CN113209637A - 游戏组队方法和装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供的游戏组队方法和装置、电子设备及存储介质，涉及游戏技术领域。在本申请中，首先，获取目标游戏中多个游戏用户的组队请求信息，其中，每个组队请求信息包括游戏身份信息和社交匹配信息。其次，基于社交匹配信息对游戏身份信息进行匹配处理，得到至少一个信息集合，其中，每一个信息集合包括多个游戏身份信息。然后，针对每一个信息集合，在目标游戏中基于属于该信息集合的多个游戏身份信息执行游戏组队操作。基于上述方法，可以改善基于现有的游戏组队技术形成的游戏队伍存在稳定性较差的问题。

Description

游戏组队方法和装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及游戏技术领域，具体而言，涉及一种游戏组队方法和装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在游戏技术领域中，为了提高游戏的趣味性，可以通过将多个游戏用户进行组队，以共同完成游戏。但是，经发明人研究发现，基于现有的游戏组队技术形成的游戏队伍存在稳定性较差的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种游戏组队方法和装置、电子设备及存储介质，以改善基于现有的游戏组队技术形成的游戏队伍存在稳定性较差的问题。

为实现上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：

一种游戏组队方法，包括：

获取目标游戏中多个游戏用户的组队请求信息，其中，每个所述组队请求信息包括游戏身份信息和社交匹配信息；

基于所述社交匹配信息对所述游戏身份信息进行匹配处理，得到至少一个信息集合，其中，每一个所述信息集合包括多个所述游戏身份信息；

针对每一个所述信息集合，在所述目标游戏中基于属于该信息集合的多个所述游戏身份信息执行游戏组队操作。

在本申请实施例较佳的选择中，在上述游戏组队方法中，所述基于所述社交匹配信息对所述游戏身份信息进行匹配处理，得到至少一个信息集合的步骤，包括：

对多个所述社交匹配信息进行匹配处理，得到至少一个匹配集合，其中，每一个所述匹配集合包括多个所述社交匹配信息；

针对每一个所述匹配集合，对属于该匹配集合的多个所述社交匹配信息对应的多个游戏身份信息进行组合处理，得到一个信息集合。

在本申请实施例较佳的选择中，在上述游戏组队方法中，所述对多个所述社交匹配信息进行匹配处理，得到至少一个匹配集合的步骤，包括：

获取预设的匹配模型，其中，该匹配模型包括多个在执行顺序上具有先后关系的子模型，且每一个所述子模型具有不同的匹配条件；

基于所述匹配模型对多个社交匹配信息进行匹配处理，得到至少一个匹配集合，其中，在所述先后关系中，后一个子模型用于对经过前一个子模型进行匹配处理但未形成所述匹配集合的社交匹配信息，进行匹配处理。

在本申请实施例较佳的选择中，在上述游戏组队方法中，每个所述子模型的匹配条件包括位置匹配条件、性别匹配条件和语言匹配条件；

其中，不同的子模型包括的位置匹配条件不同。

在本申请实施例较佳的选择中，在上述游戏组队方法中，每个所述社交匹配信息包括性别匹配信息、语言匹配信息和多个网络状态信息，每个网路状态信息用于表征游戏用户对应的终端设备与针对所述目标游戏部署的一个游戏服务器机房之间的网络状态；

多个所述子模型中，一个子模型的位置匹配条件为游戏服务器机房所在的位置是否相同，且基于该子模型对多个社交匹配信息进行匹配处理的步骤，包括：

针对每一个所述社交匹配信息，在该社交匹配信息包括的多个网络状态信息中确定目标网络状态信息；

针对每一个所述游戏服务器机房，将该游戏服务器机房对应的多个目标网络参数确定为一个参数集合；

针对每一个所述参数集合，基于所述性别匹配条件、所述语言匹配条件、所述性别匹配信息和所述语言匹配信息对该参数集合包括的多个目标网络参数对应的多个社交匹配信息进行匹配处理。

