CN113648659B - 一种确定用户活跃度的方法和相关装置 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种确定用户活跃度的方法和相关装置，游戏用户参与游戏在游戏系统产生行为数据后，基于该游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征，从行为数据提取游戏用户的游戏系统特征数据；该游戏系统特征数据倾向于从原因方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况。基于游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征，得到游戏用户的游戏运营特征数据后，结合游戏系统特征数据和游戏运营特征数据，确定游戏用户针对游戏的活跃度；该游戏运营特征数据倾向于从结果方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况。可见，综合考虑原因方向和结果方向，丰富对该活跃度的解释方向，对该活跃度的可解释性较好。

Description

一种确定用户活跃度的方法和相关装置
技术领域
本申请涉及游戏数据处理领域，特别是涉及一种确定用户活跃度的方法和相关装置。
背景技术
游戏用户的活跃度与游戏运营息息相关，是游戏运营过程中核心关注点；因此，确定游戏用户针对游戏的活跃度十分重要。相关技术中，一般是通过游戏用户的游戏运营特征数据，确定游戏用户针对游戏的活跃度。
然而，游戏运营特征数据倾向于从结果方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况，则仅通过游戏运营特征数据确定游戏用户针对游戏的活跃度，导致利用游戏运营特征数据对该活跃度进行解释时，解释方向较为单一、不够丰富，从而导致对该活跃度的可解释性较差。
发明内容
为了解决上述技术问题，本申请提供了一种确定用户活跃度的方法和相关装置，综合考虑原因方向和结果方向，衡量游戏用户针对游戏的活跃情况，确定游戏用户针对游戏的活跃度，以此丰富对该活跃度的解释方向，对该活跃度的可解释性较好。
本申请实施例公开了如下技术方案：
一方面，本申请提供一种确定用户活跃度的方法，所述方法包括：
获取游戏用户参与游戏后在游戏系统产生的行为数据；
基于所述游戏的游戏系统特征维度，从所述行为数据中提取所述游戏用户的游戏系统特征数据；所述游戏系统特征维度是基于所述游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征；
基于所述游戏系统特征数据和所述游戏用户的游戏运营特征数据，确定所述游戏用户针对所述游戏的活跃度；所述游戏运营特征数据是基于所述游戏的游戏运营特征维度得到的，所述游戏运营特征维度是基于所述游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征。
另一方面，本申请提供一种确定用户活跃度的装置，所述装置包括：获取单元、提取单元、确定单元；
所述获取单元，用于获取游戏用户参与游戏后在游戏系统产生的行为数据；
所述提取单元，用于基于所述游戏的游戏系统特征维度，从所述行为数据中提取所述游戏用户的游戏系统特征数据；所述游戏系统特征维度是基于所述游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征；
所述确定单元，用于基于所述游戏系统特征数据和所述游戏用户的游戏运营特征数据，确定所述游戏用户针对所述游戏的活跃度；所述游戏运营特征数据是基于所述游戏的游戏运营特征维度得到的，所述游戏运营特征维度是基于所述游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征。
另一方面，本申请提供一种用于确定用户活跃度的设备，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述方面所述的方法。
另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述方面所述的方法。
由上述技术方案可以看出，游戏用户参与游戏在游戏系统产生行为数据后，基于该游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征，即，游戏系统特征维度，从行为数据中提取游戏用户的游戏系统特征数据；该游戏系统特征数据通过游戏用户在游戏系统产生的、能够衡量用户活跃情况的行为数据，表征游戏用户针对游戏的活跃情况，实际上倾向于从原因方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况。基于游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征，即，游戏运营特征维度，得到游戏用户的游戏运营特征数据后，将游戏系统特征数据和游戏运营特征数据相结合，共同确定游戏用户针对游戏的活跃度；该游戏运营特征数据倾向于从结果方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况。基于此，在游戏运营特征数据基础上，增加游戏系统特征数据，综合考虑原因方向和结果方向，衡量游戏用户针对游戏的活跃情况，确定游戏用户针对游戏的活跃度，以此丰富对该活跃度的解释方向，对该活跃度的可解释性较好。
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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的确定用户活跃度的方法的应用场景示意图；
图2为本申请实施例提供的一种确定用户活跃度的方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种游戏系统特征维度的具体示意图；
图4为本申请实施例提供的一种游戏运营特征维度的具体示意图；
图5为本申请实施例提供的一种候选特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要性相对指数的具体示意图；
图6为本申请实施例提供的一种基于游戏系统特征数据和游戏运营特征数据确定游戏用户针对游戏的活跃度的示意图；
图7为本申请实施例提供的一种监控用户活跃度的方法的流程示意图；
图8为本申请实施例提供的一种游戏用户的活跃度下降原因的具体示意图；
图9为本申请实施例提供的一种监测到游戏用户针对游戏的活跃度下降确定活跃度下降原因和调整措施的示意图；
图10为本申请实施例提供的一种构建游戏用户活跃度数据库的示意图；
图11为本申请实施例提供的一种预测用户活跃度变化趋势的方法的流程示意图；
图12为本申请实施例提供的一种预测用户活跃度变化趋势以及确定调整措施的示意图；
