CN112237742A - 游戏推荐方法、装置、可读存储介质及计算机设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种游戏推荐方法、装置、可读存储介质及计算机设备，从至少三个维度(例如，与目标用户自身喜好相关的维度，与所有使用游戏的用户对游戏的使用情况相关的维度，与目标用户的好友对游戏的使用情况相关的维度等)计算待推荐游戏的推荐值，然后结合这至少三个维度的推荐值计算待推荐游戏的综合推荐值，进而根据该综合推荐值向目标用户进行游戏推荐。由于向目标用户推荐的游戏综合考虑了目标用户自身的游戏兴趣既还考虑了其它用户的游戏兴趣，因此，向目标用户推荐的游戏具有针对性，也不需要用户逐个因素分别查看推荐表，在简化用户操作的同时提高了游戏推荐的准确度。

Description

游戏推荐方法、装置、可读存储介质及计算机设备

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，具体涉及一种游戏推荐方法、装置、可读存储介质及计算机设备。

背景技术

随着人们娱乐需求的不断提高，越来越多的人们喜欢在空余时间玩游戏。为了方便用户选择游戏，游戏平台通常是按照游戏品类(如，休闲、动作、棋牌、竞技、角色等)将游戏分类展示给用户供用户选择。然而，游戏种类多，数量庞大，给用户选择感兴趣的游戏带来困难。

也有一些游戏平台会向用户推荐游戏，但游戏平台在进行游戏推荐时，均是通过单一的因素进行游戏推荐，例如，根据游戏在全网的在玩用户数进行排名，推荐排名靠前的多个游戏，或者，推荐好友最近几天在玩的游戏等。一方面，单一因素没有针对性，推荐的游戏可能并不是用户感兴趣的游戏，另外，用户需要逐个因素查看对应的推荐列表，才能找到感兴趣的游戏，用户的操作也比较繁琐。

因此，如何在简化用户操作的同时提高游戏推荐的准确度成为亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种游戏推荐方法、装置、可读存储介质及计算机设备，以在简化用户操作的同时提高游戏推荐的准确度。

为实现上述目的，本申请实施例提供如下技术方案：

一方面，本申请提供一种游戏推荐方法，包括：

根据多个维度的统计信息获取待推荐游戏在多个维度的推荐值，所述多个维度至少包括：与目标用户已使用游戏相关的第一维度，与所述待推荐游戏所属游戏平台的所有使用游戏的用户的游戏使用情况相关的第二维度和与所述目标用户的好友的游戏使用情况相关的第三维度；

根据所述多个维度的推荐值计算所述待推荐游戏的综合推荐值；

根据各个待推荐游戏的综合推荐值选择满足条件的至少一个待推荐游戏；

将所述至少一个待推荐游戏向所述目标用户展示。

另一方面，本申请提供一种游戏推荐装置，包括：

获取模块，用于根据多个维度的统计信息获取待推荐游戏在多个维度的推荐值，所述多个维度至少包括：与目标用户已使用游戏相关的第一维度，与所述待推荐游戏所属游戏平台的所有使用游戏的用户的游戏使用情况相关的第二维度和与所述目标用户的好友的游戏使用情况相关的第三维度；

计算模块，用于根据所述多个维度的推荐值计算所述待推荐游戏的综合推荐值；

选择模块，用于根据各个待推荐游戏的综合推荐值选择满足条件的至少一个待推荐游戏；

展示模块，用于将所述至少一个待推荐游戏向所述目标用户展示。

再一方面，本申请提供一种计算机设备，包括存储器和处理器；

所述存储器，用于存储程序；

所述处理器，用于执行所述程序，实现如前所述的游戏推荐方法的各个步骤。

又一方面，本申请提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如前所述的游戏推荐方法的各个步骤。

本申请实施例提供的游戏推荐方法、装置、可读存储介质及计算机设备，从至少三个维度(例如，与目标用户自身喜好相关的维度，与所述待推荐游戏所属游戏平台的所有使用游戏的用户对游戏的使用情况相关的维度，与目标用户的好友对游戏的使用情况相关的维度等)计算待推荐游戏的推荐值，然后结合这至少三个维度的推荐值计算待推荐游戏的综合推荐值，进而根据该综合推荐值向目标用户进行游戏推荐。由于向目标用户推荐的游戏综合考虑了目标用户自身的游戏兴趣既还考虑了其它用户的游戏兴趣，因此，向目标用户推荐的游戏具有针对性，也不需要用户逐个因素分别查看推荐表，在简化用户操作的同时提高了游戏推荐的准确度。

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的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的游戏推荐方法的总体实现逻辑的示例图；

图2为本申请实施例提供的游戏推荐方法的一种实现流程图；

图3为本申请实施例提供的根据多个维度的推荐值计算待推荐游戏的综合推荐值的一种实现流程图；

图4为本申请实施例提供的推荐页面的一种示例图；

图5为本申请实施例提供的游戏推荐装置的一种结构示意图；

图6为本申请实施例提供的计算机设备的硬件结构框图的示例图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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。

