CN113450181A - 虚拟商品推荐方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

虚拟商品推荐方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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CN113450181A CN202110581607.3A CN202110581607A CN113450181A CN 113450181 A CN113450181 A CN 113450181A CN 202110581607 A CN202110581607 A CN 202110581607A CN 113450181 A CN113450181 A CN 113450181A
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王理平
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Abstract

本发明公开了一种虚拟商品推荐方法，包括：当用户当前选定的游戏角色达到新的游戏等级时，从游戏操作日志中获取游戏角色的历史游戏等级所对应的虚拟商品购买记录；根据虚拟商品购买记录中的各种历史游戏商品的商品购买次数，并基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型，计算各种历史游戏商品在当前游戏等级下的对应的进阶游戏商品的推荐权重值；获取推荐权重值大于预设权重阈值的目标进阶游戏商品，并在操作界面上显示目标进阶游戏商品。本发明还公开了一种虚拟商品推荐装置、一种虚拟商品推荐设备和一种计算机可读存储介质。采用本发明实施例，能够根据用户在之前游戏等级前的购买偏好推荐符合当前新等级需求的游戏商品，增加用户的游戏体验。

Description

虚拟商品推荐方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明涉及网络游戏技术领域，尤其涉及一种虚拟商品推荐方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着移动互联网的普及和发展，应用软件的开发商及运营商越来越关心其产品的当前主要使用群体的信息。以网络游戏为例，不同用户的具体消费习惯不尽相同，使得其在游戏内购买虚拟商品的类型和偏好也不完全相同。然而，现有的游戏平台在对游戏商品进行推荐时，通常按照该用户购买的历史商品构建用户的购买偏好，并根据该购买偏好给用户推荐商品。在进行商品推荐的过程中，存在以下问题：用户在游戏过程中游戏等级是逐渐增加的，而针对不同的游戏等级，其所适用的商品(如道具)并不相同，特别是当用户初次到达更高的等级时，其在该更高的等级的商品购买记录是没有的，若只按照系统默认的设置来进行商品推荐，则会导致推荐的商品不适应该更高的游戏等级，使得用户的游戏体验不佳。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种虚拟商品推荐方法、装置、设备和存储介质，能够根据用户在之前游戏等级前的购买偏好推荐符合当前新等级需求的游戏商品，增加用户的游戏体验。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种虚拟商品推荐方法，包括：
当用户当前选定的游戏角色达到新的游戏等级时，从游戏操作日志中获取所述游戏角色的历史游戏等级所对应的虚拟商品购买记录；
根据所述虚拟商品购买记录中的各种历史游戏商品的商品购买次数，并基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型，计算各种历史游戏商品在当前游戏等级下的对应的进阶游戏商品的推荐权重值；
获取所述推荐权重值大于预设权重阈值的目标进阶游戏商品，并在操作界面上显示所述目标进阶游戏商品。
作为上述方案的改进，所述计算各种历史游戏商品在当前游戏等级下的对应的进阶游戏商品的推荐权重值，包括：
根据商品类型对历史游戏等级下的历史游戏商品进行分类；