在本申请实施例较佳的选择中，在上述游戏组队方法中，所述对多个所述社交匹配信息进行匹配处理，得到至少一个匹配集合的步骤，还包括：

判断是否存在目标社交匹配信息，其中，该目标社交匹配信息为，经过所述先后关系中最后一个子模型进行匹配处理但未形成所述匹配集合的社交匹配信息；

若存在所述目标社交匹配信息，则基于预设的匹配规则对该目标社交匹配信息进行匹配处理。

在本申请实施例较佳的选择中，在上述游戏组队方法中，所述基于预设的匹配规则对该目标社交匹配信息进行匹配处理的步骤，包括：

判断匹配时长是否大于预设时长，其中，该匹配时长为，基于所述匹配模型对所述目标社交匹配信息进行匹配处理的时长；

若所述匹配时长不大于所述预设时长，则基于所述匹配模型对所述目标社交匹配信息和获取的新的社交匹配信息进行匹配处理。

本申请实施例还提供了一种游戏组队装置，包括：

请求信息获取模块，用于获取目标游戏中多个游戏用户的组队请求信息，其中，每个所述组队请求信息包括游戏身份信息和社交匹配信息；

信息匹配处理模块，用于基于所述社交匹配信息对所述游戏身份信息进行匹配处理，得到至少一个信息集合，其中，每一个所述信息集合包括多个所述游戏身份信息；

组队操作执行模块，用于针对每一个所述信息集合，在所述目标游戏中基于属于该信息集合的多个所述游戏身份信息执行游戏组队操作。

在上述基础上，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

与所述存储器连接的处理器，用于执行所述计算机程序，以实现上述的游戏组队方法。

在上述基础上，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被执行时实现上述的游戏组队方法。

本申请提供的游戏组队方法和装置、电子设备及存储介质，通过获取包括游戏身份信息和社交匹配信息的组队请求信息，并基于社交匹配信息对游戏身份信息进行匹配处理，以基于匹配结果执行游戏组队操作。如此，由于对多个游戏用户的游戏身份信息进行匹配处理的依据为社交匹配信息，可以使得基于游戏组队操作形成的游戏队伍中，不同的游戏用户之间的社交可能性得到提高，从而改善由于基于现有的游戏组队技术形成的游戏队伍中不同的游戏用户之间容易出现不能进行交流而导致该游戏队伍存在稳定性较差的问题，如个别游戏用户因交流障碍中途退出该游戏队伍，因而，具有较高的实用价值，能够保证组队游戏的持续进行，进而避免由于游戏队伍的不稳定而导致游戏用户对目标游戏的粘性降低的问题。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

图1为本申请实施例提供的电子设备的方框示意图。

图2为本申请实施例提供的电子设备与终端设备之间的交互示意图。

图3为本申请实施例提供的游戏组队方法包括的各步骤的流程示意图。

图4为本申请实施例提供的游戏用户对终端设备进行的点击操作的效果示意图。

图5为图3中步骤S120包括的各步骤的流程示意图。

图6为图5中步骤S121包括的各步骤的流程示意图。

图7为本申请实施例提供的匹配模型包括的多个子模型之间的相互关系示意图。

图8为图5中步骤S121包括的其它步骤的流程示意图。

图9为本申请实施例提供的游戏组队装置包括的各功能模块的方框示意图。

图标：10-电子设备；12-存储器；14-处理器；100-游戏组队装置；110-请求信息获取模块；120-信息匹配处理模块；130-组队操作执行模块。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例只是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

如图1所示，本申请实施例提供了一种电子设备10，可以包括存储器12、处理器14和游戏组队装置100。

其中，所述存储器12和处理器14之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述游戏组队装置100包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器12中的软件功能模块，可以是一种网页客户端。所述处理器14用于执行所述存储器12中存储的可执行的计算机程序，例如，所述游戏组队装置100所包括的软件功能模块及计算机程序等，以实现本申请实施例提供的游戏组队方法。

可选地，所述存储器12可以是，但不限于，随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)等。

并且，所述处理器14可以是一种通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)、片上系统(System onChip，SoC)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(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。

可以理解，图1所示的结构仅为示意，所述电子设备10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置，例如，还可以包括用于与其它设备(如图2所示的多个终端设备，包括但不限于，手机、电脑、平板电脑等)进行信息交互的通信单元。

其中，所述电子设备10可以是一种服务器，用于与目标游戏中多个游戏用户对应的终端设备进行通信交互，以对该多个游戏用户进行组队。

结合图3，本申请实施例还提供一种可应用于上述电子设备10的游戏组队方法。其中，所述游戏组队方法有关的流程所定义的方法步骤可以由所述电子设备10实现。下面将对图3所示的具体流程，进行详细阐述。