本申请实施例提供的游戏推荐方法涉及终端设备及网络侧服务器，其中，终端设备可以是个人计算机等台式机，也可以是移动终端，例如，笔记本电脑，平板电脑，手机等。该终端设备可以安装应用程序，该应用程序可以是游戏平台的客户端，游戏平台提供游戏下载功能，或者，可以提供无需下载就可以运行的小游戏，用户可以通过客户端与游戏平台的网络侧服务端进行交互，以下载游戏或者在线玩小游戏。该应用程序可以包括但不限于以下几种：应用商店、社交类应用程序(比如，微信、QQ等)、综合性应用程序(比如，浏览器等)、综合分发应用程序(比如，今日头条等)、工具类应用程序(比如，支付宝等)、游戏垂直社区(比如，Taptap等)等。本申请提供的游戏推荐方法可以用于上述游戏平台中的游戏推荐。

本申请实施例的基本思想是：综合考虑多种因素(即多种维度)，通过多种因素的结合，进行智能推荐。该多种因素既包括用户本身的游戏兴趣，也包括其它用户(包括好友和非好友)的游戏兴趣。

基于上述思想，下面以终端设备为手机终端为例，对本申请实施例提供的游戏推荐方法的总体实现逻辑进行说明，本申请实施例提供的游戏推荐方法的总体实现逻辑的示例图如图1所示：

用户在手机终端上安装游戏客户端后，手机终端(具体是手机终端中的游戏平台客户端)会获取该游戏客户端的游戏信息(包括但不限于：游戏名称、游戏类型(如，手游、端游、页游等)、游戏品类、游戏IP、游戏行为(如，打开、分享等)、行为发生的时间等)上传至服务器(具体是游戏平台的服务端)。同理，用户在手机终端上在线玩小游戏时，手机终端也会获取小游戏的信息(包括但不限于：游戏名称、游戏类型、游戏品类、游戏IP、游戏行为、行为发生的时间等)上传至服务器。手机终端还会拉取用户登录游戏平台时使用的账号相关信息(可以包括但不限于：用户账号、账号类型(如，QQ账号、微信账号、淘宝账号等)、用户设备型号、设备号等)上传至服务器，该用户账号可以是用户在游戏平台注册后，游戏平台为用户分配的唯一识别码。该用户账号也可以是用户授权的某社交平台的账号。若用户通过授权使用某社交平台的账号登录游戏平台(比如，用户授权使用微信账号登录应用商店这一游戏平台)，手机终端还可以将授权信息(社交平台的账号信息)上传至服务器。

服务器在接收到游戏客户端的游戏信息后，存储该游戏信息，即便用户在手机终端删除了该游戏客户端，服务器仍然保留该游戏客户端的游戏信息。

服务器在接收到游戏平台的账号信息后，存储该账号信息，还从云端数据库拉取该账号关联的游戏信息，该账号关联的游戏信息可以包括：用户用该账号登录游戏平台后在游戏平台在线玩的小游戏的信息，或者，用户授权用该账号登录的游戏客户端(该游戏客户端可能安装在手机终端上，也可能并没有安装在手机终端，而是安装在了计算机终端上)的信息，或者，用户授权用该账号登录的其它游戏平台后在所述其它游戏平台在线玩的小游戏的信息。服务器还可以从云端数据库拉取账号在本游戏平台的好友信息，以及好友玩的游戏信息

服务器在接收到授权账号(如某社交平台的账号)的关联信息的授权后，拉取授权账号在其所属社交平台的好友信息，以及好友玩的游戏信息。

服务器在接收到用户在游戏平台上在线玩的小游戏信息后，存储接收到的游戏信息。

由于游戏平台通常是需要登录才能为用户提供服务，因此，服务器将上述信息通过用户在游戏平台的账号相关联。

如表1-表5所示，为本申请实施例中，服务器存储的游戏推荐相关信息的示例。

表1用户账号相关信息表

用户账号	账号类型	用户设备	设备号
				Wx001	微信号	OPPO R14	798989797

表2用户手机终端已安装手游表

表3用户账号关联游戏表

表4用户已在线玩的小游戏表

表5用户好友玩的游戏表

服务器可以基于上述游戏推荐相关信息对游戏平台中手机终端用户未安装也未玩过的所有游戏(为便于叙述，记为待推荐游戏)进行信息统计并根据统计结果进行多个维度的推荐值计算，对于每一个待推荐游戏，计算该待推荐游戏在不同维度的推荐值，然后计算该待推荐游戏的综合推荐值，根据该综合推荐值筛选出需要推荐的游戏，以便向用户推荐。

服务器可以在检测到用户登录游戏平台，点击游戏入口后，为用户展示利用本申请实施例提供的游戏推荐方法计算得到的游戏。所展示的游戏可以是用户点击游戏入口后实时计算得到的，也可以是预先计算好(如，按预设周期进行计算，比如，每天计算一次)的。

基于上述实现逻辑，本申请实施例提供的游戏推荐方法的一种实现流程图如图2所示，可以包括：

步骤S201：游戏平台的服务端根据多个维度的统计信息获取待推荐游戏在多个维度的推荐值，该多个维度至少包括：与目标用户已使用游戏相关的第一维度，与待推荐游戏所属游戏平台的所有使用游戏的用户的游戏使用情况相关的第二维度和与目标用户的好友的游戏使用情况相关的第三维度。

本申请实施例中，第一维度是与目标用户本身的游戏兴趣相关的，第二维度是与待推荐游戏所属游戏平台的所有使用游戏的用户的游戏兴趣相关的，第三维度是与目标用户的好友的游戏兴趣相关的。