获取同一商品类别中各个历史游戏商品的低阶技能参数，以及获取与所述历史游戏商品属于同一类别的进阶游戏商品的高阶技能参数；
计算所述低阶技能参数和所述高阶技能参数的相似度；
根据所述相似度以及所述历史游戏商品的商品购买次数，基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型计算进阶游戏商品的推荐权重值。
作为上述方案的改进，所述低阶技能参数包括至少一个低阶属性参数，所述高阶技能参数包括至少一个高阶属性参数；则，所述计算所述低阶技能参数和所述高阶技能参数的相似度，包括：
计算各历史游戏等级下的历史游戏商品的同一属性的低阶属性参数和所述高阶属性参数的相似度；
将各历史游戏等级下的历史游戏商品的同一属性的低阶属性参数和所述高阶属性参数的相似度相加。
作为上述方案的改进，所述推荐权重计算模型满足以下公式:
Figure BDA0003086262960000021
其中，P为当前进阶游戏商品的推荐权重值；M为当前进阶游戏商品的基础权重值；Qi为第i个历史游戏商品中低阶技能参数和当前进阶游戏商品的高阶技能参数的相似度；Ni为第i个历史游戏商品的使用次数。
作为上述方案的改进，当所述目标进阶游戏商品包括至少两个时，所述在操作界面上显示所述目标进阶游戏商品，包括：
按照所述推荐权重值的大小关系对所述目标进阶游戏商品进行排序，并将排序后的所述目标进阶游戏商品在所述操作界面上进行显示。
为实现上述目的，本发明实施例还提供了一种虚拟商品推荐装置，包括：
虚拟商品购买记录获取模块，用于当用户当前选定的游戏角色达到新的游戏等级时，从游戏操作日志中获取所述游戏角色的历史游戏等级所对应的虚拟商品购买记录；
权重值计算模块，用于根据所述虚拟商品购买记录中的各种历史游戏商品的商品购买次数，并基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型，计算各种历史游戏商品在当前游戏等级下的对应的进阶游戏商品的推荐权重值；
推荐模块，用于获取所述推荐权重值大于预设权重阈值的目标进阶游戏商品，并在操作界面上显示所述目标进阶游戏商品。
作为上述方案的改进，所述权重值计算模块包括：
分类单元，用于根据商品类型对历史游戏等级下的历史游戏商品进行分类；
技能参数获取单元，用于获取同一商品类别中各个历史游戏商品的低阶技能参数，以及获取与所述历史游戏商品属于同一类别的进阶游戏商品的高阶技能参数；
相似度计算单元，用于计算所述低阶技能参数和所述高阶技能参数的相似度；
权重值计算单元，用于根据所述相似度以及所述历史游戏商品的商品购买次数，基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型计算进阶游戏商品的推荐权重值。
作为上述方案的改进，所述低阶技能参数包括至少一个低阶属性参数，所述高阶技能参数包括至少一个高阶属性参数；则，所述相似度计算单元用于：
计算各历史游戏等级下的历史游戏商品的同一属性的低阶属性参数和所述高阶属性参数的相似度；
将各历史游戏等级下的历史游戏商品的同一属性的低阶属性参数和所述高阶属性参数的相似度相加。
为实现上述目的，本发明实施例还提供一种虚拟商品推荐设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一实施例所述的虚拟商品推荐方法。
为实现上述目的，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述任一实施例所述的虚拟商品推荐方法。
相比于现有技术，本发明实施例公开的虚拟商品推荐方法、装置、设备和存储介质，在检测到用户游戏角色达到新的游戏等级时，获取所述游戏角色的历史游戏等级所对应的虚拟商品购买记录，并根据历史游戏商品的商品购买次数以及预设的推荐权重计算模型，计算进阶游戏商品的推荐权重值，最后将目标进阶游戏商品显示在操作界面。由于在计算所述进阶游戏商品时，考虑了用户在历史游戏等级中的历史游戏商品的购买记录，从而根据用户在之前游戏等级前的购买偏好推荐符合当前新等级需求的游戏商品，增加用户的游戏体验。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种虚拟商品推荐方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种虚拟商品推荐装置的结构框图；