图13为本申请实施例提供的另一种预测用户活跃度变化趋势的示意图；
图14为本申请实施例提供的另一种确定用户活跃度的方法的流程示意图；
图15为本申请实施例提供的一种基于游戏系统特征数据、游戏运营特征数据和社交群体特征数据确定群体用户针对游戏的活跃度的示意图；
图16为本申请实施例提供的一种确定用户活跃度的装置的示意图；
图17为本申请实施例提供的服务器的结构示意图；
图18为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本申请的实施例进行描述。
针对游戏而言，确定用户活跃度的相关技术中，通常是通过游戏用户的游戏运营特征数据，确定游戏用户针对游戏的活跃度。例如，针对游戏A，获取其游戏用户a的注册天数数据、登录天数数据、在线时长数据和付费金额数据等作为游戏运营特征数据，确定游戏用户a针对游戏A的活跃度。
上述注册天数数据、登录天数数据、在线时长数据和付费金额数据等游戏运营特征数据，倾向于从结果方向衡量游戏用户a针对游戏A的活跃情况，若是仅通过该游戏运营特征数据确定游戏用户a针对游戏A的活跃度，在该游戏运营特征数据只能从结果方向对该活跃度进行解释的基础上，解释方向较为单一、不够丰富，从而导致对该活跃度的可解释性较差。
基于此，本申请实施例提供一种确定用户活跃度的方法和相关装置，综合考虑原因方向和结果方向，衡量游戏用户针对游戏的活跃情况，确定游戏用户针对游戏的活跃度，以此丰富对该活跃度的解释方向，对该活跃度的可解释性较好。
本申请提供的确定用户活跃度的方法可以应用于具有数据处理能力的确定用户活跃度的设备，如服务器、终端设备等。其中，服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器，但并不局限于此等。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等，但并不局限于此。终端设备以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。
为了便于理解本申请的技术方案，下面结合实际应用场景，对本申请实施例提供的确定用户活跃度的方法进行介绍。
参见图1，图1为本申请实施例提供的确定用户活跃度的方法的应用场景示意图。在图1所示的应用场景中，该应用场景包括终端设备101和服务器102；其中，终端设备101装载有游戏，游戏用户使用该终端设备101启动该游戏并参与该游戏；服务器102作为前述确定用户活跃度的设备，用于确定该游戏用户针对该游戏的活跃度。以终端设备101装载有游戏A，游戏用户a通过终端设备101启动该游戏A并参与该游戏A为例进行说明。
首先，终端设备101可以记录该游戏用户a参与该游戏A后，在该游戏A的游戏系统产生的行为数据；终端设备101将该行为数据发送至服务器102，以便服务器102获取游戏用户a参与该游戏A后在游戏系统产生的行为数据。
然后，服务器102中存储有基于该游戏A的游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征，即，该游戏A的游戏系统特征维度，通过该游戏系统特征维度从该行为数据中，提取该游戏用户a的游戏系统特征数据。该游戏系统特征数据通过游戏用户a在游戏系统产生的、能够衡量用户活跃情况的行为数据，表征游戏用户a针对游戏A的活跃情况，实际上倾向于从原因方向衡量游戏用户a针对游戏A的活跃情况。
最后，在服务器102基于该游戏A的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征，即，该游戏A的游戏运营特征维度，得到游戏用户a的游戏运营特征数据的基础上，将该游戏系统特征数据和该游戏运营特征数据相结合，共同确定游戏用户a针对游戏A的活跃度；其中，该游戏运营特征数据倾向于从结果方向衡量游戏用户a针对游戏A的活跃情况。
基于此，在游戏运营特征数据基础上，增加游戏系统特征数据，综合考虑原因方向和结果方向，衡量游戏用户a针对游戏A的活跃情况，确定游戏用户a针对游戏A的活跃度，以此丰富对该活跃度的解释方向，对该活跃度的可解释性较好。
下面结合附图，以服务器作为确定用户活跃度的设备，对本申请实施例提供的一种确定用户活跃度的方法进行介绍。
参见图2，图2为本申请实施例提供的一种确定用户活跃度的方法的流程示意图。如图2所示，该确定用户活跃度的方法包括以下步骤：
S201、获取游戏用户参与游戏后在游戏系统产生的行为数据。
由于相关技术中，针对任意一个游戏或者任意一类游戏，一般情况下，仅仅是通过游戏用户的游戏运营特征数据，例如，注册天数数据、登录天数数据、在线时长数据和付费金额数据等，确定游戏用户针对游戏的活跃度。
但是，该游戏运营特征数据倾向于从结果方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况，即，该游戏运营特征数据实际上表征游戏用户针对游戏的活跃情况对应的结果，并不能表征游戏用户针对游戏的活跃情况对应的原因；则该游戏运营特征数据无法深入游戏的游戏系统，确定用户针对游戏的活跃情况，导致利用游戏运营特征数据对该活跃度进行解释时，解释方向较为单一、不够丰富，从而导致对该活跃度的可解释性较差。
基于此，本申请实施例中，考虑到任意一个游戏或者任意一类游戏的游戏系统体现游戏玩法的相关设计，游戏玩法对游戏用户针对游戏的活跃情况有更直接的关联关系；则游戏用户通过终端设备启动游戏并参与游戏，在游戏的游戏系统进行一系列操作后，终端设备需要记录该一系列操作产生的行为数据，并将行为数据发送至服务器，则服务器可以获取到游戏用户参与游戏后在游戏系统产生的行为数据，该行为数据中一些数据能够从原因方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况。
S202、基于游戏的游戏系统特征维度，从行为数据中提取游戏用户的游戏系统特征数据；游戏系统特征维度是基于游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征。
本申请实施例中，在游戏系统体现游戏玩法的相关设计，而游戏玩法影响用户活跃情况的基础上，可以基于任意一个游戏或者任意一类游戏的游戏系统，预先设定用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征，得到游戏系统特征维度。由S201获取到行为数据后，针对行为数据而言，需要按照游戏系统特征维度，筛选其中能够衡量游戏玩法影响游戏用户针对游戏的活跃情况的行为数据，作为游戏用户的游戏系统特征数据；该游戏系统特征数据实际上倾向于从原因方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况。