目标用户已使用游戏可以包括如下三种情况中的至少一种：

1、目标用户已安装游戏。有些游戏需要用户下载客户端以后才能玩，这里目标用户已安装的游戏可以包括：目标用户的终端设备中目前安装的游戏；若用户终端设备中目前没有安装游戏，但之前安装过又删除了，则目标用户已安装的游戏可以包括：目标用户曾经安装的游戏；若目标用户从来没有安装过游戏，则说明目标用户未安装过游戏。目标用户已安装的游戏可以是从当前游戏平台下载的，也可以是从其它游戏平台下载的。

2、目标用户的账号关联的游戏。有些需要下载客户端的游戏虽然没有在目标用户当前使用的终端设备(为方便叙述，记为第一终端设备)上安装，也没有安装过，但有可能在目标用户的其它终端设备(为方便叙述，记为第二终端设备)中安装并玩过，而且，目标用户在第二终端设备中授权游戏客户端通过目标用户在当前的游戏平台中注册的账号进行登录，则目标用户在第二终端设备中安装的游戏为与目标用户账号关联的游戏。

3、目标用户已玩过的在线小游戏。有些小游戏不需要用户下载客户端就可以直接在游戏平台玩，因此，目标用户已玩过的在线小游戏是指目标用户在当前游戏平台上在线玩过的小游戏。

所有使用游戏的用户的游戏使用情况可以包括但不限于以下几种情况中的至少一种：各游戏的使用人数(如，各游戏的下载人数和/或游戏的打开人数)，各游戏被打开的次数，各游戏的使用人数的变化情况等。

好友的游戏使用情况可以包括但不限于以下几种情况中的至少一种：使用各游戏的好友的人数，各游戏被好友分享的次数等。

待推荐游戏可以是游戏平台中用户未使用的游戏中的任意一个游戏。

步骤S202：游戏平台的服务端根据多个维度的推荐值计算待推荐游戏的综合推荐值。

本申请实施例中，在得到多个维度的推荐值后，不是在每个维度下分别进行推荐，而是计算待推荐游戏的综合推荐值。

步骤S203：游戏平台的服务端根据各个待推荐游戏的综合推荐值选择满足条件的至少一个待推荐游戏。

可选的，可以选择综合推荐值大于预设阈值的至少一个待推荐游戏。或者，可以选择综合推荐值排名前M(M为大于1的正整数)位的待推荐游戏。

步骤S204：游戏平台的服务端将至少一个待推荐游戏向目标用户展示。

为便于用户选择感兴趣的游戏，可以将上述至少一个待推荐游戏按照推荐值由高到低的顺序排序，服务端将排序后的至少一个待推荐游戏发送给游戏平台的客户端，由客户端向用户展示。

本申请实施例中，综合推荐值越高，表征待推荐游戏越符合用户的游戏兴趣。

本申请提供的游戏推荐方法，从至少三个维度(例如，与目标用户自身喜好相关的维度，与待推荐游戏所属游戏平台的所有使用游戏的用户对游戏的使用情况相关的维度，与目标用户的好友对游戏的使用情况相关的维度等)计算待推荐游戏的推荐值，然后结合这至少三个维度的推荐值计算待推荐游戏的综合推荐值，进而根据该综合推荐值向目标用户进行游戏推荐。由于向目标用户推荐的游戏综合考虑了目标用户自身的游戏兴趣既还考虑了其它用户的游戏兴趣，因此，向目标用户推荐的游戏既具有针对性，也不需要用户逐个因素分别查看推荐表，在简化用户操作的同时提高了游戏推荐的准确度。

另外，由于上述三个维度的数据是客观存在的数据，基于各个维度的数据统计得到的统计结果必然能够客观反映各个维度的游戏相关情况，因而基于多个维度的统计信息获得的待推荐游戏在多个维度的推荐值是符合统计学的自然规律的推荐值。从而基于多个维度的统计信息获得的待推荐游戏在多个维度的推荐值，根据多个维度的推荐值计算待推荐游戏的综合推荐值；根据各个待推荐游戏的综合推荐值选择满足条件的至少一个待推荐游戏向目标用户展示是利用了符合统计学的自然规律的技术手段，其所产生的简化用户操作的同时提高了游戏推荐的准确度的效果是基本上可以无差别重现的，不会因为人的介入而发生改变，因此，简化用户操作的同时提高了游戏推荐的准确度属于符合自然规律的技术效果。

在一可选的实施例中，上述根据多个维度的统计信息获取待推荐游戏在多个维度的推荐值的一种实现方式可以为：

对应第一维度：根据待推荐游戏与目标用户已使用游戏的相似性确定待推荐游戏的第一维度推荐值。其中，与目标用户已使用游戏相似的待推荐游戏的第一维度推荐值较高，与目标用户已使用游戏不相似的待推荐游戏的第一维度推荐值较低。

本实施例中，第一维度是待推荐游戏与待推荐游戏与目标用户已使用游戏的相似性。第一维度可以细分为两个子维度：待推荐游戏与目标用户已使用游戏的品类相似性，以及待推荐游戏与目标用户已使用游戏的IP相似性。