步骤S110，获取目标游戏中多个游戏用户的组队请求信息。

在本实施例中，可以先获取目标游戏中多个游戏用户基于对应的终端设备发送的组队请求信息。

其中，每个所述组队请求信息包括游戏身份信息和社交匹配信息。如此，可以得到多个所述游戏身份信息和多个所述社交匹配信息。

步骤S120，基于所述社交匹配信息对所述游戏身份信息进行匹配处理，得到至少一个信息集合。

在本实施例中，在基于步骤S110得到多个所述游戏身份信息和多个所述社交匹配信息之后，可以基于该社交匹配信息对该游戏身份信息进行匹配处理，得到至少一个信息集合。

其中，每一个所述信息集合包括多个所述游戏身份信息。

步骤S130，针对每一个所述信息集合，在所述目标游戏中基于属于该信息集合的多个所述游戏身份信息执行游戏组队操作。

在本实施例中，在基于步骤S120得到所述至少一个信息集合之后，就可以针对每一个所述信息集合，在所述目标游戏中基于属于该信息集合的多个所述游戏身份信息执行游戏组队操作。

也就是说，属于同一个所述信息集合的多个游戏身份信息对应的多个游戏用户可以在所述目标游戏中进行组队游戏；反之，属于不同信息集合的任意两个游戏身份信息对应的两个游戏用户在所述目标游戏中不会进行组队游戏。

基于上述方法，由于对多个游戏用户的游戏身份信息进行匹配处理的依据为所述社交匹配信息，可以使得基于游戏组队操作形成的游戏队伍中，不同的游戏用户之间的社交可能性得到提高，从而改善由于基于现有的游戏组队技术形成的游戏队伍中不同的游戏用户之间容易出现不能进行交流而导致该游戏队伍存在稳定性较差定的问题，如个别游戏用户因交流障碍中途退出该游戏队伍，因而，能够保证组队游戏的持续进行，进而避免由于游戏队伍的不稳定而导致游戏用户对目标游戏的粘性降低的问题。

对于步骤S110需要说明的是，获取所述组队请求信息的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。

例如，在一种可以替代的示例中，所述游戏组队方法应用的电子设备10，可以与所述目标游戏中的多个游戏用户对应的多个终端设备通信连接，以直接获取该多个终端设备发送的多个组队请求信息。

又例如，在另一种可以替代的示例中，所述游戏组队方法应用的电子设备10，可以通过一中间设备(该中间设备可以是一种服务器)与所述目标游戏中的多个游戏用户对应的多个终端设备通信连接。如此，每个所述终端设备在响应用户的选择操作(如图4所示的点击操作)生组队请求信息之后，可以将该组队请求信息发送给所述中间设备，以使该中间设备将该组队请求信息转发给所述电子设备10。

对于步骤S120需要说明的是，基于所述社交匹配信息对所述游戏身份信息进行匹配处理的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。

例如，在一种可以替代的示例中，考虑到所述游戏用户的数量一般较大且直接对所有的社交匹配信息进行匹配度处理，会存在着匹配度计算量较大的问题，因而，为了避免该问题，可以直接将多个所述社交匹配信息进行分组，得到多组社交匹配信息。然后，针对每一组社交匹配信息，对该组社交匹配信息包括的多个社交匹配信息进行匹配处理，并基于匹配处理的结果将该组社交匹配信息包括的多个社交匹配信息对应的多个游戏身份信息进行组合处理。

详细地，在一种具体的应用示例中，若所述游戏用户为1万个，可以先随机、均匀地将该1万个游戏用户分为10个组，如此，可以得到10组社交匹配信息，且每一组社交匹配信息可以包括1000个社交匹配信息。然后，可以将每一组社交匹配信息包括的1000个社交匹配信息进行匹配处理。

又例如，在另一种可以替代的示例中，为了保证基于进行匹配处理得到的信息集合对应的游戏用户具有较高的社交可能性，结合图5，步骤S120可以包括步骤S121和步骤S123，以基于所述社交匹配信息对所述游戏身份信息进行匹配处理，具体内容如下所述。

步骤S121，对多个所述社交匹配信息进行匹配处理，得到至少一个匹配集合。

在本实施例中，在基于步骤S110得到多个所述社交匹配信息之后，可以直接对该多个社交匹配信息进行匹配处理，以得到至少一个匹配集合。

其中，每一个所述匹配集合可以包括多个所述社交匹配信息。

步骤S123，针对每一个所述匹配集合，对属于该匹配集合的多个所述社交匹配信息对应的多个游戏身份信息进行组合处理，得到一个信息集合。

在本实施例中，在基于步骤S121得到所述至少一个匹配集合之后，可以针对每一个所述匹配集合，对属于该匹配集合的多个所述社交匹配信息对应的多个游戏身份信息进行组合处理，从而得到至少一个信息集合。

