CN110935176B - 一种基于大数据的游戏指令预判系统及其工作方法 - Google Patents

一种基于大数据的游戏指令预判系统及其工作方法 Download PDF

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Abstract

一种基于大数据的游戏指令预判系统及其工作方法，包括：用户终端、云端服务器、指令收集模块。所述指令收集模块包括对象收集模块、环境收集模块、方向收集模块。所述对象收集模块收集用户的操作对象。所述环境收集模块收集用户操作环境。所述方向收集模块收集用户的操作指向，收集用户面对不同的实体操作操作对象的动作。用户的操作的动作包括闪避、跳跃。云端服务器包括预判断模块，所述预判断模块与所述指令收集模块连接，并获取所述指令收集模块收集的信息。所述预判断模块根据指令搜集模块收集的信息生成用户的预判断模型。预判断模块在用户终端连接云端服务器时与所述用户终端连接。

Description

一种基于大数据的游戏指令预判系统及其工作方法
技术领域
本发明涉及游戏领域，特别涉及一种基于大数据的游戏指令预判系统及其工作方法。
背景技术
在实时游戏过程中，需要玩家进行手动操作才能够准确地完成游戏战斗，但是，手动操作往往需要耗费玩家大量的时间，并且容易出现误操作，因此收集玩家的操作习惯并对玩家的操作进行模拟一定程度上是必要的。同时为了对抗网络延时，避免战斗过程中玩家由于网络延时而失对角色的控制，在实时战斗数据中叠加预判数据能够很好地解决该问题。
发明内容
发明目的：
针对背景技术中提到的问题，本发明提供一种基于大数据的游戏指令预判系统及其工作方法。
技术方案：
一种基于大数据的游戏指令预判系统，包括：用户终端、云端服务器、指令收集模块；
所述指令收集模块设置于所述用户终端上，所述用户终端与所述云端服务器连接；
所述指令收集模块包括对象收集模块、环境收集模块、方向收集模块；
所述对象收集模块收集用户的操作对象，根据用户的操作对象的角色建立档案，对不同的操作对象进行信息收集；
所述环境收集模块收集用户操作环境，环境收集模块对游戏环境进行环境分类，将环境至少分为一类环境、二类环境、三类环境；环境收集模块收集用户在不同环境停留时间，并对停留时长进行统计；
所述方向收集模块收集用户的操作指向，收集用户面对不同的实体操作操作对象的动作；方向收集模块将实体进行分类，将实体至少分为一类实体、二类实体、三类实体；用户的操作的动作包括闪避、跳跃；
云端服务器包括预判断模块，所述预判断模块与所述指令收集模块连接，并获取所述指令收集模块收集的信息；所述预判断模块根据指令搜集模块收集的信息生成用户的预判断模型；
预判断模块在用户终端连接云端服务器时与所述用户终端连接。
作为本发明的一种优选方式，包括：
用户终端通过云端服务器互相连接，用户终端连接云端服务器后所述预判断模块与对应的用户终端连接；
所述预判断模块根据连接的用户终端的数据进行指令数据更新，并由预判断模块进行模拟对战。
作为本发明的一种优选方式，包括：
云端服务器获取连接的用户终端的用户实时操作信息，并由用户终端进行实时对战；
预判断模块根据用户实时操作进行预判断；
若实时对战出现延迟，则云端服务器将预判断模块的预判断数据与实时对战数据进行叠加。
作为本发明的一种优选方式，包括：指令收集模块收集用户的实时操作，并生成操作数据；若原用户终端联网，则指令收集模块向所述预判断模块上传操作数据。
一种基于大数据的游戏指令预判系统的工作方法，包括以下步骤：
对象收集模块收集用户的操作对象，根据用户的操作对象的角色建立档案，对不同的操作对象进行信息收集；
环境收集模块收集用户操作环境，环境收集模块收集用户在不同环境停留时间，并对停留时长进行统计；
方向收集模块收集用户的操作指向，收集用户面对不同的实体操作操作对象的动作；
指令收集模块收集的信息向预判断模块输出；
预判断模块根据指令搜集模块收集的信息生成用户的预判断模型；
预判断模块在用户终端连接云端服务器时与用户终端连接。
作为本发明的一种优选方式，包括以下步骤：
用户终端向所述云端服务器输出请求连接信号；
云端服务器接收该请求，并获取其连接对象；
云端服务器将该用户终端与其请求连接的用户终端连接；
预判断模块根据连接的用户终端的数据进行指令数据更新；
用户终端向预判断模块输出模拟对战指令，则预判断模块进行模拟对战。
作为本发明的一种优选方式，包括以下步骤：
连接的用户终端进行实时对战，云端服务器获取用户实时操作信息，预判断模块根据用户实时操作进行预判断；
云端服务器监测网络延时，若存在实时对战出现延迟，则云端服务器将预判断模块的预判断数据与实时对战数据进行叠加。
作为本发明的一种优选方式，包括以下步骤：
指令收集模块收集用户的实时操作，并生成操作数据；
用户终端向所述云端服务器输出请求连接信号；
云端服务器接收该请求，用户终端与云端服务器连接，指令收集模块向预判断模块上传操作数据。
本发明实现以下有益效果：
