下开始，选择一个最值得执行的步骤(BAN或者PICK游戏角色)到达下一个子节点。小写字母的步骤选择为选择对主场最有利的选择，大写字母的步骤选择为选择对主场最不利的选择；选择的方法为，可依据评分分数UCB值进行确定。
步骤c2：如果步骤c1到达节点不是叶子节点，则以当前节点为root节点重复步骤c1向下，否则判断当前节点的访问次数n是否为0，如果不为0，则进行节点扩展，以当前节点为根节点重复步骤c1向下，n如果为0则进入步骤c3。
步骤c3：步骤c2后向下每层均随机访问节点直至最终层节点。
步骤c4：回溯搜索路径上的节点(不包含步骤c3中随机搜索的节点)，如果最终层节点的状态时获胜(根据步骤B中定义的方法计算胜负)x计数加1，失败y计数加1。
步骤D：反复执行步骤3迭代步骤，根据预设定的迭代次数最大值决定结束状态，此时形成的所有状态为当前的搜索树结果。
步骤E：将训练完成的搜索树封装为预测模型，使用时仅需根据训练完成的搜索树上每一个状态下的下层UCB值就可进行BP选择了。
上述各个具体的实现方式，及各个实现方式的衍生过程，均在本发明保护范围内。
与图1所述的方法相对应，本发明实施例还提供了一种竞技对象选取装置，用于对图1中方法的具体实现，本发明实施例提供的竞技对象选取装置可以应用计算机终端或各种移动设备中，其结构示意图如图3所示，具体包括：
接收单元301，用于接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合；所述第一选取信息集合包括主端当前选取的竞技对象信息；所述第二选取信息集合包括客端当前选取的竞技对象信息；
输入单元302，用于将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果。
本发明实施例提供的竞技对象选取方法中，包括：接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合；所述第一选取信息集合包括主端当前选取的竞技对象信息；所述第二选取信息集合包括客端当前选取的竞技对象信息；将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果。应用本发明提供的方法，能够获取当前主端当前选取的各个竞技对象信息及客端当前选取的各个竞技对象信息，并将已获取的竞技对象信息输入至预先训练的预测模型中，得到竞技对象选取结果，能够客观的进行BP决策，避免BP决策失误。
本发明实施例提供的竞技对象选取装置中，还包括：
训练单元，用于获取历史比赛信息，所述历史比赛信息包括各个比赛局面包含的主端选取的竞技对象信息及客端选取的竞技对象信息，及各个所述比赛局面的比赛结果；在所述预测模型中，确定所述预测模型包含的各个节点的层级，并执行预设次数的迭代操作，以完成对所述预测模型的训练；
每次执行所述迭代操作的过程，包括：确定当前所述预测模型的各个节点的节点信息，其中，节点信息包含与其对应的节点的访问次数、评分分数及该节点表征的目标比赛局面；将优先级最高的层级，确定为目标层级，并执行节点选取操作；
所述节点选取操作包括：基于所述目标层级的各个所述节点的访问次数，判断所述目标层级是否存在未选取节点，若存在未选取节点，则依次访问各个所述未选取节点；在访问每个所述未选取节点的过程中，将当前访问的所述未选取节点，确定目标节点，并执行第一操作；若所述目标层级不存在未选取节点，则依据所述目标层级中各个节点的评分分数，在所述目标层级的各个节点中确定目标节点，并所述执行第一操作；
所述第一操作，包括：判断已确定的目标节点是否为叶节点；若所述目标节点不为叶节点，则将所述目标节点的下一层级，确定新的目标层级，并执行所述节点选取操作；若所述目标节点为叶节点，则依据所述历史比赛信息，生成所述目标节点表征的比赛局面的比赛预测结果；依据所述比赛预测结果，更新各个已确定的目标节点的评分分数。
本发明实施例提供的竞技对象选取装置中，所述接收单元301，包括：
依据第一选取集合中的各个竞技对象信息携带的排序标识及第二选取信息集合中的各个竞技对象信息携带的排序标识，确定竞技对象排列顺序；
基于所述竞技对象排列顺序，确定与所述预测请求对应的比赛局面；
在所述预测模型中匹配与所述比赛局面相对应的节点，获取所述节点的下一层级中各个节点的评分分数；
确定评分分数最高的节点，并确定所述评分分数最高的节点对应的比赛局面，以得到与所述预测请求对应的目标竞技对象。
本发明实施例提供的竞技对象选取装置中，所述输入单元302，包括：
解析所述预测请求，获取所述预测请求中包含的数据信息；
依据所述数据信息确定主端的当前已选取的竞技对象信息及客端当前已选取的竞技对象信息；