图3是本发明实施例提供的一种虚拟商品推荐设备的结构框图。
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，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明实施例提供的一种虚拟商品推荐方法的流程图，所述虚拟商品推荐方法包括：
S1、当用户当前选定的游戏角色达到新的游戏等级时，从游戏操作日志中获取所述游戏角色的历史游戏等级所对应的虚拟商品购买记录；
S2、根据所述虚拟商品购买记录中的各种历史游戏商品的商品购买次数，并基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型，计算各种历史游戏商品在当前游戏等级下的对应的进阶游戏商品的推荐权重值；
S3、获取所述推荐权重值大于预设权重阈值的目标进阶游戏商品，并在操作界面上显示所述目标进阶游戏商品。
示例性的，当玩家的当前游戏角色到了新的游戏等级，比如3级，可以获取3级之前的各种装备的游戏商品购买记录，比如1级买了10次草鞋、2级买了5次的为草鞋进阶版的布鞋1及8次布鞋2；那么当用户刚达到3级时，布鞋在3级的进阶版为铁鞋，铁鞋分为铁鞋1和铁鞋2；此时，根据布鞋1及布鞋2的购买次数，并根据预设的推荐权重计算模型，来计算铁鞋1和铁鞋2的推荐权重值；最后决定向用户推荐哪种铁鞋，而不需要将系统默认的铁鞋都展示出来。由于在计算所述进阶游戏商品时，考虑了用户在历史游戏等级中的历史游戏商品的购买记录，从而根据用户在之前游戏等级前的购买偏好推荐符合当前新等级需求的游戏商品，增加用户的游戏体验。
具体地，在步骤S1中，所述虚拟商品为道具、服装等虚拟商品。用户可能拥有多个游戏角色，针对每一个游戏角色，都可以从游戏操作日志中获取所述游戏角色在各个等级下的虚拟商品购买记录。
具体地，在步骤S2中，所述进阶游戏商品为根据用户在新的游戏等级中需要进行推荐的游戏商品，相比于历史游戏等级中的历史游戏商品具备更好的性能。
可选地，所述计算各种历史游戏商品在当前游戏等级下的对应的进阶游戏商品的推荐权重值，包括步骤S21～S24：
S21、根据商品类型对历史游戏等级下的历史游戏商品进行分类；
S22、获取同一商品类别中各个历史游戏商品的低阶技能参数，以及获取与所述历史游戏商品属于同一类别的进阶游戏商品的高阶技能参数；
S23、计算所述低阶技能参数和所述高阶技能参数的相似度；
S24、根据所述相似度以及所述历史游戏商品的商品购买次数，基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型计算进阶游戏商品的推荐权重值。
示例性的，所述商品类型可以根据商品用途进行划分，比如所述商品用途包括加强物理防御、法术防御、物理攻击、法术攻击、速度等用途，加强物理防御对应的道具可以为盾牌，加强物理攻击对应的道具可以为剑、矛等，加强速度对应的道具可以为鞋子。
以商品类型为鞋子为例，获取草鞋、布鞋1及布鞋2的低阶技能参数，以及获取铁鞋1和铁鞋2的高阶技能参数，此时作为参考的是草鞋、布鞋1及布鞋2，候选推荐的虚拟商品是铁鞋1和铁鞋2。通过计算所述低阶技能参数和所述高阶技能参数的相似度，并根据所述相似度以及所述历史游戏商品的商品购买次数，基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型计算铁鞋1和铁鞋2的推荐权重值。值得说明的是，所述铁鞋1和铁鞋2需要分开计算，以此分别得到对应的推荐权重值，即所述铁鞋1的高阶技能参数与草鞋、布鞋1及布鞋2的低阶技能参数进行相似度计算，所述铁鞋2的高阶技能参数与草鞋、布鞋1及布鞋2的低阶技能参数进行相似度计算。
具体地，针对每一种虚拟商品，其均有若干个属性参数，每一属性参数均有其对应需要提升的性能。所述低阶技能参数包括至少一个低阶属性参数，所述高阶技能参数包括至少一个高阶属性参数。技能参数的具体例子可参考表1，表1中的属性参数为：移动、回血、攻击。
表1技能参数值
移动 回血 攻击 ....
草鞋 20 5 5 ...
布鞋1 40 10 10 ...
布鞋2 45 8 12 ...
铁鞋1 60 20 35 ...
铁鞋2 55 25 30 ...