例如，针对匹配集合A，该匹配集合包括社交匹配信息A、社交匹配信息B、社交匹配信息C、社交匹配信息D和社交匹配信息E。其中，社交匹配信息A属于组队请求信息A，该组队请求信息A包括游戏身份信息A；社交匹配信息B属于组队请求信息B，该组队请求信息B包括游戏身份信息B；社交匹配信息C属于组队请求信息C，该组队请求信息C包括游戏身份信息C；社交匹配信息D属于组队请求信息D，该组队请求信息D包括游戏身份信息D；社交匹配信息E属于组队请求信息E，该组队请求信息E包括游戏身份信息E。

如此，可以将游戏身份信息A、游戏身份信息B、游戏身份信息C、游戏身份信息D和游戏身份信息E，进行组合处理得到一个信息集合。

可选地，执行步骤S121对多个所述社交匹配信息进行匹配处理的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。

例如，在一种可以替代的示例中，可以先获取预设设置的多种匹配条件，然后，将各种匹配条件下具有相同匹配结果的多个社交匹配信息确定为一个匹配集合。

详细地，在一种具体的应用示例中，若所述匹配条件包括国家是否相同和年龄段是否相同。如此，可以将属于同一个国家且属于同一个年龄段的社交匹配信息确定为一个匹配集合，如社交匹配信息A为“Z国、20岁”，社交匹配信息B为“H国、20岁”，社交匹配信息C为“Z国、28岁”。

其中，由于社交匹配信息A与社交匹配信息B中，虽然年龄信息相同，但是国家信息不同，因而，不能确定为一个匹配集合。但是，由于社交匹配信息A与社交匹配信息C中，国家信息相同且年龄信息都属于一个年龄段(20-30年龄段)，因而可以确定为一个匹配集合。

同理，由于社交匹配信息B与社交匹配信息C中，国家信息不同，因而，也不能确定为一个匹配集合。

又例如，在另一种可以替代的示例中，为了避免由于较多社交匹配信息不能形成匹配集合而导致较多游戏用户不能进行组队游戏的问题，且为了避免同一个匹配集合中的不同社交匹配信息之间的匹配度较低而导致组成的游戏队伍稳定性不足的问题，结合图6，步骤S121可以包括步骤S121a和步骤S121b，以对多个社交匹配信息进行匹配处理，具体内容如下所述。

步骤S121a，获取预设的匹配模型。

在本实施例中，在基于步骤S110获取到多个所述社交匹配信息之后，可以先获取预先设置的匹配模型，以对该社交匹配信息进行匹配处理。

其中，所述匹配模型可以包括多个在执行顺序上具有先后关系的子模型，且每一个所述子模型具有不同的匹配条件。

步骤S121b，基于所述匹配模型对多个社交匹配信息进行匹配处理，得到至少一个匹配集合。

在本实施中，基于步骤S121a得到所述匹配模型之后，可以基于该匹配模型对获取的多个所述社交匹配信息进行匹配处理，从而得到至少一个匹配集合。

其中，在所述先后关系中，后一个子模型用于对经过前一个子模型进行匹配处理但未形成所述匹配集合的社交匹配信息，进行匹配处理。

也就是说，结合图7，多个所述子模型之间可以是递进关系，即只有经过第一个子模型进行匹配处理且未形成所述匹配集合的社交匹配信息，才会由第二个子模型进行匹配处理；若多个所述子模型还包括第三个子模型，只有经过第二个子模型进行匹配处理且未形成所述匹配集合的社交匹配信息，才会由第三个子模型进行匹配处理。

如此，由于多个所述子模型之间的递进关系，可以使得在所述先后关系中，靠前的子模型形成的匹配集合对应的游戏用户之间具有较高的社交可能性，靠后的子模型形成的匹配集合对应的游戏用户之间具有相对略低的社交可能性，但仍可完成游戏组队。

可以理解的是，执行步骤S121a获取的匹配模型包括的多个子模型的匹配条件不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。

例如，在一种可以替代的示例中，每个所述子模型的匹配条件可以都不相同。又例如，在另一种可以替代的示例中，所述多个子模型的匹配条件部分不同。

详细地，在一种具体的应用示例中，每个所述子模型的匹配条件可以包括位置匹配条件、性别匹配条件和语言匹配条件。

其中，不同的子模型包括的位置匹配条件不同，如所述多个子模型可以为三个，分别为第一子模型(如上述先后关系中的第一个子模型)、第二子模型(如上述先后关系中的第二个子模型)和第三子模型(如上述先后关系中的第三个子模型)。