收集玩家的操作习惯并对玩家的操作进行模拟，提高游戏的可玩性，通过培养预判模型，降低游戏误操作的概率。在实时战斗数据上叠加预判数据，避免战斗过程中玩家由于网络延时而失对角色的控制，对抗网络延时，避免数据丢失。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并于说明书一起用于解释本公开的原理。
图1为本发明提供的一种基于大数据的游戏指令预判系统的系统框图；
图2为本发明提供的一种基于大数据的游戏指令预判系统的指令手机模块框图；
图3为本发明提供的一种基于大数据的游戏指令预判系统的云端服务器框图；
图4为本发明提供的一种基于大数据的游戏指令预判系统的系统模拟图；
图5为本发明提供的一种基于大数据的游戏指令预判系统的工作方法的工作流程图；
图6为本发明提供的一种基于大数据的游戏指令预判系统的工作方法的连接流程图；
图7为本发明提供的一种基于大数据的游戏指令预判系统的工作方法的预判流程图；
图8为本发明提供的一种基于大数据的游戏指令预判系统的工作方法的上传流程图。
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。
实施例一
图1-4为例。
一种基于大数据的游戏指令预判系统，包括：用户终端1、云端服务器2、指令收集模块3。
所述指令收集模块3设置于所述用户终端1上，所述用户终端1与所述云端服务器2连接。
所述指令收集模块3包括对象收集模块31、环境收集模块32、方向收集模块33。
所述对象收集模块31收集用户的操作对象，根据用户的操作对象的角色建立档案，对不同的操作对象进行信息收集。
所述环境收集模块32收集用户操作环境，环境收集模块32对游戏环境进行环境分类，将环境至少分为一类环境、二类环境、三类环境。环境收集模块32收集用户在不同环境停留时间，并对停留时长进行统计。
一类环境可包括开放环境，二类环境可为隐蔽环境，三类环境可为半开放环境。对不同环境下用户操作角色的停留时间，则可统计用户对环境的偏好。
所述方向收集模块33收集用户的操作指向，收集用户面对不同的实体操作操作对象的动作。方向收集模块33将实体进行分类，将实体至少分为一类实体、二类实体、三类实体。用户的操作的动作包括闪避、跳跃。
一类实体可为遮挡物、二类实体可为角色、三类实体可为移动物。统计用户对不同实体采取的操作，获取用户的操作偏好。
云端服务器2包括预判断模块21，所述预判断模块21与所述指令收集模块3连接，并获取所述指令收集模块3收集的信息。所述预判断模块21根据指令搜集模块收集的信息生成用户的预判断模型。
根据获取的用户偏好生成预判模型，对用户的操作进行模拟。
预判断模块21在用户终端1连接云端服务器2时与所述用户终端1连接。与判断模块在用户终端1与云端服务器2连接后启动。
作为本实施例的一种优选方式，包括：
用户终端1通过云端服务器2互相连接，用户终端1连接云端服务器2后所述预判断模块21与对应的用户终端1连接。
所述预判断模块21根据连接的用户终端1的数据进行指令数据更新，并由预判断模块21进行模拟对战。
根据预判模型进行对战，用户可通过训练预判模型进行模拟对战。
作为本实施例的一种优选方式，包括：
云端服务器2获取连接的用户终端1的用户实时操作信息，并由用户终端1进行实时对战。
预判断模块21根据用户实时操作进行预判断。
若实时对战出现延迟，则云端服务器2将预判断模块21的预判断数据与实时对战数据进行叠加。
若用户在实时操作时出现网络延迟或者断线，则由预判断模块21通过预判数据进行覆盖，避免因为一方用户的延迟或断线影响战斗结果。
作为本实施例的一种优选方式，包括：指令收集模块3收集用户的实时操作，并生成操作数据。若原用户终端1联网，则指令收集模块3向所述预判断模块21上传操作数据。
实施例二
图5-8为例。
一种基于大数据的游戏指令预判系统的工作方法，包括以下步骤：
对象收集模块31收集用户的操作对象，根据用户的操作对象的角色建立档案，对不同的操作对象进行信息收集。
环境收集模块32收集用户操作环境，环境收集模块32收集用户在不同环境停留时间，并对停留时长进行统计。
方向收集模块33收集用户的操作指向，收集用户面对不同的实体操作操作对象的动作。
指令收集模块3收集的信息向预判断模块21输出。
预判断模块21根据指令搜集模块收集的信息生成用户的预判断模型。
预判断模块21在用户终端1连接云端服务器2时与用户终端1连接。
作为本实施例的一种优选方式，包括以下步骤：
用户终端1向所述云端服务器2输出请求连接信号。
云端服务器2接收该请求，并获取其连接对象。
云端服务器2将该用户终端1与其请求连接的用户终端1连接。
预判断模块21根据连接的用户终端1的数据进行指令数据更新。
用户终端1向预判断模块21输出模拟对战指令，则预判断模块21进行模拟对战。
作为本实施例的一种优选方式，包括以下步骤：
连接的用户终端1进行实时对战，云端服务器2获取用户实时操作信息，预判断模块21根据用户实时操作进行预判断。
云端服务器2监测网络延时，若存在实时对战出现延迟，则云端服务器2将预判断模块21的预判断数据与实时对战数据进行叠加。
作为本实施例的一种优选方式，包括以下步骤：
指令收集模块3收集用户的实时操作，并生成操作数据。