可选地，步骤S23中所述计算所述低阶技能参数和所述高阶技能参数的相似度，包括步骤S231～S232：
S231、计算各历史游戏等级下的历史游戏商品的同一属性的低阶属性参数和所述高阶属性参数的相似度；
S232、将各历史游戏等级下的历史游戏商品的同一属性的低阶属性参数和所述高阶属性参数的相似度相加。
示例性的，将属性参数为“移动”的低阶属性参数“草鞋：20、布鞋1:40、布鞋2:45”和高阶属性参数“铁鞋1:60、铁鞋2:55”进行比对，同样的，再分别将属性参数为“回血”“攻击”的低阶属性参数与高阶属性参数作比对，比对过程可以为作差计算，即低阶属性参数与高阶属性参数的差值越大，表明相似度越小，按照预先设置的若干个低阶属性参数与高阶属性参数的差值区间，找到与所述差值区间对应的参考值即为所述相似度，属性参数差值及其对应的参考值可以参考表2。
表2属性参数差值及其对应的参考值
Figure BDA0003086262960000071
Figure BDA0003086262960000081
参考表1和表2，属性参数为“移动”的铁鞋1与草鞋的差值为40，对应的相似度为2；属性参数为“移动”的铁鞋1与布鞋1的差值为20，对应的相似度为6；属性参数为“移动”的铁鞋1与布鞋2的差值为15，对应的相似度为7，将所有相似度相加，得到属性参数为“移动”的铁鞋1与草鞋、布鞋1及布鞋2的相似度为2+6+7＝15。可以理解的，在得到“移动”的相似度后，再分别计算其他属性参数的相似度，然后将全部属性参数的相似度相加后就能得到铁鞋1的高阶技能参数与草鞋、布鞋1及布鞋2的低阶技能参数的相似度。同理，铁鞋2的相似度计算方式与铁鞋1的计算方式相同。
具体地，在得到相似度后，根据所述相似度以及所述历史游戏商品的商品购买次数，基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型计算进阶游戏商品的推荐权重值。示例性的，所述推荐权重计算模型满足以下公式:
Figure BDA0003086262960000082
其中，P为当前进阶游戏商品的推荐权重值；M为当前进阶游戏商品的基础权重值；Qi为第i个历史游戏商品中低阶技能参数和当前进阶游戏商品的高阶技能参数的相似度；Ni为第i个历史游戏商品的使用次数。
值得说明的是，所述基础权重值的取值范围为0～10，可根据虚拟商品的属性参数确定，比如一个虚拟商品相比于同类型和同等级的其他虚拟商品具备其他虚拟商品不具备的属性参数，则其基础权重值可以较其他虚拟商品高，这样能够表明该虚拟商品的用途比较多，可以重点推荐。
具体地，在步骤S3中，在计算完进阶游戏商品的推荐权重值后，获取所述推荐权重值大于预设权重阈值的目标进阶游戏商品，并在操作界面上显示所述目标进阶游戏商品。
示例性的，当所述进阶游戏商品的数量过多时，需要对进阶游戏商品进行筛选，将大于所述权重阈值的目标进阶游戏商品挑选出来，然后按照所述推荐权重值的大小关系对所述目标进阶游戏商品进行排序，并将排序后的所述目标进阶游戏商品在所述操作界面上进行显示，比如将推荐权重值最大的排在操作界面中最显眼的位置，这样能够方便用户购买。
相比于现有技术，本发明实施例公开的虚拟商品推荐方法，在检测到用户游戏角色达到新的游戏等级时，获取所述游戏角色的历史游戏等级所对应的虚拟商品购买记录，并根据历史游戏商品的商品购买次数以及预设的推荐权重计算模型，计算进阶游戏商品的推荐权重值，最后将目标进阶游戏商品显示在操作界面。由于在计算所述进阶游戏商品时，考虑了用户在历史游戏等级中的历史游戏商品的购买记录，从而根据用户在之前游戏等级前的购买偏好推荐符合当前新等级需求的游戏商品，增加用户的游戏体验。
参见图2，图2是本发明实施例提供的一种虚拟商品推荐装置10的结构框图，所述虚拟商品推荐装置10包括：