并且，所述第一子模型的位置匹配条件可以为游戏用户的国家是否相同，所述第二子模型的位置匹配条件可以为对应的游戏服务器机房所在的位置是否相同，所述第三子模型的位置匹配条件可以为游戏用户的国家所在的大区是否相同。

或者说，所述第一子模型的位置匹配条件可以为游戏用户的城市是否相同，所述第二子模型的位置匹配条件可以为游戏用户的城市所在的国家是否相同，所述第三子模型的位置匹配条件可以为游戏用户的国家所在的大区是否相同。

需要说明的是，上述的“大区”可以是基于位置划分的区域，如亚洲、欧洲、北美洲、南美洲、非洲、大洋洲和南极洲。或者说，上述的“大区”也可以是基于语言划分的区域，如将官方语言为中文的全部区域确定为一个大区，将官方语言为英文的全部区域确定为一个大区，将官方语言为阿拉伯语言的全部区域确定为一个大区等。

基于上述的示例，若所述多个子模型包括一个子模型(如上述的第二子模型)，该子模型的位置匹配条件为游戏服务器机房所在的位置是否相同。并且，每个所述社交匹配信息包括性别匹配信息、语言匹配信息和多个网络状态信息。步骤S121b可以包括以下子步骤：

首先，可以针对每一个所述社交匹配信息，在该社交匹配信息包括的多个网络状态信息中确定目标网络状态信息；其次，可以针对每一个所述游戏服务器机房，将该游戏服务器机房对应的多个目标网络参数确定为一个参数集合；然后，可以针对每一个所述参数集合，基于所述性别匹配条件、所述语言匹配条件、所述性别匹配信息和所述语言匹配信息对该参数集合包括的多个目标网络参数对应的多个社交匹配信息进行匹配处理。

其中，每个所述网路状态信息用于表征，游戏用户对应的终端设备与针对所述目标游戏部署的一个游戏服务器机房之间的网络状态。

如此，为了保证游戏用户对应的终端设备与游戏服务器机房中的游戏服务器之间具有较好的数据传输效率，确定的目标网络状态信息为多个网络状态信息中，网络状态最好的一个网络状态信息。

例如，在一种可以替代的示例中，所述网络状态可以是指网络延迟(ping值，ping值越小网络越好)。也就是说，在所述终端设备基于游戏用户的操作向所述电子设备10发送组队请求信息时，可以先获取该终端设备与针对所述目标游戏部署的每一个游戏服务器机房之间的网络状态信息，并将得到的多个网络状态信息一并发送给所述电子设备10。

详细地，在一种具体的应用示例中，若针对所述目标游戏在不同位置部署有5个游戏服务器机房(如机房A、机房B、机房C、机床D和机房E)，如此，在每个所述终端设备发送的所述社交匹配信息中，都包括5个网络状态信息(如终端设备与机房A之间的网络状态信息、终端设备与机房B之间的网络状态信息、终端设备与机房C之间的网络状态信息、终端设备与机房D之间的网络状态信息、终端设备与机房E之间的网络状态信息)。

同理，所述社交匹配信息还包括国家信息，基于上述的第一子模型，进行匹配处理的具体方式可以为：

首先，针对每一个所述社交匹配信息包括的国家信息，将多个所述社交匹配信息进行分类，得到至少一个信息类；其次，针对每一个所述信息类，可以基于所述性别匹配条件、所述语言匹配条件、所述性别匹配信息和所述语言匹配信息对该信息类包括的多个社交匹配信息进行匹配处理。

例如，在一种具体的应用示例中，若社交匹配信息A为“Z国、20岁”，社交匹配信息B为“H国、20岁”，社交匹配信息C为“Z国、28岁”，社交匹配信息A和社交匹配信息C由于具有相同的国家信息，因而，可以形成一个信息类。反之，由于社交匹配信息B与社交匹配信息A和社交匹配信息C都不具有相同的国家信息，因而，都不能形成一个信息类。

同样地，所述社交匹配信息还包括大区信息(可以直接包括该大区信息，也可以将所述国家信息作为该大区信息，根据实际应用需求进行确定即可)，基于上述的第三子模型，进行匹配处理的具体方式可以为：

首先，针对每一个所述社交匹配信息包括的大区信息，将多个所述社交匹配信息进行分类，得到至少一个大区类；其次，针对每一个所述大区类，可以基于所述性别匹配条件、所述语言匹配条件、所述性别匹配信息和所述语言匹配信息对该大区类包括的多个社交匹配信息进行匹配处理。