其中，游戏的游戏系统包括的战斗系统、商业化系统或社交系统等，能够体现游戏玩法的相关设计；则S202中基于游戏的游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征，可以是战斗系统特征、商业化系统特征或社交系统特征等中的一种或多种。
因此，本申请提供了一种可能的实现方式，游戏系统特征维度包括战斗系统特征、商业化系统特征或社交系统特征中的一种或多种；游戏系统特征维度还可以包括其他系统特征，根据游戏的游戏系统中各个系统与游戏玩法之间的具体关联关系情况具体设定，在此不做具体限定。此外，一般情况下，不同游戏或者不同类游戏的游戏系统特征维度不同，但也可能相同。
其中，上述战斗系统特征、商业化系统特征和社交系统特征都是粗粒度的游戏系统特征，还可以对其进行细粒度划分，得到细粒度的游戏系统特征。例如，战斗系统特征可以包括战斗场景特征或战斗模式特征等一种或多种；商业化系统特征可以包括货币消耗场景特征或货币消耗周期特征等一种或多种，社交系统特征可以包括好友系统特征或社交空间特征等一种或多种，具体可以参见如图3所示的一种游戏系统特征维度的具体示意图；图中PVP(player versus player)是指玩家对战玩家的游戏模式，PVE(player versusenvironment)是指玩家对战环境的游戏模式，GVG(group versus group)是指玩家群体对抗玩家群体的游戏模式。
S203、基于游戏系统特征数据和游戏用户的游戏运营特征数据，确定游戏用户针对游戏的活跃度；游戏运营特征数据是基于游戏的游戏运营特征维度得到的，游戏运营特征维度是基于游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征。
本申请实施例中，在得到游戏用户的游戏运营特征数据的基础上，由S202提取得到游戏用户的游戏系统特征数据后，将游戏运营特征数据和游戏系统特征数据相结合，共同确定游戏用户针对游戏的活跃度。该方式既可以从结果方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况，也可以从原因方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况，以此丰富对该活跃度的解释方向，对该活跃度的可解释性较好，即，利用游戏运营特征数据和游戏系统特征数据对该活跃度进行解释时，解释方向较为丰富，可解释性较好。
其中，游戏用户的游戏运营特征数据实际上是通过游戏的游戏运营特征维度得到的，游戏运营特征维度是基于任意一个游戏或者任意一类游戏的运营数据，预先设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征。游戏的运营数据一般是指游戏的注册相关数据、登录相关数据、在线相关数据或付费相关数据等，能够体现游戏运营的相关情况；同理，S203中基于游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征，可以是游戏注册特征、游戏登录特征、游戏在线特征或游戏付费特征等中的一种或多种。
因此，本申请提供了一种可能的实现方式，游戏运营特征维度包括游戏注册特征、游戏登录特征、游戏在线特征或游戏付费特征中的一种或多种；游戏运营特征维度还可以包括其他运营特征，根据游戏的运营数据的具体情况具体设定，在此不做具体限定。一般情况下，不同游戏或者不同类游戏的游戏运营特征维度相同或相似。
其中，上述游戏注册特征、游戏登录特征、游戏在线特征和游戏付费特征都是粗粒度的游戏运营特征，同样可以对其进行细粒度划分，得到细粒度的游戏运营特征。例如，游戏登录特征可以包括本周登录特征、本月登录特征或工作日登录特征等一种或多种；游戏在线特征可以包括单日分时段在线特征、单周分天在线特征或单月分周在线特征等一种或多种；游戏付费特征可以包括历史付费特征或近期付费特征等一种或多种，在此不再详细说明，具体可以参见如图4所示的一种游戏运营特征维度的具体示意图。
此外，目前游戏付费特征对应的游戏付费特征数据的计算方式比较简单粗暴，直接取付费加和累计值，但事实上评估一个游戏用户在游戏中的付费并不应该是一个简单的加和累计值，应该是一个结合游戏商业化系统投放及贬值趋势的加权累计值。因此，本申请实施例中，还可以对游戏付费特征对应的游戏付费特征数据进行个性化的优化，利用商业化系统的投放时间和商品贬值衰减曲线来计算更合理的游戏付费特征数据。
本申请实施例中，上述游戏系统特征数据和游戏运营特征数据所对应的特征维度较高，若是均用于确定游戏用户针对游戏的活跃度，导致该确定过程的计算量较大、较为复杂。基于此，可以选取游戏系统特征数据和游戏运营特征数据中，对游戏用户针对游戏的活跃情况影响程度相对较高的特征数据，以确定游戏用户针对游戏的活跃度。
具体实施时，首先，将游戏系统特征数据和游戏运营特征数据，均作为用于确定游戏用户针对游戏的活跃度的候选特征数据；其次，通过分析候选特征数据与游戏用户针对游戏的活跃情况之间的关联关系，计算选特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要性相对指数，例如，重要程度；然后，利用重要性相对指数对候选特征数据进行筛选，得到重要性相对指数较高的候选特征数据，作为游戏用户的活跃度特征数据；最后，通过活跃度特征数据即可计算游戏用户针对游戏的活跃度。因此，本申请提供了一种可能的实现方式，S203例如可以包括以下步骤中S1-S4：
S1、将游戏系统特征数据和游戏运营特征数据确定为候选特征数据。
S2、基于候选特征数据与游戏用户针对游戏的活跃情况之间的关联关系，确定候选特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要性相对指数。
作为一种示例，可以利用“合作博弈论中Shapley值”的概念，以游戏用户长线留存为机器学习目标，探索候选特征数据对目标的决策度，得到候选特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要程度；该Shapley值用在机器学习中可以直观地反映出特征数据的重要程度。例如，如图5所示的一种候选特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要性相对指数的具体示意图，其中，候选特征数据中不同特征数据是指图中左侧文本数据，其对活跃情况的重要性相对指数是指Shapley值。
S3、基于重要性相对指数筛选候选特征数据，获得游戏用户的活跃度特征数据。
其中，S3可以采用以下两种实现方式中任意一种实施方式：
第一种实施方式，筛选大于等于预设重要性相对指数的重要性相对指数对应的候选特征数据，获得游戏用户的活跃度特征数据。
第二种实施方式，按照重要性相对指数由高至低排序对应的候选特征数据，选取前N个候选特征数据，获得游戏用户的活跃度特征数据，N为正整数，N小于候选特征数据的数量。
S4、基于活跃度特征数据，确定游戏用户针对游戏的活跃度。