虚拟商品购买记录获取模块11，用于当用户当前选定的游戏角色达到新的游戏等级时，从游戏操作日志中获取所述游戏角色的历史游戏等级所对应的虚拟商品购买记录；
权重值计算模块12，用于根据所述虚拟商品购买记录中的各种历史游戏商品的商品购买次数，并基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型，计算各种历史游戏商品在当前游戏等级下的对应的进阶游戏商品的推荐权重值；
推荐模块13，用于获取所述推荐权重值大于预设权重阈值的目标进阶游戏商品，并在操作界面上显示所述目标进阶游戏商品。
示例性的，当玩家的当前游戏角色到了新的游戏等级，比如3级，可以获取3级之前的各种装备的游戏商品购买记录，比如1级买了10次草鞋、2级买了5次的为草鞋进阶版的布鞋1及8次布鞋2；那么当用户刚达到3级时，布鞋在3级的进阶版为铁鞋，铁鞋分为铁鞋1和铁鞋2；此时，根据布鞋1及布鞋2的购买次数，并根据预设的推荐权重计算模型，来计算铁鞋1和铁鞋2的推荐权重值；最后决定向用户推荐哪种铁鞋，而不需要将系统默认的铁鞋都展示出来。由于在计算所述进阶游戏商品时，考虑了用户在历史游戏等级中的历史游戏商品的购买记录，从而根据用户在之前游戏等级前的购买偏好推荐符合当前新等级需求的游戏商品，增加用户的游戏体验。
具体地，所述虚拟商品为道具、服装等虚拟商品。用户可能拥有多个游戏角色，针对每一个游戏角色，都可以从游戏操作日志中获取所述游戏角色在各个等级下的虚拟商品购买记录。所述进阶游戏商品为根据用户在新的游戏等级中需要进行推荐的游戏商品，相比于历史游戏等级中的历史游戏商品具备更好的性能。
可选地，所述权重值计算模块12包括：：
分类单元，用于根据商品类型对历史游戏等级下的历史游戏商品进行分类；
技能参数获取单元，用于获取同一商品类别中各个历史游戏商品的低阶技能参数，以及获取与所述历史游戏商品属于同一类别的进阶游戏商品的高阶技能参数；
相似度计算单元，用于计算所述低阶技能参数和所述高阶技能参数的相似度；
权重值计算单元，用于根据所述相似度以及所述历史游戏商品的商品购买次数，基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型计算进阶游戏商品的推荐权重值。
示例性的，所述商品类型可以根据商品用途进行划分，比如所述商品用途包括加强物理防御、法术防御、物理攻击、法术攻击、速度等用途，加强物理防御对应的道具可以为盾牌，加强物理攻击对应的道具可以为剑、矛等，加强速度对应的道具可以为鞋子。
以商品类型为鞋子为例，获取草鞋、布鞋1及布鞋2的低阶技能参数，以及获取铁鞋1和铁鞋2的高阶技能参数，此时作为参考的是草鞋、布鞋1及布鞋2，候选推荐的虚拟商品是铁鞋1和铁鞋2。通过计算所述低阶技能参数和所述高阶技能参数的相似度，并根据所述相似度以及所述历史游戏商品的商品购买次数，基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型计算铁鞋1和铁鞋2的推荐权重值。值得说明的是，所述铁鞋1和铁鞋2需要分开计算，以此分别得到对应的推荐权重值，即所述铁鞋1的高阶技能参数与草鞋、布鞋1及布鞋2的低阶技能参数进行相似度计算，所述铁鞋2的高阶技能参数与草鞋、布鞋1及布鞋2的低阶技能参数进行相似度计算。
具体地，针对每一种虚拟商品，其均有若干个属性参数，每一属性参数均有其对应需要提升的性能。所述低阶技能参数包括至少一个低阶属性参数，所述高阶技能参数包括至少一个高阶属性参数。技能参数的具体例子可参考表1，表1中的属性参数为：移动、回血、攻击。
表1技能参数值
移动 回血 攻击 ....
草鞋 20 5 5 ...
布鞋1 40 10 10 ...
布鞋2 45 8 12 ...
铁鞋1 60 20 35 ...
铁鞋2 55 25 30 ...