例如，在一种具体的应用示例中，若社交匹配信息A为“Z大区、20岁”，社交匹配信息B为“H大区、20岁”，社交匹配信息C为“Z大区、28岁”，社交匹配信息A和社交匹配信息C由于具有相同的大区信息，因而，可以形成一个大区类。反之，由于社交匹配信息B与社交匹配信息A和社交匹配信息C都不具有相同的大区信息，因而，都不能形成一个大区类。

可以理解的是，在上述的示例中，所述性别匹配条件，既可以是将性别信息相同的社交匹配信息匹配为一个匹配集合(如部分游戏适合性别相同的游戏用户进行组队游戏)，也可以是将性别信息不同的社交匹配信息匹配为一个匹配集合(如部分游戏适合性别不同的游戏用户进行组队游戏)，可以根据实际应用需求进行选择。

进一步地，对于步骤S121还需要说明的是，通过步骤S121a和步骤S121b对所述社交匹配信息进行匹配处理之后，可能仍然存在部分社交匹配信息未能形成匹配集合的情形，因而，为了保证这些社交匹配信息对应的游戏用户也可以进行组队游戏，在本实施例中，结合图8，步骤S121还可以包括步骤S121c和步骤S121d，具体内容如下所述。

步骤S121c，判断是否存在目标社交匹配信息。

在本实施例中，在基于步骤S121b对多个社交匹配信息进行匹配处理之后，可以先判断该多个社交匹配信息中是否存在目标社交匹配信息，且在该多个社交匹配信息中存在该目标社交匹配信息时，可以执行步骤S121d。

其中，所述目标社交匹配信息为，经过所述先后关系中最后一个子模型进行匹配处理但未形成所述匹配集合的社交匹配信息，如经过上述示例中包括的三个子模型中的第三子模型，进行匹配处理但未形成所述匹配集合的社交匹配信息。

步骤S121d，基于预设的匹配规则对所述目标社交匹配信息进行匹配处理。

在本实施例中，在基于步骤S121c确定所述多个社交匹配信息中存在目标匹配信息之后，可以基于预设的匹配规则再次对该目标匹配信息进行匹配处理，使得该目标匹配信息也可以形成匹配集合，从而保证对应的游戏用户可以进行组队游戏。

其中，基于所述匹配规则对所述目标社交匹配信息进行匹配处理的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。

例如，在一种可以替代的示例中，若所述目标社交匹配信息为多个，可以直接将该多个目标社交匹配信息按照预设数量进行随机组合处理，得到至少一个匹配集合。

其中，所述预设数量可以是指，一个匹配集合包括的社交匹配信息的最大值，如进行两人组队游戏，所述预设数量可以为2；进行6人组队游戏，所述预设数量可以为6；进行8人组队游戏，所述预设数量可以为8。

并且，所述预设数量既可以是预先对所述电子设备10进行配置的，也可以是基于游戏用户的选择操作生成并发送给所述电子设备10(如图4所示)。

又例如，在另一种可以替代的示例中，可以将所述目标社交匹配信息对应的游戏身份信息与预先配置的机器人(由所述目标游戏的游戏服务器控制，而不是基于游戏用户的操作进行控制)的游戏身份信息进行组合处理，得到信息集合，以将该目标社交匹配信息对应的游戏用户与机器人进行组队游戏。

再例如，在另一种可以替代的示例中，可以直接将所述目标社交匹配信息与获取到的新的社交匹配信息进行匹配处理(具体的方式可以参照上文对步骤S121b的解释说明)。

再例如，在另一种可以替代的示例中，为了保证基于对所述目标社交匹配信息进行匹配处理得到的匹配结果，形成的游戏队伍中不同游戏用户的稳定性，以及所述目标社交匹配信息对应的游戏用户的组队及时性，步骤S121d可以包括以下子步骤：

首先，可以判断匹配时长是否大于预设时长；其次，若所述匹配时长不大于所述预设时长，则基于所述匹配模型对所述目标社交匹配信息和获取的新的社交匹配信息进行匹配处理。

其中，所述匹配时长为，基于所述匹配模型对所述目标社交匹配信息进行匹配处理的时长。所述预设时长，可以根据实际应用需求进行配置，如执行一次步骤S121b的时长(包括的子模型越多，该时长越大)。

基于此，在一种具体的应用示例中，若所述预设时长为90s，在针对所述目标社交匹配信息第一次执行步骤S121b之后，所述匹配时长为50s。此时，由于当前的所述匹配时长小于所述预设时长(50s小于90s)，因而，可以将所述目标社交匹配信息与当前获取到的新的社交匹配信息一起进行匹配处理(基于步骤S121b)。