在一可选的实施例中，可以每个子维度分别计算推荐值，具体的，

可以根据待推荐游戏与目标用户已使用游戏的品类相似性确定待推荐游戏的第一子维度推荐值。具体的，若待推荐游戏与目标用户已使用游戏的品类相同，则待推荐游戏的第一子维度推荐值为第一值，若推荐游戏与目标用户已使用游戏的品类不同，则待推荐游戏的第一子维度推荐值为第二值；第二值低于第一值。

根据待推荐游戏与目标用户已使用游戏的IP相似性确定待推荐游戏的第二子维度推荐值。具体的，若待推荐游戏与目标用户已使用游戏的IP相同，则待推荐游戏的第二子维度推荐值为第三值，若推荐游戏与目标用户已使用游戏的IP不同，则待推荐游戏的第二子维度推荐值为第四值；第四值低于第三值。

当需要计算综合推荐值时，每个子维度作为一个独立的维度进行计算。

在另一可选的实施例中，可以综合两个子维度计算第一维度推荐值，即，根据待推荐游戏与目标用户已使用游戏的品类相似性，以及待推荐游戏与目标用户已使用游戏的IP相似性确定待推荐游戏的第一维度推荐值。具体的，

若待推荐游戏与目标用户已使用游戏的品类相同，且IP相同，则第一维度推荐值为第五值；

若待推荐游戏与目标用户已使用游戏的品类相同，但IP不同，则第一维度推荐值为第六值；

若待推荐游戏与目标用户已使用游戏的品类不同，但IP相同，则第一维度推荐值为第七值；

若待推荐游戏与目标用户已使用游戏的品类不同，且IP不同，则第一维度推荐值为第八值；

其中，第五值大于第六值，且大于第七值，还大于第八值；第六值和第七值可以相同，也可以不同，第六值和第七值均大于第八值。

对应第二维度：根据待推荐游戏被所有使用游戏的用户使用的情况确定待推荐游戏的第二维度推荐值。本实施例中，第二维度是待推荐游戏被所有使用游戏的用户使用的情况。待推荐游戏被所有使用游戏的用户使用的情况包括但不限于以下几种情况之一：所有使用游戏的用户中使用待推荐游戏的人数；所有使用游戏的用户中使用待推荐游戏的人数的增长速度(若使用待推荐游戏的人数增加，则增长速度为正值，若使用待推荐游戏的人数减少，则增长速度为负值)。具体的，第二维度可以细分为如下三个子维度：

1、待推荐游戏的使用人数和/或打开次数。这个子维度不关注游戏的发布时间。

2、最近预设时长内(如最近一周内)新发布的待推荐游戏的使用人数和/或打开次数。

3、待推荐游戏的使用人数的增长速度。

在一可选的实施例中，根据待推荐游戏被所有使用游戏的用户使用的情况确定待推荐游戏的第二维度推荐值的一种实现方式可以为：

根据待推荐游戏的使用人数和/或打开次数确定待推荐游戏的第三子维度推荐值。针对需下载游戏，待推荐游戏的使用人数为下载待推荐游戏的人数；针对无需下载游戏，待推荐游戏的使用人数为在线玩待推荐游戏的人数。待推荐游戏的使用人数和/或打开次数越多，第三子维度推荐值越高。

若待推荐游戏的发布时间在最近的预设时长内，待推荐游戏是最新发布的游戏，则根据待推荐游戏的使用人数和或打开次数确定待推荐游戏在最近预设时长内的第四子维度推荐值。最新发布的待推荐游戏的使用人数和/或打开次数越多，第四子维度推荐值越高。

根据待推荐游戏的使用人数的增长速度和/或打开次数的增长速度确定待推荐游戏的第五子维度推荐值。待推荐游戏的使用人数的增长速度和/或打开次数的增长速度越快，第五子维度推荐值越高。

对应第三维度：根据待推荐游戏被目标用户的好友使用的情况确定待推荐游戏的第三维度推荐值。本实施例中，第三维度是待推荐游戏被目标用户的好友使用的情况。待推荐游戏被目标用户的好友使用的情况可以包括如下至少之一：使用待推荐游戏的好友的人数；待推荐游戏被好友分享的次数。

使用待推荐游戏的好友的人数越多，第三维度推荐值越高。同理，待推荐游戏被好友分享的次数越多，第三维度推荐值越高。

在一可选的实施例中，当目标用户将好友划分为不同身份群体时，例如，将好友划分为好友，同学，同事，亲戚等，可以根据待推荐游戏被目标用户的不同身份群体的好友的使用的情况，确定与各身份群体对应的待推荐游戏的第三维度推荐值。

在计算综合推荐值时，可以针对每个身份群体，第三维度推荐值选用该身份群体对应的第三维度推荐值计算与该身份群体对应的综合推荐值。

在一可选的实施例中，根据多个维度的推荐值计算待推荐游戏的综合推荐值，包括：

将多个维度的推荐值加权求和，得到待推荐游戏的综合推荐值。

在一可选的实施例中，若至少有两个待推荐游戏的综合推荐值相同，在对待推荐游戏进行排序时，可以将该综合推荐值相同的至少两个待推荐游戏按照权重最大的维度的推荐值进行排序。