可选地，所述相似度计算单元用于：
计算各历史游戏等级下的历史游戏商品的同一属性的低阶属性参数和所述高阶属性参数的相似度；
将各历史游戏等级下的历史游戏商品的同一属性的低阶属性参数和所述高阶属性参数的相似度相加。
示例性的，将属性参数为“移动”的低阶属性参数“草鞋：20、布鞋1:40、布鞋2:45”和高阶属性参数“铁鞋1:60、铁鞋2:55”进行比对，同样的，再分别将属性参数为“回血”“攻击”的低阶属性参数与高阶属性参数作比对。比对过程可以为作差计算，即低阶属性参数与高阶属性参数的差值越大，表明相似度越小。所述相似度换算策略为：按照预先设置的若干个低阶属性参数与高阶属性参数的差值区间，找到与所述差值区间对应的参考值即为所述相似度，属性参数差值及其对应的参考值可以参考表2。
表2属性参数差值及其对应的参考值
低阶属性参数与高阶属性的差值 参考值
[0,5] 9
(5,10] 8
(10,15] 7
(15,20] 6
(20,25] 5
(25,30] 4
(30,35] 3
(35,40] 2
(40,45] 1
参考表1和表2，属性参数为“移动”的铁鞋1与草鞋的差值为40，对应的相似度为2；属性参数为“移动”的铁鞋1与布鞋1的差值为20，对应的相似度为6；属性参数为“移动”的铁鞋1与布鞋2的差值为15，对应的相似度为7，将所有相似度相加，得到属性参数为“移动”的铁鞋1与草鞋、布鞋1及布鞋2的相似度为2+6+7＝15。可以理解的，在得到“移动”的相似度后，再分别计算其他属性参数的相似度，然后将全部属性参数的相似度相加后就能得到铁鞋1的高阶技能参数与草鞋、布鞋1及布鞋2的低阶技能参数的相似度。同理，铁鞋2的相似度计算方式与铁鞋1的计算方式相同。
具体地，在得到相似度后，根据所述相似度以及所述历史游戏商品的商品购买次数，基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型计算进阶游戏商品的推荐权重值。示例性的，所述推荐权重计算模型满足以下公式:
Figure BDA0003086262960000131
其中，P为当前进阶游戏商品的推荐权重值；M为当前进阶游戏商品的基础权重值；Qi为第i个历史游戏商品中低阶技能参数和当前进阶游戏商品的高阶技能参数的相似度；Ni为第i个历史游戏商品的使用次数。
值得说明的是，所述基础权重值的取值范围为0～100，可根据虚拟商品的属性参数确定，比如一个虚拟商品相比于同类型和同等级的其他虚拟商品具备其他虚拟商品不具备的属性参数，则其基础权重值可以较其他虚拟商品高，这样能够表明该虚拟商品的用途比较多，可以重点推荐。
具体地，在计算完进阶游戏商品的推荐权重值后，所述推荐模块13获取所述推荐权重值大于预设权重阈值的目标进阶游戏商品，并在操作界面上显示所述目标进阶游戏商品。
示例性的，当所述进阶游戏商品的数量过多时，需要对进阶游戏商品进行筛选，将大于所述权重阈值的目标进阶游戏商品挑选出来，然后按照所述推荐权重值的大小关系对所述目标进阶游戏商品进行排序，并将排序后的所述目标进阶游戏商品在所述操作界面上进行显示，比如将推荐权重值最大的排在操作界面中最显眼的位置，这样能够方便用户购买。
相比于现有技术，本发明实施例公开的虚拟商品推荐装置10，在检测到用户游戏角色达到新的游戏等级时，获取所述游戏角色的历史游戏等级所对应的虚拟商品购买记录，并根据历史游戏商品的商品购买次数以及预设的推荐权重计算模型，计算进阶游戏商品的推荐权重值，最后将目标进阶游戏商品显示在操作界面。由于在计算所述进阶游戏商品时，考虑了用户在历史游戏等级中的历史游戏商品的购买记录，从而根据用户在之前游戏等级前的购买偏好推荐符合当前新等级需求的游戏商品，增加用户的游戏体验。
参见图3，图3是本发明实施例提供的一种虚拟商品推荐设备20的结构框图，所述虚拟商品推荐设备20包括：处理器21、存储器22以及存储在所述存储器22中并可在所述处理器21上运行的计算机程序。所述处理器21执行所述计算机程序时实现上述各个虚拟商品推荐方法实施例中的步骤。或者，所述处理器21执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器22中，并由所述处理器21执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述虚拟商品推荐设备20中的执行过程。
所述虚拟商品推荐设备20可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述虚拟商品推荐设备20可包括，但不仅限于，处理器21、存储器22。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是虚拟商品推荐设备20的示例，并不构成对虚拟商品推荐设备20的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述虚拟商品推荐设备20还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器21可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(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、分立硬件组件等。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，所述处理器21是所述虚拟商品推荐设备20的控制中心，利用各种接口和线路连接整个虚拟商品推荐设备20的各个部分。