其中，由于S2已确定候选特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要性相对指数，而S3获得的活跃度特征数据是从候选特征数据中筛选得到的；因此，活跃度特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要性相对指数同样是已确定的。该重要性相对指数决定活跃度特征数据中不同特征数据对应的权重，则游戏用户针对所游戏的活跃度，需要活跃度特征数据和其对应的权重加权计算得到。即，本申请提供了一种可能的实现方式，S4例如可以包括以下步骤中S41-S42：
S41、基于活跃度特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要性相对指数，确定活跃度特征数据中不同特征数据对应的权重。
作为一种示例，若得到多个不同游戏用户的活跃度特征数据，可以将多个不同游戏用户看作一个整体，通过多目标回归算法确定多个不同游戏用户的活跃度特征数据中不同特征数据对应的权重。
S42、基于活跃度特征数据和活跃度特征数据对应的权重，确定游戏用户针对游戏的活跃度。
作为一种示例，游戏用户针对游戏的活跃度的计算公式可以如下所示：
其中，活跃度特征数据i表示游戏用户的第i个活跃度特征数据，权重i表示游戏用户的第i个活跃度特征数据对应的权重，N表示游戏用户的活跃度特征数据的数量。
上述S1-S4的方式，活跃度特征数据不仅包括衡量游戏用户针对游戏的活跃情况的各个重要特征数据，基本不会影响确定游戏用户针对游戏的活跃度的准确性；且活跃度特征数据所对应的特征维度，相较于游戏系统特征数据和游戏运营特征数据所对应的特征维度大大降低，基于活跃度特征数据，确定游戏用户针对游戏的活跃度，使得该确定过程的计算量较小、较为简单。
综上，作为一种示例，如图6所示的一种基于游戏系统特征数据和游戏运营特征数据确定游戏用户针对游戏的活跃度的示意图。将游戏系统特征数据和游戏运营特征数据确定为候选特征数据，确定候选特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要性相对指数，基于重要性相对指数筛选候选特征数据获得活跃度特征数据，确定活跃度特征数据中不同特征数据对应的权重，确定游戏用户针对游戏的活跃度。
上述实施例提供的确定用户活跃度的方法，游戏用户参与游戏在游戏系统产生行为数据后，基于该游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征，即，游戏系统特征维度，从行为数据中提取游戏用户的游戏系统特征数据；该游戏系统特征数据通过游戏用户在游戏系统产生的、能够衡量用户活跃情况的行为数据，表征游戏用户针对游戏的活跃情况，实际上倾向于从原因方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况。基于游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征，即，游戏运营特征维度，得到游戏用户的游戏运营特征数据后，将游戏系统特征数据和游戏运营特征数据相结合，共同确定游戏用户针对游戏的活跃度；该游戏运营特征数据倾向于从结果方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况。基于此，在游戏运营特征数据基础上，增加游戏系统特征数据，综合考虑原因方向和结果方向，衡量游戏用户针对游戏的活跃情况，确定游戏用户针对游戏的活跃度，以此丰富对该活跃度的解释方向，对该活跃度的可解释性较好。
本申请中，对应于上述确定用户活跃度的方法实施例，在通过活跃度特征数据和活跃度特征数据对应的权重，确定游戏用户针对游戏的活跃度的基础上，还可以对游戏用户针对游戏的活跃度进行监测，在监测到游戏用户针对游戏的活跃度下降时，可以通过活跃度特征数据和活跃度特征数据对应的权重的变化情况，快速确定游戏用户的活跃度下降原因，以便根据该活跃度下降原因，合理确定游戏针对游戏用户的调整措施，以便在游戏中针对游戏用户施以该调整措施，实现对游戏用户针对游戏的活跃度的监控。
参见图7，该图为本申请实施例提供的一种监控用户活跃度的方法的流程示意图。如图7所示，对应于上述确定用户活跃度的实施例，该监控用户活跃度的方法包括以下步骤：
S701、若第一时间段相对第二时间段游戏用户针对游戏的活跃度下降，通过分析活跃度特征数据和活跃度特征数据对应的权重的变化情况，确定游戏用户的活跃度下降原因；第二时间段在第一时间段之前。
本申请实施例中，设定第一时间段在第二时间段之后，可以判断第一时间段确定的游戏用户针对游戏的活跃度，相较于第二时间段确定的游戏用户针对游戏的活跃度是否下降，若是，可以将游戏用户划分至活跃度预警池，预警游戏用户针对游戏的活跃度下降。此情况下，通过游戏用户针对游戏的活跃度，可以反向确定活跃度特征数据和活跃度特征数据对应的权重，分析其在第一时间段相对第二时间段的变化情况，即可快速确定游戏用户的活跃度下降原因。作为一种示例，如图8所示的一种游戏用户的活跃度下降原因的具体示意图。
若判断得到第三时间段同类游戏用户针对游戏的活跃度，与游戏用户针对游戏的活跃度之间的差值大于等于预设差值，表示游戏用户针对游戏的活跃度明显低于同类游戏用户针对游戏的活跃度，也可以将游戏用户划分至活跃度预警池，预警游戏用户针对游戏的活跃度低。此情况下，通过分析游戏用户的活跃度特征数据和活跃度特征数据对应的权重，相对同类游戏用户的活跃度特征数据和活跃度特征数据对应的权重的差异情况，即可快速确定游戏用户的活跃度低的原因。
此外，由于反向得到的活跃度特征数据是指衡量游戏用户针对游戏的活跃情况的各个重要特征数据，其所对应的特征维度，相较于游戏系统特征数据和游戏运营特征数据所对应的特征维度大大降低，使得确定游戏用户的活跃度下降原因，所需要消耗成本较低且效率较高。
S702、基于活跃度下降原因，确定游戏针对游戏用户的调整措施。
本申请实施例中，由S702确定游戏用户的活跃度下降原因后，可以根据该活跃度下降原因，确定游戏针对游戏用户的调整措施，例如，游戏系统的调整方案、运营手段的调整方案等等。
此外，本申请实施例中，确定游戏中多个不同游戏用户的活跃度下降原因后，还可以将多个不同游戏用户不同按照活跃度下降原因进行分类统计，得到不同活跃度下降原因对应的游戏用户类集，以便确定不同活跃度下降原因所影响游戏用户的情况。若活跃度下降原因对应的游戏用户类集中游戏用户的数量越多，基于该活跃度下降原因确定的调整措施越需要尽快实施。
综上，作为一种示例，如图9所示的一种监测到游戏用户针对游戏的活跃度下降确定活跃度下降原因和调整措施的示意图。获得第一时间段游戏用户针对游戏的活跃度、第二时间段游戏用户针对游戏的活跃度；判断第一时间段相对第二时间段游戏用户针对游戏的活跃度是否下降，若是，通过分析第一时间段相对第二时间段活跃度特征数据和活跃度特征数据对应的权重的变化情况，确定游戏用户的活跃度下降原因；基于活跃度下降原因，确定游戏针对游戏用户的调整措施。