在一可选的实施例中，根据多个维度的推荐值计算待推荐游戏的综合推荐值的一种实现流程图如图3所示，可以包括：

步骤S301：根据每个维度的推荐值，选择该维度下最优的N个待推荐游戏。

最优的N个待推荐游戏可以是按照推荐值由高到低的顺序选取的N个待推荐游戏，此时，各个维度下选择的游戏数量通常是相同的。或者，该N个待推荐游戏是推荐值大于预设阈值的多个待推荐游戏，此时各个维度下选择的游戏数量很可能会不同。

步骤S302：根据各个维度下最优的N个待推荐游戏的推荐值计算所选择的待推荐游戏的综合推荐值。

每个维度只选择前N个待推荐游戏计算综合推荐值，由于有的待推荐游戏在每个维度下均没有排在前N位，因而，本申请是只计算至少有一个维度的排名在前N位的待推荐游戏的综合推荐值，这样处理既可以减少计算量，又可以准确地为用户推荐其感兴趣的游戏。

在一可选的实施例中，在将至少一个待推荐游戏向目标用户展示时，可以通过推荐页面向目标用户进行展示，具体的：

向目标用户展示推荐页面，该推荐页面中包括与所述至少一个待推荐游戏对应数量的推荐卡片，即，每个推荐卡片承载一个待推荐游戏的信息，每个卡片至少包括如下几种元素：游戏图标，游戏名称，推荐理由和推荐背书。

其中，游戏图标，游戏名称均由游戏的开发者提供。推荐理由可以根据计算综合推荐值时评分最高的维度呈现，例如：同款游戏、同IP游戏、游戏榜单、好友推荐等维度。推荐背书是推荐的原因概要，包含但不限制于什么游戏的同款游戏，同IP的什么游戏，具体榜单多少名，什么好友群什么行为推荐等。例如：

假设小游戏1在第一维度的评分最高，例如，小游戏1是与目标用户已使用的游戏(假设为休闲类游戏)相同品类的游戏，则对应小游戏1，推荐理由可以为：休闲类。推荐背书可以为：酷跑类游戏。

假设小游戏2在第一维度的评分最高，例如，小游戏2是与目标用户已使用的游戏(假设为天天爱消除)同IP游戏，则推荐理由可以为：同款官方IP。推荐背书可以为：天天爱消除同款小游戏。

假设小游戏3在第二维度的评分最高，例如，小游戏3是使用人数最多的游戏，则推荐理由可以为：大家都在玩。推荐背书可以为：玩家最多榜单TOP1。

假设小游戏4在第三维度的评分最高，例如，小游戏4是目标用户的好友中同事玩的最多的游戏，推荐理由：同事都在玩。推荐背书：A、B等同事都在玩。

假设小游戏5在第三维度的评分最高，例如，小游戏5是好友分享次数最多的游戏，则推荐理由可以为：好友分享多。推荐背书：分享最多榜单TOP2。

受限于终端设备显示屏的大小，当推荐页面中有多个推荐的游戏时，终端设备可能仅能显示推荐页面上的部分推荐的游戏，目标用户可以通过左右滑动或者上下滑动来查看推荐页面中其它的推荐游戏。

如图4所示，为本申请实施例提供的推荐页面的一种示例图。该示例中，仅显示了推荐页面中的三个推荐的小游戏。其中ICON1、ICON2、ICON3表示游戏图标。

通过推荐理由和推荐背书，可以辅助用户快速选择感兴趣的游戏。

下面结合具体应用场景对本申请的游戏推荐方法进行举例说明。

本示例中，从品类相似度、IP相似度、基于所有使用游戏的用户的游戏榜单和基于好友的游戏榜单四个维度进行综合智能推荐，四个维度对应的权重依次为：W1、W2、W3、W4。其中，基于所有用户的游戏榜单是大家都在玩TOP榜，即一个游戏玩的人数(针对游戏平台的所有玩游戏的用户统计得到)越多，排名越靠前；基于好友的游戏榜单是同事在玩TOP榜，即同事玩的游戏中，玩的同事(即仅针对同事进行统计)越多，游戏排名越靠前。

假设用户在游戏平台玩了一个休闲类IP(假设为天天爱消除)小游戏，则对于每一个待推荐的游戏：

若该待推荐游戏是休闲类游戏，则该待推荐游戏是休闲类游戏，则为该待推荐值赋予推荐值T11，否则为该待推荐值赋予推荐值T12，其中，T12小于T11。

若该待推荐游戏是天天爱消除IP小游戏，则为该待推荐值赋予推荐值T21，否则为该待推荐值赋予推荐值T22，其中，T22小于T21。

若该待推荐游戏在大家都在玩TOP榜的前3名，则为该待推荐值赋予推荐值T31，若该待推荐游戏在大家都在玩TOP榜的第4-第6名，则为该待推荐值赋予推荐值T32，若该待推荐游戏在大家都在玩TOP榜的第6名之后，则为该待推荐值赋予推荐值T33，若该待推荐游戏不在大家都在玩TOP榜中，则为该待推荐值赋予推荐值T34。其中，T31>T32>T33>T34。

同理，若该待推荐游戏在同事都在玩TOP榜的前3名，则为该待推荐游戏赋予推荐值T41，若该待推荐游戏在同事都在玩TOP榜的第3名之后，则为该待推荐游戏赋予推荐值T42，若该待推荐游戏不在同事都在玩TOP榜中，则为该待推荐游戏赋予推荐值T43。其中，T41>T42>T43。