所述存储器22可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器21通过运行或执行存储在所述存储器22内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器22内的数据，实现所述虚拟商品推荐设备20的各种功能。所述存储器22可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，所述虚拟商品推荐设备20集成的模块/单元如果以软件功能单元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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器21执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种虚拟商品推荐方法，其特征在于，包括：
当用户当前选定的游戏角色达到新的游戏等级时，从游戏操作日志中获取所述游戏角色的历史游戏等级所对应的虚拟商品购买记录；
根据所述虚拟商品购买记录中的各种历史游戏商品的商品购买次数，并基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型，计算各种历史游戏商品在当前游戏等级下的对应的进阶游戏商品的推荐权重值；
获取所述推荐权重值大于预设权重阈值的目标进阶游戏商品，并在操作界面上显示所述目标进阶游戏商品。
2.如权利要求1所述的虚拟商品推荐方法，其特征在于，所述计算各种历史游戏商品在当前游戏等级下的对应的进阶游戏商品的推荐权重值，包括：
根据商品类型对历史游戏等级下的历史游戏商品进行分类；
获取同一商品类别中各个历史游戏商品的低阶技能参数，以及获取与所述历史游戏商品属于同一类别的进阶游戏商品的高阶技能参数；
计算所述低阶技能参数和所述高阶技能参数的相似度；
根据所述相似度以及所述历史游戏商品的商品购买次数，基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型计算进阶游戏商品的推荐权重值。
3.如权利要求2所述的虚拟商品推荐方法，其特征在于，所述低阶技能参数包括至少一个低阶属性参数，所述高阶技能参数包括至少一个高阶属性参数；则，所述计算所述低阶技能参数和所述高阶技能参数的相似度，包括：
计算各历史游戏等级下的历史游戏商品的同一属性的低阶属性参数和所述高阶属性参数的相似度；
将各历史游戏等级下的历史游戏商品的同一属性的低阶属性参数和所述高阶属性参数的相似度相加。
4.如权利要求2所述的虚拟商品推荐方法，其特征在于，所述推荐权重计算模型满足以下公式:
Figure FDA0003086262950000021
其中，P为当前进阶游戏商品的推荐权重值；M为当前进阶游戏商品的基础权重值；Qi为第i个历史游戏商品中低阶技能参数和当前进阶游戏商品的高阶技能参数的相似度；Ni为第i个历史游戏商品的使用次数。
5.如权利要求1所述的虚拟商品推荐方法，其特征在于，当所述目标进阶游戏商品包括至少两个时，所述在操作界面上显示所述目标进阶游戏商品，包括：
按照所述推荐权重值的大小关系对所述目标进阶游戏商品进行排序，并将排序后的所述目标进阶游戏商品在所述操作界面上进行显示。
6.一种虚拟商品推荐装置，其特征在于，包括：
虚拟商品购买记录获取模块，用于当用户当前选定的游戏角色达到新的游戏等级时，从游戏操作日志中获取所述游戏角色的历史游戏等级所对应的虚拟商品购买记录；
权重值计算模块，用于根据所述虚拟商品购买记录中的各种历史游戏商品的商品购买次数，并基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型，计算各种历史游戏商品在当前游戏等级下的对应的进阶游戏商品的推荐权重值；
推荐模块，用于获取所述推荐权重值大于预设权重阈值的目标进阶游戏商品，并在操作界面上显示所述目标进阶游戏商品。
7.如权利要求6所述的虚拟商品推荐装置，其特征在于，所述权重值计算模块包括：
分类单元，用于根据商品类型对历史游戏等级下的历史游戏商品进行分类；
技能参数获取单元，用于获取同一商品类别中各个历史游戏商品的低阶技能参数，以及获取与所述历史游戏商品属于同一类别的进阶游戏商品的高阶技能参数；
相似度计算单元，用于计算所述低阶技能参数和所述高阶技能参数的相似度；
权重值计算单元，用于根据所述相似度以及所述历史游戏商品的商品购买次数，基于预设的游戏商品的推荐权重计算模型计算进阶游戏商品的推荐权重值。
8.如权利要求7所述的虚拟商品推荐装置，其特征在于，所述低阶技能参数包括至少一个低阶属性参数，所述高阶技能参数包括至少一个高阶属性参数；则，所述相似度计算单元用于：
计算各历史游戏等级下的历史游戏商品的同一属性的低阶属性参数和所述高阶属性参数的相似度；
将各历史游戏等级下的历史游戏商品的同一属性的低阶属性参数和所述高阶属性参数的相似度相加。
9.一种虚拟商品推荐设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任意一项所述的虚拟商品推荐方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至5中任意一项所述的虚拟商品推荐方法。
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