此外，本申请实施例中，还可以在S701确定游戏用户的活跃度下降原因，S702确定游戏针对游戏用户的调整措施后，结合上述确定用户活跃度的方法实施例所确定的活跃度特征数据和活跃度特征数据对应的权重，共同构建游戏用户活跃度数据库，记录与游戏用户针对游戏的活跃度相关的数据，以便在后续方便查询。因此，本申请提供了一种可能的实现方式，该方法例如还可以包括S5：基于活跃度特征数据、活跃度特征数据对应的权重、活跃度下降原因和调整措施，构建游戏用户活跃度数据库，如图10所示的一种构建游戏用户活跃度数据库的示意图。
上述实施例提供的监控用户活跃度的方法，可以用于游戏以监控游戏用户针对游戏的活跃度，对活跃度下降的游戏用户预警，并判断导致活跃度下降的原因，提供对应的调整措施，按照调整措施指导游戏的调整，辅助游戏调整以观察调整效果，加强游戏的调整策略。
本申请中，对应于上述确定用户活跃度的方法实施例和上述监控用户活跃度的方法实施例，在构建得到游戏用户活跃度数据库的基础上，还可以针对任意目标游戏用户，首先，获得目标游戏用户的第一目标活跃度特征数据、第一目标活跃度特征数据对应的权重，然后，在游戏用户活跃度数据库中进行匹配，可以得到匹配目标游戏用户的多个第二目标活跃度特征数据、多个第二目标活跃度特征数据对应的权重，最后，以此对目标游戏用户的未来活跃度变化趋势进行预测。
参见图11，该图为本申请实施例提供的一种预测用户活跃度变化趋势的方法的流程示意图。如图11所示，对应于上述确定用户活跃度的方法实施例和上述监控用户活跃度的方法实施例，该预测用户活跃度变化趋势的方法包括以下步骤：
S1101、获得目标游戏用户的第一目标活跃度特征数据和第一目标活跃度特征数据对应的权重。
其中，S1101的具体实现方式可以参见上述定用户活跃度的方法实施例中，确定游戏用户的活跃度特征数据和活跃度特征数据对应的权重的具体实现方式，在此不再赘述。
S1102、基于目标游戏用户、第一目标活跃度特征数据、第一目标活跃度特征数据对应的权重，在游戏用户活跃度数据库进行匹配处理，获得目标游戏用户匹配的多个第二目标活跃度特征数据、多个第二目标活跃度特征数据对应的权重。
其中，目标游戏用户匹配的多个第二目标活跃度特征数据、多个第二目标活跃度特征数据对应的权重，可以是游戏用户活跃度数据库中目标游戏用户的历史活跃度特征数据、多个历史活跃度特征数据对应的权重，也可以是与目标游戏用户针对游戏的活跃度变化情况相似的、其他游戏用户的历史活跃度特征数据、多个历史活跃度特征数据对应的权重。
S1103、基于多个第二目标活跃度特征数据、多个第二目标活跃度特征数据对应的权重，预测目标游戏用户在预设时间段的活跃度变化趋势。
其中，通过多个第二目标活跃度特征数据、多个第二目标活跃度特征数据对应的权重，按照时序顺序分析其变化规律，预测目标游戏用户的未来活跃度变化趋势，即，在预设时间段的活跃度变化趋势。
此外，本申请实施例中，活跃度变化趋势为活跃度下降的情况时，还可以在游戏用户活跃度数据库中，得到与目标游戏用户匹配的活跃度下降原因，作为目标活跃度下降原因；进一步地，通过该目标活跃度下降原因，还可以在游戏用户活跃度数据库中，得到与目标游戏用户匹配的调整措施，作为目标调整措施。因此，本申请提供了一种可能的实现方式，该方法例如还可以包括以下步骤中S6-S7：
S6、若活跃度变化趋势为活跃度下降，在游戏用户活跃度数据库中，确定目标游戏用户匹配的目标活跃度下降原因。
S7、基于目标活跃度下降原因，在游戏用户活跃度数据库中，确定目标游戏用户匹配的目标调整措施。
其中，在确定目标游戏用户匹配的目标调整措施后，可以在游戏中针对目标游戏用户施以该目标调整措施，以提高目标游戏用户针对游戏的活跃度。
作为一种示例，如图12所示的一种预测用户活跃度变化趋势以及确定调整措施的示意图。获得目标游戏用户的第一目标活跃度特征数据和第一目标活跃度特征数据对应的权重；在游戏用户活跃度数据库进行匹配，获得目标游戏用户的历史活跃度特征数据和对应的权重，与目标游戏用户针对游戏的活跃度变化情况相似的、其他游戏用户的历史活跃度特征数据和对应的权重；预测目标游戏用户在预设时间段的活跃度变化趋势；若活跃度变化趋势为活跃度下降，确定目标游戏用户匹配的目标活跃度下降原因；基于目标活跃度下降原因确定目标游戏用户匹配的目标调整措施。
上述实施例提供的预测用户活跃度变化趋势的方法，活跃度特征数据是基于游戏系统特征数据和游戏运营特征数据筛选得到的，综合考虑原因方向和结果方向，衡量游戏用户针对游戏的活跃情况；基于此，结合游戏用户活跃度数据库预测用户针对游戏的活跃度变化趋势，使得预测所使用的活跃度特征数据更加全面，从而使得预测结果更加准确。此外，在预测得到活跃度下降时，可快速确定活跃度下降原因，并提供对应的调整措施。
在本申请中，游戏中一个基于社交网络的社交群体的形成，与外在宏观环境与时代背景必不可分，而在内部促使个体不断积聚渐渐形成一个社交群体的因素也多种多样，可能包括信息动机、娱乐动机、工具动机、社交动机等等。在个人或社会的动机驱使下，随着社交群体中原来越多的信息传递和行为表达，个体间的情感逐渐升华，认同感与日俱增，逐渐淘汰掉忠诚度和依赖性不高的成员，最终形成一个具有凝聚力、群体情感和责任的社交群体。
因此，上述确定用户活跃度的方法实施例、监控用户活跃度的方法实施例、以及预测用户活跃度变化趋势的方法实施例中，游戏用户可以是单体用户，游戏用户也可以是群体用户，该群体用户是基于游戏中社交群体确定的用户集合；对应地，游戏用户活跃度数据库可以是单体用户活跃度数据库，也可以是群体用户活跃度数据库。
当目标游戏用户为目标单体用户时，可以结合单体用户活跃度数据库，预测目标单体用户的活跃度变化趋势；若目标单体用户属于目标群体用户，可以既结合单体用户活跃度数据库，预测目标单体用户的第一活跃度变化趋势，又结合群体用户活跃度数据库，预测目标单体用户所属目标群体用户的第二活跃度变化趋势，参考图12所示的一种预测用户活跃度变化趋势的示意图，如图13所示的另一种预测用户活跃度变化趋势的示意图。当目标游戏用户为目标群体用户时，需要结合群体用户活跃度数据库，预测目标群体用户的活跃度变化趋势。
本申请中，当游戏用户为群体用户时，上述确定用户活跃度的方法实施例中，虽然可以将群体用户的游戏系统特征数据和游戏运营特征数据相结合，综合考虑原因方向和结果方向，衡量群体用户针对游戏的活跃情况，确定群体用户针对游戏的活跃度，以此丰富对该活跃度的解释方向，对该活跃度的可解释性较好。但是，群体用户是基于游戏中社交群体确定的用户集合，其社交数据对群体用户针对游戏的活跃情况也有关联关系，即，还需要在群体用户的游戏系统特征数据和游戏运营特征数据的基础上，增加群体用户的社交群体特征数据，共同确定群体用户针对游戏的活跃度，提高该活跃度的准确性，使得对该活跃度的解释方向更全面，对该活跃度的可解释性更好。