将该待推荐游戏在4个维度的推荐值加权求和得到该待推荐游戏的综合推荐值。

假设某个待推荐游戏P在4个维度的推荐值分别为：T12，T22，T31和T41，四个维度对应的权重依次为：W1、W2、W3、W4，则待推荐游戏P的综合推荐值Tp为：Tp＝W1*T12+W2*T22+W3*T31+W4*T41。

将所有待推荐游戏按照综合推荐值由大到小的顺序排序，选出排名前20的游戏推荐给用户。对于这20个游戏，在推荐给用户时，还给出推荐理由和推荐背书。假设待推荐游戏P排在前20名，且在大家都在玩TOP榜这个维度的评分T31最高，且在大家都在玩TOP榜中排第1位，则对应的推荐理由可以为：大家都在玩。推荐背书可以为：玩家最多榜单TOP1。假设待推荐游戏P排在前20名，且在同事都在玩TOP榜这个维度的评分T41最高，且在同事都在玩TOP榜中排第2位，则对应的推荐理由可以为：同事都在玩。推荐背书可以为：同事都在玩榜单TOP2，A、B、C等都在玩，其中A、B、C为用户的同事中玩待推荐游戏P次数最多的3个同事。

另外，在根据综合推荐值对待推荐游戏进行排序的过程中，如果两个游戏的排名相同，则，可以根据权值最大的维度的推荐值对这两个游戏进行排序。例如，假设待推荐游戏P1和待推荐游戏P2的综合推荐值相同，且W1>W2>W3>W4，则可以根据待推荐游戏P1和待推荐游戏P2在品类相似度这个维度的推荐值对待推荐游戏P1和待推荐游戏P2进行排序，若待推荐游戏P1和待推荐游戏P2在品类相似度这个维度的推荐值也相同，则可以根据待推荐游戏P1和待推荐游戏P2在IP相似度这个维度的推荐值进行排序，依此类推。

与方法实施例相对应，本申请还提供一种游戏推荐装置，本申请实施例提供的游戏推荐装置的一种结构示意图如图5所示，可以包括：

获取模块51，计算模块52，选择模块53和展示模块54；其中，

获取模块51用于根据多个维度的统计信息获取待推荐游戏在多个维度的推荐值，所述多个维度至少包括：与目标用户已使用游戏相关的第一维度，与待推荐游戏所属游戏平台的所有使用游戏的用户的游戏使用情况相关的第二维度和与所述目标用户的好友的游戏使用情况相关的第三维度；

计算模块52用于根据所述多个维度的推荐值计算所述待推荐游戏的综合推荐值；

选择模块53用于根据各个待推荐游戏的综合推荐值选择满足条件的至少一个待推荐游戏；

展示模块54用于将所述至少一个待推荐游戏向所述目标用户展示。

本申请实施例提供的游戏推荐方法，从至少三个维度(例如，与目标用户自身喜好相关的维度，与待推荐游戏所属游戏平台的所有使用游戏的用户对游戏的使用情况相关的维度，与目标用户的好友对游戏的使用情况相关的维度等)计算待推荐游戏的推荐值，然后结合这至少三个维度的推荐值计算待推荐游戏的综合推荐值，进而根据该综合推荐值向目标用户进行游戏推荐。由于向目标用户推荐的游戏综合考虑了目标用户自身的游戏兴趣既还考虑了其它用户的游戏兴趣，因此，向目标用户推荐的游戏具有针对性，也不需要用户逐个因素分别查看推荐表，在简化用户操作的同时提高了游戏推荐的准确度。

在一可选的实施例中，获取模块51可以包括：

第一获取单元，用于根据所述待推荐游戏与所述目标用户已使用游戏的相似性确定所述待推荐游戏的第一维度推荐值；

第二获取单元，用于根据所述待推荐游戏被所有使用游戏的用户使用的情况确定所述待推荐游戏的第二维度推荐值；

第三获取单元，用于根据所述待推荐游戏被所述目标用户的好友使用的情况确定所述待推荐游戏的第三维度推荐值。

在一可选的实施例中，第一获取单元具体可以用于：

根据所述待推荐游戏与所述目标用户已使用游戏的品类相似性确定所述待推荐游戏的第一子维度推荐值；

和/或，

根据所述待推荐游戏与所述目标用户已使用游戏的IP相似性确定所述待推荐游戏的第二子维度推荐值。

在一可选的实施例中，第二获取单元，具体可以用于：

根据所述待推荐游戏的使用人数和/或打开次数确定所述待推荐游戏的第三子维度推荐值；

和/或，

若所述待推荐游戏的发布时间在最近的预设时长内，根据所述待推荐游戏的使用人数和/或打开次数确定所述待推荐游戏在所述最近预设时长内的第四子维度推荐值；

和/或，

根据所述待推荐游戏的使用人数的增长速度和/或打开次数的增长速度确定所述待推荐游戏的第五子维度推荐值。

在一可选的实施例中，第三获取单元具体可以用于：

根据所述待推荐游戏被所述目标用户的不同身份群体的好友的使用的情况，确定与各身份群体的好友对应的所述待推荐游戏的第三维度推荐值。

在一可选的实施例中，计算模块52可以包括：

选择单元，用于根据每个维度的推荐值，选择该维度下最优的N个待推荐游戏；

计算单元，用于根据各个维度下最优的N个待推荐游戏的推荐值计算所选择的待推荐游戏的综合推荐值。

在一可选的实施例中，计算模块52具体可以用于：将所述多个维度的推荐值加权求和，得到所述待推荐游戏的综合推荐值。

在一可选的实施例中，展示模块54具体可以用于：

将所述至少一个待推荐游戏按照综合推荐值由高到低的顺序排序后向所述目标用户展示；其中，若至少有两个待推荐游戏的综合推荐值相同，将所述至少两个待推荐游戏按照权重最大的维度的推荐值进行排序。