并且，若将所述目标社交匹配信息与当前获取到的新的社交匹配信息进行匹配处理之后(即针对所述目标社交匹配信息第二次执行步骤S121b之后)，所述匹配时长为100s。此时，由于当前的所述匹配时长大于所述预设时长(100s大于90s)，因而，可以不再将所述目标社交匹配信息与当前获取到的新的社交匹配信息进行匹配处理(即不用针对所述目标社交匹配信息第三次执行步骤S121b)，以避免所述目标社交匹配信息对应的游戏用户一直处于或较长时间处于等待游戏组队的状态中。

因此，为了避免游戏用户进行游戏组队需要等待较多的时间的问题，在所述匹配时长大于所述预设时长时，可以将所述目标社交匹配信息对应的游戏身份信息与预先配置的机器人的游戏身份信息进行组合处理，得到信息集合，以将游戏用户与机器人进行组队游戏。

对于步骤S130需要说明的是，执行所述游戏组队操作的具体方式不受限制，可以根据实际应用需求进行选择。

例如，在一种可以替代的示例中，若所述电子设备10就是执行所述目标游戏的设备，可以直接针对每一个信息集合，基于该信息集合包括的多个游戏身份信息进行组队游戏。

又例如，在另一种可以替代的示例中，若所述电子设备10不是执行所述目标游戏的设备，且执行所述目标游戏的设备包括多个游戏服务器机房。

如此，可以针对每个游戏身份信息，先确定该游戏身份信息对应的游戏用户的终端设备与多个游戏服务器机房中，网络状态最好的游戏服务器机房。其次，再基于负载均衡的策略，在该网络状态最好的游戏服务器机房包括的多个游戏服务器中，确定一个游戏服务器。然后，可以将确定出的游戏服务器的访问地址发送给终端设备，使得该终端设备可以对该游戏服务器进行访问，从而进行组队游戏。

其中，上述的负载均衡的策略可以包括，但不限于，随机、轮询等均衡策略，在此不再具体的限定，根据实际应用需求进行选择即可。

结合图9，本申请实施例还提供一种可应用于上述电子设备10的游戏组队装置100。其中，所述游戏组队装置100可以包括请求信息获取模块110、信息匹配处理模块120和组队操作执行模块130。

所述请求信息获取模块110，用于获取目标游戏中多个游戏用户的组队请求信息，其中，每个所述组队请求信息包括游戏身份信息和社交匹配信息。在本实施例中，所述请求信息获取模块110可用于执行图3所示的步骤S110，关于所述请求信息获取模块110的相关内容可以参照前文对步骤S110的描述。

所述信息匹配处理模块120，用于基于所述社交匹配信息对所述游戏身份信息进行匹配处理，得到至少一个信息集合，其中，每一个所述信息集合包括多个所述游戏身份信息。在本实施例中，所述信息匹配处理模块120可用于执行图3所示的步骤S120，关于所述信息匹配处理模块120的相关内容可以参照前文对步骤S120的描述。

所述组队操作执行模块130，用于针对每一个所述信息集合，在所述目标游戏中基于属于该信息集合的多个所述游戏身份信息执行游戏组队操作。在本实施例中，所述组队操作执行模块130可用于执行图3所示的步骤S130，关于所述组队操作执行模块130的相关内容可以参照前文对步骤S130的描述。

在本申请实施例中，对应于上述的游戏组队方法，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序运行时执行上述游戏组队方法的各个步骤。

其中，前述计算机程序运行时执行的各步骤，在此不再一一赘述，可参考前文对所述游戏组队方法的解释说明。

综上所述，本申请提供的游戏组队方法和装置、电子设备及存储介质，通过获取包括游戏身份信息和社交匹配信息的组队请求信息，并基于社交匹配信息对游戏身份信息进行匹配处理，以基于匹配结果执行游戏组队操作。如此，由于对多个游戏用户的游戏身份信息进行匹配处理的依据为社交匹配信息，可以使得基于游戏组队操作形成的游戏队伍中，不同的游戏用户之间的社交可能性得到提高，从而改善由于基于现有的游戏组队技术形成的游戏队伍中不同的游戏用户之间容易出现不能进行交流而导致该游戏队伍存在稳定性较差的问题，如个别游戏用户因交流障碍而中途退出该游戏队伍，因而，具有较高的实用价值，能够保证组队游戏的持续进行，进而避免由于游戏队伍的不稳定而导致游戏用户对目标游戏的粘性降低的问题。

在本申请实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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，电子设备，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，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。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。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。