参见图14，该图为本申请实施例提供的另一种确定用户活跃度的方法的流程示意图。如图14所示，对应于上述确定用户活跃度的实施例，该确定用户活跃度的方法包括以下步骤：
S1401、获取群体用户参与游戏后在游戏系统产生的行为数据。
S1402、基于游戏的游戏系统特征维度，从行为数据中提取群体用户的游戏系统特征数据；游戏系统特征维度是基于游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征。
S1403、基于社交群体特征维度，获得群体用户的社交群体特征数据，社交群体特征维度是基于社交群体的社交数据设定的用于衡量社交互动影响用户活跃情况所需的特征。
其中，群体用户的社交群体特征数据实际上是通过基于任意一个社交群体或者任意一类社交群体，所设定的用于衡量社交互动影响用户活跃情况所需的特征得到的，即，基于社交群体特征维度得到的；实际上考虑了群体用户活跃意识迁移对群体用户针对游戏的活跃情况的影响。社交群体的社交数据包括的好友数据、同玩数据或互动数据等，能够体现社交互动的相关情况，因此，本申请提供了一种可能的实现方式，社交群体特征维度包括好友特征、同玩特征或互动特征中的一种或多种；社交群体特征维度还可以包括其他社交群体特征，根据社交群体的社交数据的具体情况具体设定，在此不做具体限定。
S1404、基于游戏系统特征数据、游戏运营特征数据和社交群体特征数据，确定群体用户针对游戏的活跃度；游戏运营特征数据是基于游戏的游戏运营特征维度得到的，游戏运营特征维度是基于游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征。
本申请提供了一种可能的实现方式，S1404例如可以包括以下步骤中S8-S11：
S8、将游戏系统特征数据、游戏运营特征数据和社交群体特征数据确定为候选特征数据。
S9、基于候选特征数据与群体用户针对游戏的活跃情况之间的关联关系，确定候选特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要性相对指数。
S10、基于重要性相对指数筛选候选特征数据，获得群体用户的活跃度特征数据。
S11、基于活跃度特征数据，确定群体用户针对游戏的活跃度。
其中，S11的具体实现方式参见上述S4的具体实现方式，只是将游戏用户替换为群体用户，在此不再赘述。
作为一种示例，如图15所示的一种基于游戏系统特征数据、游戏运营特征数据和社交群体特征数据确定群体用户针对游戏的活跃度的示意图。将游戏系统特征数据、游戏运营特征数据和社交群体特征数据确定为候选特征数据，确定候选特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要性相对指数，基于重要性相对指数筛选候选特征数据获得活跃度特征数据，确定活跃度特征数据中不同特征数据对应的权重，确定群体用户针对游戏的活跃度。
上述实施例提供的确定用户活跃度的方法，在游戏运营特征数据和游戏系统特征数据基础上，增加社交群体特征数据，不仅综合考虑原因方向和结果方向，衡量群体用户针对游戏的活跃情况，而且考虑了群体用户活跃意识迁移，对群体用户针对游戏的活跃情况的影响，确定群体用户针对游戏的活跃度，提高该活跃度的准确性，使得对该活跃度的解释方向更丰富，对该活跃度的可解释性更好。
针对上述实施例提供的确定用户活跃度的方法，本申请实施例还提供了一种确定用户活跃度的装置。
参见图16，该图为本申请实施例提供的一种确定用户活跃度的装置的示意图。如图16所示，该确定用户活跃度的装置1600包括：获取单元1601、提取单元1602、确定单元1603；
获取单元1601，用于获取游戏用户参与游戏后在游戏系统产生的行为数据；
提取单元1602，用于基于游戏的游戏系统特征维度，从行为数据中提取游戏用户的游戏系统特征数据；游戏系统特征维度是基于游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征；
确定单元1603，用于基于游戏系统特征数据和游戏用户的游戏运营特征数据，确定游戏用户针对游戏的活跃度；游戏运营特征数据是基于游戏的游戏运营特征维度得到的，游戏运营特征维度是基于游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征。
作为一种可能的实现方式，游戏系统特征维度包括战斗系统特征、商业化系统特征或社交系统特征中的一种或多种；游戏运营特征维度包括游戏注册特征、游戏登录特征、游戏在线特征或游戏付费特征中的一种或多种。
作为一种可能的实现方式，确定单元1603，还用于：
将游戏系统特征数据和游戏运营特征数据确定为候选特征数据；
基于候选特征数据与游戏用户针对游戏的活跃情况之间的关联关系，确定候选特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要性相对指数；
基于重要性相对指数筛选候选特征数据，获得游戏用户的活跃度特征数据；
基于活跃度特征数据，确定游戏用户针对游戏的活跃度。
作为一种可能的实现方式，确定单元1603，还用于：
基于活跃度特征数据中不同特征数据对活跃情况的重要性相对指数，确定活跃度特征数据中不同特征数据对应的权重；
基于活跃度特征数据和活跃度特征数据对应的权重，确定游戏用户针对游戏的活跃度。
作为一种可能的实现方式，确定单元1603，还用于：
若第一时间段相对第二时间段游戏用户针对游戏的活跃度下降，通过分析活跃度特征数据和活跃度特征数据对应的权重的变化情况，确定游戏用户的活跃度下降原因；第二时间段在第一时间段之前；
基于活跃度下降原因，确定游戏针对游戏用户的调整措施。
作为一种可能的实现方式，装置还包括构建单元，构建单元，用于：
基于活跃度特征数据、活跃度特征数据对应的权重、活跃度下降原因和调整措施，构建游戏用户活跃度数据库。
作为一种可能的实现方式，装置还包括第一获得单元和预测单元；
第一获得单元，用于获得目标游戏用户的第一目标活跃度特征数据和第一目标活跃度特征数据对应的权重；
第一获得单元，还用于基于目标游戏用户、第一目标活跃度特征数据、第一目标活跃度特征数据对应的权重，在游戏用户活跃度数据库进行匹配处理，获得目标游戏用户匹配的多个第二目标活跃度特征数据、多个第二目标活跃度特征数据对应的权重；
预测单元，用于基于多个第二目标活跃度特征数据、多个第二目标活跃度特征数据对应的权重，预测目标游戏用户在预设时间段的活跃度变化趋势。
作为一种可能的实现方式，确定单元1603，还用于：
若活跃度变化趋势为活跃度下降，在游戏用户活跃度数据库中，确定目标游戏用户匹配的目标活跃度下降原因；
基于目标活跃度下降原因，在游戏用户活跃度数据库中，确定目标游戏用户匹配的目标调整措施。
作为一种可能的实现方式，游戏用户包括单体用户或群体用户，群体用户是基于游戏中社交群体确定的用户集合。
作为一种可能的实现方式，游戏用户为群体用户，装置还包括第二获得单元，第二获得单元，用于：