将所述主端已选取的各个竞技对象信息确定为第一选取信息集合，将所述客端已选取的各个竞技对象信息确定为第二选取信息集合。
本发明实施例提供的竞技对象选取装置中，所述训练单元，包括：
第一评分子单元，用于当该比赛预测结果表征为胜利时，按各个已确定的目标节点由下至上的顺序，依次调整各个已确定的目标节点的胜利次数，以更新各个所述已确定的目标节点的评分分数；
第二评分子单元，用于当该比赛预测结果表征为失败时，按各个已确定的目标节点由下至上的顺序，依次调整各个已确定的目标节点的失败次数，以更新各个所述已确定的目标节点的评分分数。
本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行上述竞技对象选取方法。
本发明实施例还提供了一种电子设备，其结构示意图如图4所示，具体包括存储器401，以及一个或者一个以上的指令402，其中一个或者一个以上指令402存储于存储器401中，且经配置以由一个或者一个以上处理器403执行所述一个或者一个以上指令402进行以下操作：
接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合；所述第一选取信息集合包括主端当前选取的竞技对象信息；所述第二选取信息集合包括客端当前选取的竞技对象信息；
将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，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。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。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可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上对本发明所提供的一种竞技对象选取方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种竞技对象选取方法，其特征在于，包括：
接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合；所述第一选取信息集合包括主端当前选取的竞技对象信息；所述第二选取信息集合包括客端当前选取的竞技对象信息；
将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型的训练过程，包括：
获取历史比赛信息，所述历史比赛信息包括各个比赛局面包含的主端选取的竞技对象信息及客端选取的竞技对象信息，及各个所述比赛局面的比赛结果；在所述预测模型中，确定所述预测模型包含的各个节点的层级，并执行预设次数的迭代操作，以完成对所述预测模型的训练；
每次执行所述迭代操作的过程，包括：确定当前所述预测模型的各个节点的节点信息，其中，节点信息包含与其对应的节点的访问次数、评分分数及该节点表征的目标比赛局面；将优先级最高的层级，确定为目标层级，并执行节点选取操作；
所述节点选取操作包括：基于所述目标层级的各个所述节点的访问次数，判断所述目标层级是否存在未选取节点，若存在未选取节点，则依次访问各个所述未选取节点；在访问每个所述未选取节点的过程中，将当前访问的所述未选取节点，确定目标节点，并执行第一操作；若所述目标层级不存在未选取节点，则依据所述目标层级中各个节点的评分分数，在所述目标层级的各个节点中确定目标节点，并所述执行第一操作；
所述第一操作，包括：判断已确定的目标节点是否为叶节点；若所述目标节点不为叶节点，则将所述目标节点的下一层级，确定新的目标层级，并执行所述节点选取操作；若所述目标节点为叶节点，则依据所述历史比赛信息，生成所述目标节点表征的比赛局面的比赛预测结果；依据所述比赛预测结果，更新各个已确定的目标节点的评分分数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果，包括：
依据第一选取集合中的各个竞技对象信息携带的排序标识及第二选取信息集合中的各个竞技对象信息携带的排序标识，确定竞技对象排列顺序；
基于所述竞技对象排列顺序，确定与所述预测请求对应的比赛局面；
在所述预测模型中匹配与所述比赛局面相对应的节点，获取所述节点的下一层级中各个节点的评分分数；
确定评分分数最高的节点，并确定所述评分分数最高的节点对应的比赛局面，以得到与所述预测请求对应的目标竞技对象。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合，包括：