Claims (10)

1.一种游戏组队方法，其特征在于，包括：

获取目标游戏中多个游戏用户的组队请求信息，其中，每个所述组队请求信息包括游戏身份信息和社交匹配信息；

基于所述社交匹配信息对所述游戏身份信息进行匹配处理，得到至少一个信息集合，其中，每一个所述信息集合包括多个所述游戏身份信息；

针对每一个所述信息集合，在所述目标游戏中基于属于该信息集合的多个所述游戏身份信息执行游戏组队操作。

2.根据权利要求1所述的游戏组队方法，其特征在于，所述基于所述社交匹配信息对所述游戏身份信息进行匹配处理，得到至少一个信息集合的步骤，包括：

对多个所述社交匹配信息进行匹配处理，得到至少一个匹配集合，其中，每一个所述匹配集合包括多个所述社交匹配信息；

针对每一个所述匹配集合，对属于该匹配集合的多个所述社交匹配信息对应的多个游戏身份信息进行组合处理，得到一个信息集合。

3.根据权利要求2所述的游戏组队方法，其特征在于，所述对多个所述社交匹配信息进行匹配处理，得到至少一个匹配集合的步骤，包括：

获取预设的匹配模型，其中，该匹配模型包括多个在执行顺序上具有先后关系的子模型，且每一个所述子模型具有不同的匹配条件；

基于所述匹配模型对多个社交匹配信息进行匹配处理，得到至少一个匹配集合，其中，在所述先后关系中，后一个子模型用于对经过前一个子模型进行匹配处理但未形成所述匹配集合的社交匹配信息，进行匹配处理。

4.根据权利要求3所述的游戏组队方法，其特征在于，每个所述子模型的匹配条件包括位置匹配条件、性别匹配条件和语言匹配条件；

其中，不同的子模型包括的位置匹配条件不同。

5.根据权利要求4所述的游戏组队方法，其特征在于,每个所述社交匹配信息包括性别匹配信息、语言匹配信息和多个网络状态信息，每个网路状态信息用于表征游戏用户对应的终端设备与针对所述目标游戏部署的一个游戏服务器机房之间的网络状态；

多个所述子模型中，一个子模型的位置匹配条件为游戏服务器机房所在的位置是否相同，且基于该子模型对多个社交匹配信息进行匹配处理的步骤，包括：

针对每一个所述社交匹配信息，在该社交匹配信息包括的多个网络状态信息中确定目标网络状态信息；

针对每一个所述游戏服务器机房，将该游戏服务器机房对应的多个目标网络参数确定为一个参数集合；

针对每一个所述参数集合，基于所述性别匹配条件、所述语言匹配条件、所述性别匹配信息和所述语言匹配信息对该参数集合包括的多个目标网络参数对应的多个社交匹配信息进行匹配处理。

6.根据权利要求3-5任意一项所述的游戏组队方法，其特征在于，所述对多个所述社交匹配信息进行匹配处理，得到至少一个匹配集合的步骤，还包括：

判断是否存在目标社交匹配信息，其中，该目标社交匹配信息为，经过所述先后关系中最后一个子模型进行匹配处理但未形成所述匹配集合的社交匹配信息；

若存在所述目标社交匹配信息，则基于预设的匹配规则对该目标社交匹配信息进行匹配处理。

7.根据权利要求6所述的游戏组队方法，其特征在于，所述基于预设的匹配规则对该目标社交匹配信息进行匹配处理的步骤，包括：

判断匹配时长是否大于预设时长，其中，该匹配时长为，基于所述匹配模型对所述目标社交匹配信息进行匹配处理的时长；

若所述匹配时长不大于所述预设时长，则基于所述匹配模型对所述目标社交匹配信息和获取的新的社交匹配信息进行匹配处理。

8.一种游戏组队装置，其特征在于，包括：

请求信息获取模块，用于获取目标游戏中多个游戏用户的组队请求信息，其中，每个所述组队请求信息包括游戏身份信息和社交匹配信息；

信息匹配处理模块，用于基于所述社交匹配信息对所述游戏身份信息进行匹配处理，得到至少一个信息集合，其中，每一个所述信息集合包括多个所述游戏身份信息；

组队操作执行模块，用于针对每一个所述信息集合，在所述目标游戏中基于属于该信息集合的多个所述游戏身份信息执行游戏组队操作。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

与所述存储器连接的处理器，用于执行所述计算机程序，以实现权利要求1-7任意一项所述的游戏组队方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被执行时实现权利要求1-7任意一项所述的游戏组队方法。

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