基于社交群体特征维度，获得群体用户的社交群体特征数据，社交群体特征维度是基于社交群体的社交数据设定的用于衡量社交互动影响用户活跃情况所需的特征；
确定单元1603，用于：
基于游戏系统特征数据、游戏运营特征数据和社交群体特征数据，确定群体用户针对游戏的活跃度。
上述实施例提供的确定用户活跃度的装置，游戏用户参与游戏在游戏系统产生行为数据后，基于该游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征，即，游戏系统特征维度，从行为数据中提取游戏用户的游戏系统特征数据；该游戏系统特征数据通过游戏用户在游戏系统产生的、能够衡量用户活跃情况的行为数据，表征游戏用户针对游戏的活跃情况，实际上倾向于从原因方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况。基于游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征，即，游戏运营特征维度，得到游戏用户的游戏运营特征数据后，将游戏系统特征数据和游戏运营特征数据相结合，共同确定游戏用户针对游戏的活跃度；该游戏运营特征数据倾向于从结果方向衡量游戏用户针对游戏的活跃情况。基于此，在游戏运营特征数据基础上，增加游戏系统特征数据，综合考虑原因方向和结果方向，衡量游戏用户针对游戏的活跃情况，确定游戏用户针对游戏的活跃度，以此丰富对该活跃度的解释方向，对该活跃度的可解释性较好。
本申请实施例还提供了一种用于确定用户活跃度的设备，下面将从硬件实体化的角度对本申请实施例提供的用于确定用户活跃度的设备进行介绍。
参见图17，图17是本申请实施例提供的一种服务器结构示意图，该服务器1700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(CentralProcessing Units，简称CPU)1722(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1732，一个或一个以上存储应用程序1742或数据1744的存储介质1730(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1732和存储介质1730可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1730的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1722可以设置为与存储介质1730通信，在服务器1700上执行存储介质1730中的一系列指令操作。
服务器1700还可以包括一个或一个以上电源1726，一个或一个以上有线或无线网络接口1750，一个或一个以上输入输出接口1758，和/或，一个或一个以上操作系统1741，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM，LinuxTM，FreeBSDTM等等。
上述实施例中由服务器所执行的步骤可以基于该图17所示的服务器结构。
其中，CPU 1722用于执行如下步骤：
获取游戏用户参与游戏后在游戏系统产生的行为数据；
基于游戏的游戏系统特征维度，从行为数据中提取游戏用户的游戏系统特征数据；游戏系统特征维度是基于游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征；
基于游戏系统特征数据和游戏用户的游戏运营特征数据，确定游戏用户针对游戏的活跃度；游戏运营特征数据是基于游戏的游戏运营特征维度得到的，游戏运营特征维度是基于游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征。
针对上文描述的确定用户活跃度的方法，本申请实施例还提供了一种用于确定用户活跃度的终端设备，以使上述确定用户活跃度的方法在实际中实现以及应用。
参见图18，图18为本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。该终端设备可以为包括手机、平板电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，简称PDA)等任意终端设备，以终端设备为手机为例：
图18示出的是与本申请实施例提供的终端设备相关的手机的部分结构的框图。参考图18，该手机包括：射频(Radio Frequency，简称RF)电路1810、存储器1820、输入单元1830、显示单元1840、传感器1850、音频电路1860、无线保真(Wireless Fidelity，简称WiFi)模块1870、处理器1880、以及电源1890等部件。本领域技术人员可以理解，图18中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图18对手机的各个构成部件进行具体的介绍：
RF电路1810可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器1880处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路1810包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low NoiseAmplifier，简称LNA)、双工器等。此外，RF电路1810还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，简称GSM)、通用分组无线服务(GeneralPacket Radio Service，简称GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，简称CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，简称WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，简称LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，简称SMS)等。
存储器1820可用于存储软件程序以及模块，处理器1880通过运行存储在存储器1820的软件程序以及模块，从而实现手机的各种功能应用以及数据处理。存储器1820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1820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。