在一可选的实施例中，展示模块54具体可以用于：向目标用户展示推荐页面，所述推荐页面中包括与所述至少一个待推荐游戏对应数量的推荐卡片，每个推荐卡片上至少包括如下几种元素：游戏图标，游戏名称，推荐理由和推荐背书。

本申请实施例还提供一种计算机设备，该计算机设备可以配置上述游戏推荐装置。该计算机设备可以是游戏平台的网络侧服务器，本申请实施例提供的计算机设备的硬件结构框图的示例图如图6所示，可以包括：

处理器1，通信接口2，存储器3和通信总线4；

其中处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信；

可选的，通信接口2可以为通信模块的接口，如GSM模块的接口；

处理器1可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

存储器3可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。

其中，处理器1具体用于执行存储器3中存储的程序，以实现如下方法步骤：

根据多个维度的统计信息获取待推荐游戏在多个维度的推荐值，所述多个维度至少包括：与目标用户已使用游戏相关的第一维度，与待推荐游戏所属游戏平台的所有使用游戏的用户的游戏使用情况相关的第二维度和与所述目标用户的好友的游戏使用情况相关的第三维度；

根据所述多个维度的推荐值计算所述待推荐游戏的综合推荐值；

根据各个待推荐游戏的综合推荐值选择满足条件的至少一个待推荐游戏；

将所述至少一个待推荐游戏按照推荐值由高到低的顺序排序并向所述目标用户展示。

可选的，处理器1根据多个维度的统计信息获取待推荐游戏在多个维度的推荐值时，具体可以用于：

根据所述待推荐游戏与所述目标用户已使用游戏的相似性确定所述待推荐游戏的第一维度推荐值；

根据所述待推荐游戏被所有使用游戏的用户使用的情况确定所述待推荐游戏的第二维度推荐值；

根据所述待推荐游戏被所述目标用户的好友使用的情况确定所述待推荐游戏的第三维度推荐值。

可选的，处理器1根据所述待推荐游戏与所述目标用户已使用游戏的相似性确定所述待推荐游戏的第一维度推荐值时，具体可以用于：

根据所述待推荐游戏与所述目标用户已使用游戏的品类相似性确定所述待推荐游戏的第一子维度推荐值；和/或，

根据所述待推荐游戏与所述目标用户已使用游戏的IP相似性确定所述待推荐游戏的第二子维度推荐值。

可选的，处理器1根据所述待推荐游戏被所有使用游戏的用户使用的情况确定所述待推荐游戏的第二维度推荐值时，具体可以用于：

根据所述待推荐游戏的使用人数和/或打开次数确定所述待推荐游戏的第三子维度推荐值；和/或，

若所述待推荐游戏的发布时间在最近的预设时长内，根据所述待推荐游戏的使用人数和/或打开次数确定所述待推荐游戏在所述最近预设时长内的第四子维度推荐值；和/或，

根据所述待推荐游戏的使用人数的增长速度和/或打开次数的增长速度确定所述待推荐游戏的第五子维度推荐值。

可选的，处理器1根据所述待推荐游戏被所述目标用户的好友使用的情况确定第三维度推荐值时，具体可以用于：

根据所述待推荐游戏被所述目标用户的不同身份群体的好友的使用的情况，确定与各身份群体的好友对应的所述待推荐游戏的第三维度推荐值。

可选的，处理器1根据所述多个维度的推荐值计算所述待推荐游戏的综合推荐值时，具体可以用于：

根据每个维度的推荐值，选择该维度下最优的N个待推荐游戏；

根据各个维度下最优的N个待推荐游戏的推荐值计算所选择的待推荐游戏的综合推荐值。

可选的，处理器1根据所述多个维度的推荐值计算所述待推荐游戏的综合推荐值时，具体可以用于：

将所述多个维度的推荐值加权求和，得到所述待推荐游戏的综合推荐值。

可选的，处理器1将所述至少一个待推荐游戏向所述目标用户展示时，具体可以用于：

将所述至少一个待推荐游戏按照综合推荐值由高到低的顺序排序后向所述目标用户展示；其中，若至少有两个待推荐游戏的综合推荐值相同，将所述至少两个待推荐游戏按照权重最大的维度的推荐值进行排序。

可选的，处理器1将所述至少一个待推荐游戏向所述目标用户展示时，具体可以用于：

向目标用户展示推荐页面，所述推荐页面中包括与所述至少一个待推荐游戏对应数量的推荐卡片，每个推荐卡片上至少包括如下几种元素：游戏图标，游戏名称，推荐理由和推荐背书。