解析所述预测请求，获取所述预测请求中包含的数据信息；
依据所述数据信息确定主端的当前已选取的竞技对象信息及客端当前已选取的竞技对象信息；
将所述主端已选取的各个竞技对象信息确定为第一选取信息集合，将所述客端已选取的各个竞技对象信息确定为第二选取信息集合。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依据所述比赛预测结果，更新各个已确定的目标节点的评分分数，包括：
若该比赛预测结果表征为胜利，则按各个已确定的目标节点由下至上的顺序，依次调整各个已确定的目标节点的胜利次数，以更新各个所述已确定的目标节点的评分分数；
若该比赛预测结果表征为失败，则按各个已确定的目标节点由下至上的顺序，依次调整各个已确定的目标节点的失败次数，以更新各个所述已确定的目标节点的评分分数。
6.一种竞技对象选取装置，其特征在于，包括：
接收单元，用于接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合；所述第一选取信息集合包括主端当前选取的竞技对象信息；所述第二选取信息集合包括客端当前选取的竞技对象信息；
输入单元，用于将所述第一选取信息集合及所述第二选取信息集合输入至预先训练的预测模型中，得到与所述预测请求对应的竞技对象选取结果。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
训练单元，用于获取历史比赛信息，所述历史比赛信息包括各个比赛局面包含的主端选取的竞技对象信息及客端选取的竞技对象信息，及各个所述比赛局面的比赛结果；在所述预测模型中，确定所述预测模型包含的各个节点的层级，并执行预设次数的迭代操作，以完成对所述预测模型的训练；
每次执行所述迭代操作的过程，包括：确定当前所述预测模型的各个节点的节点信息，其中，节点信息包含与其对应的节点的访问次数、评分分数及该节点表征的目标比赛局面；将优先级最高的层级，确定为目标层级，并执行节点选取操作；
所述节点选取操作包括：基于所述目标层级的各个所述节点的访问次数，判断所述目标层级是否存在未选取节点，若存在未选取节点，则依次访问各个所述未选取节点；在访问每个所述未选取节点的过程中，将当前访问的所述未选取节点，确定目标节点，并执行第一操作；若所述目标层级不存在未选取节点，则依据所述目标层级中各个节点的评分分数，在所述目标层级的各个节点中确定目标节点，并所述执行第一操作；
所述第一操作，包括：判断已确定的目标节点是否为叶节点；若所述目标节点不为叶节点，则将所述目标节点的下一层级，确定新的目标层级，并执行所述节点选取操作；若所述目标节点为叶节点，则依据所述历史比赛信息，生成所述目标节点表征的比赛局面的比赛预测结果；依据所述比赛预测结果，更新各个已确定的目标节点的评分分数。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述输入单元，包括：
依据第一选取集合中的各个竞技对象信息携带的排序标识及第二选取信息集合中的各个竞技对象信息携带的排序标识，确定竞技对象排列顺序；
基于所述竞技对象排列顺序，确定与所述预测请求对应的比赛局面；
在所述预测模型中匹配与所述比赛局面相对应的节点，获取所述节点的下一层级中各个节点的评分分数；
确定评分分数最高的节点，并确定所述评分分数最高的节点对应的比赛局面，以得到与所述预测请求对应的目标竞技对象。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述接收主端发送的预测请求时，获取所述主端的第一选取信息集合、客端的第二选取信息集合，包括：
解析所述预测请求，获取所述预测请求中包含的数据信息；
依据所述数据信息确定主端的当前已选取的竞技对象信息及客端当前已选取的竞技对象信息；
将所述主端已选取的各个竞技对象信息确定为第一选取信息集合，将所述客端已选取的各个竞技对象信息确定为第二选取信息集合。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述训练单元，包括：
第一评分子单元，用于当该比赛预测结果表征为胜利时，按各个已确定的目标节点由下至上的顺序，依次调整各个已确定的目标节点的胜利次数，以更新各个所述已确定的目标节点的评分分数；
第二评分子单元，用于当该比赛预测结果表征为失败时，按各个已确定的目标节点由下至上的顺序，依次调整各个已确定的目标节点的失败次数，以更新各个所述已确定的目标节点的评分分数。
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