用户终端1向所述云端服务器2输出请求连接信号。
云端服务器2接收该请求，用户终端1与云端服务器2连接，指令收集模块3向预判断模块21上传操作数据。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的是让熟悉该技术领域的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此来限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作出的等同变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于大数据的游戏指令预判系统，其特征在于，包括：用户终端、云端服务器、指令收集模块；
所述指令收集模块设置于所述用户终端上，所述用户终端与所述云端服务器连接；
所述指令收集模块包括对象收集模块、环境收集模块、方向收集模块；
所述对象收集模块收集用户的操作对象，根据用户的操作对象的角色建立档案，对不同的操作对象进行信息收集；
所述环境收集模块收集用户操作环境，环境收集模块对游戏环境进行环境分类，将环境至少分为一类环境、二类环境、三类环境；环境收集模块收集用户在不同环境停留时间，并对停留时长进行统计；其中，所述一类环境为开放环境，所述二类环境为隐蔽环境，所述三类环境为半开放环境；
所述方向收集模块收集用户的操作指向，收集用户面对不同的实体操作操作对象的动作；方向收集模块将实体进行分类，将实体至少分为一类实体、二类实体、三类实体；用户的操作的动作包括闪避、跳跃；其中，所述一类实体为遮挡物，所述二类实体为角色，所述三类实体为移动物；
云端服务器包括预判断模块，所述预判断模块与所述指令收集模块连接，并获取所述指令收集模块收集的信息；所述预判断模块根据指令搜集模块收集的信息生成用户的预判断模型；
预判断模块在用户终端连接云端服务器时与所述用户终端连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的游戏指令预判系统，其特征在于，包括：
用户终端通过云端服务器互相连接，用户终端连接云端服务器后所述预判断模块与对应的用户终端连接；
所述预判断模块根据连接的用户终端的数据进行指令数据更新，并由预判断模块进行模拟对战。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的游戏指令预判系统，其特征在于，包括：
云端服务器获取连接的用户终端的用户实时操作信息，并由用户终端进行实时对战；
预判断模块根据用户实时操作进行预判断；
若实时对战出现延迟，则云端服务器将预判断模块的预判断数据与实时对战数据进行叠加。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的游戏指令预判系统，其特征在于，包括：指令收集模块收集用户的实时操作，并生成操作数据；若原用户终端联网，则指令收集模块向所述预判断模块上传操作数据。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于大数据的游戏指令预判系统的工作方法，其特征在于，包括以下步骤：
对象收集模块收集用户的操作对象，根据用户的操作对象的角色建立档案，对不同的操作对象进行信息收集；
环境收集模块收集用户操作环境，环境收集模块收集用户在不同环境停留时间，并对停留时长进行统计；
方向收集模块收集用户的操作指向，收集用户面对不同的实体操作操作对象的动作；
指令收集模块收集的信息向预判断模块输出；
预判断模块根据指令搜集模块收集的信息生成用户的预判断模型；
预判断模块在用户终端连接云端服务器时与用户终端连接。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的游戏指令预判系统的工作方法，其特征在于，包括以下步骤：
用户终端向所述云端服务器输出请求连接信号；
云端服务器接收该请求，并获取其连接对象；
云端服务器将该用户终端与其请求连接的用户终端连接；
预判断模块根据连接的用户终端的数据进行指令数据更新；
用户终端向预判断模块输出模拟对战指令，则预判断模块进行模拟对战。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的游戏指令预判系统的工作方法，其特征在于，包括以下步骤：
连接的用户终端进行实时对战，云端服务器获取用户实时操作信息，预判断模块根据用户实时操作进行预判断；
云端服务器监测网络延时，若存在实时对战出现延迟，则云端服务器将预判断模块的预判断数据与实时对战数据进行叠加。
8.根据权利要求5所述的一种基于大数据的游戏指令预判系统的工作方法，其特征在于，包括以下步骤：
指令收集模块收集用户的实时操作，并生成操作数据；
用户终端向所述云端服务器输出请求连接信号；
云端服务器接收该请求，用户终端与云端服务器连接，指令收集模块向预判断模块上传操作数据。
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