本申请实施例还提供一种可读存储介质，该存储介质可存储有适于处理器执行的程序，所述程序用于：

根据多个维度的统计信息获取待推荐游戏在所述多个维度的推荐值，所述多个维度至少包括：与目标用户已使用游戏相关的第一维度，与所述待推荐游戏所属游戏平台的所有使用游戏的用户的游戏使用情况相关的第二维度和与所述目标用户的好友的游戏使用情况相关的第三维度；

根据所述多个维度的推荐值计算所述待推荐游戏的综合推荐值；

根据各个待推荐游戏的综合推荐值选择满足条件的至少一个待推荐游戏；

将所述至少一个待推荐游戏按照推荐值由高到低的顺序排序并向所述目标用户展示。

可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。

本说明书中各个实施例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部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的核心思想或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (12)

1.一种游戏推荐方法，其特征在于，包括：

根据多个维度的统计信息获取待推荐游戏在所述多个维度的推荐值，所述多个维度至少包括：与目标用户已使用游戏相关的第一维度，与所述待推荐游戏所属游戏平台的所有使用游戏的用户的游戏使用情况相关的第二维度和与所述目标用户的好友的游戏使用情况相关的第三维度；

根据所述多个维度的推荐值计算所述待推荐游戏的综合推荐值；

根据各个待推荐游戏的综合推荐值选择满足条件的至少一个待推荐游戏；

将所述至少一个待推荐游戏向所述目标用户展示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个维度的统计信息获取待推荐游戏在多个维度的推荐值，包括：

根据所述待推荐游戏与所述目标用户已使用游戏的相似性确定所述待推荐游戏的第一维度推荐值；

根据所述待推荐游戏被所述所有使用游戏的用户使用的情况确定所述待推荐游戏的第二维度推荐值；

根据所述待推荐游戏被所述目标用户的好友使用的情况确定所述待推荐游戏的第三维度推荐值。

3.根据权利按要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待推荐游戏与所述目标用户已使用游戏的相似性确定所述待推荐游戏的第一维度推荐值，包括如下至少之一：

根据所述待推荐游戏与所述目标用户已使用游戏的品类相似性确定所述待推荐游戏的第一子维度推荐值；

根据所述待推荐游戏与所述目标用户已使用游戏的IP相似性确定所述待推荐游戏的第二子维度推荐值。

4.根据权利按要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待推荐游戏被所有使用游戏的用户使用的情况确定所述待推荐游戏的第二维度推荐值，包括如下至少之一：

根据所述待推荐游戏的使用人数和/或打开次数确定所述待推荐游戏的第三子维度推荐值；

若所述待推荐游戏的发布时间在最近的预设时长内，根据所述待推荐游戏的使用人数和/或打开次数确定所述待推荐游戏在所述最近预设时长内的第四子维度推荐值；

根据所述待推荐游戏的使用人数的增长速度和/或打开次数的增长速度确定所述待推荐游戏的第五子维度推荐值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待推荐游戏被所述目标用户的好友使用的情况确定第三维度推荐值，包括：

根据所述待推荐游戏被所述目标用户的不同身份群体的好友的使用的情况，确定与各身份群体对应的所述待推荐游戏的第三维度推荐值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个维度的推荐值计算所述待推荐游戏的综合推荐值，包括：

根据每个维度的推荐值，选择该维度下最优的N个待推荐游戏；

根据各个维度下最优的N个待推荐游戏的推荐值计算所选择的待推荐游戏的综合推荐值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个维度的推荐值计算所述待推荐游戏的综合推荐值，包括：

将所述多个维度的推荐值加权求和，得到所述待推荐游戏的综合推荐值。

8.根据权利要求7所述的方，其特征在于，所述将所述至少一个待推荐游戏向所述目标用户展示，包括：

将所述至少一个待推荐游戏按照综合推荐值由高到低的顺序排序后向所述目标用户展示；其中，

若至少有两个待推荐游戏的综合推荐值相同，将所述至少两个待推荐游戏按照权重最大的维度的推荐值进行排序。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述至少一个待推荐游向所述目标用户展示，包括：

向所述目标用户展示推荐页面，所述推荐页面中包括与所述至少一个待推荐游戏对应数量的推荐卡片，每个推荐卡片上至少包括如下几种元素：游戏图标，游戏名称，推荐理由和推荐背书。

10.一种游戏推荐装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于根据多个维度的统计信息获取待推荐游戏在所述多个维度的推荐值，所述多个维度至少包括：与目标用户已使用游戏相关的第一维度，与所述待推荐游戏所属游戏平台的所有使用游戏的用户的游戏使用情况相关的第二维度和与所述目标用户的好友的游戏使用情况相关的第三维度；

计算模块，用于根据所述多个维度的推荐值计算所述待推荐游戏的综合推荐值；

选择模块，用于根据各个待推荐游戏的综合推荐值选择满足条件的至少一个待推荐游戏；

展示模块，用于将所述至少一个待推荐游戏向所述目标用户展示。

11.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器；

所述存储器，用于存储程序；

所述处理器，用于执行所述程序，实现如权利要求1-9中任一项所述的游戏推荐方法的各个步骤。

12.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-9中任一项所述的游戏推荐方法的各个步骤。

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