输入单元1830可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元1830可包括触控面板1831以及其他输入设备1832。触控面板1831，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1831上或在触控面板1831附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板1831可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器1880，并能接收处理器1880发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1831。除了触控面板1831，输入单元1830还可以包括其他输入设备1832。具体地，其他输入设备1832可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元1840可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元1840可包括显示面板1841，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystal Display，简称LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，简称OLED)等形式来配置显示面板1841。进一步的，触控面板1831可覆盖显示面板1841，当触控面板1831检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器1880以确定触摸事件的类型，随后处理器1880根据触摸事件的类型在显示面板1841上提供相应的视觉输出。虽然在图18中，触控面板1831与显示面板1841是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1831与显示面板1841集成而实现手机的输入和输出功能。
手机还可包括至少一种传感器1850，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1841的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板1841和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路1860、扬声器1861，传声器1862可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路1860可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器1861，由扬声器1861转换为声音信号输出；另一方面，传声器1862将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路1860接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器1880处理后，经RF电路1810以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器1820以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块1870可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图18示出了WiFi模块1870，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器1880是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1820内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1820内的数据，执行手机的各种功能和处理数据。可选的，处理器1880可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器1880可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1880中。
手机还包括给各个部件供电的电源1890(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器1880逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
在本申请实施例中，该手机所包括的存储器1820可以存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器。
该手机所包括的处理器1880可以根据所述程序代码中的指令执行上述实施例提供的确定用户活跃度的方法。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，该计算机程序用于执行上述实施例提供的确定用户活跃度的方法。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。用于确定用户活跃度的设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该用于确定用户活跃度的设备执行上述方面的各种可选实现方式中提供的确定用户活跃度的方法。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质可以是下述介质中的至少一种：只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、RAM、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，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备及系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备及系统实施例仅仅是示意性的，其中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。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，仅为本申请的一种具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种确定用户活跃度的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取游戏用户参与游戏后在游戏系统产生的行为数据；
基于所述游戏的游戏系统特征维度，从所述行为数据中提取所述游戏用户的游戏系统特征数据；所述游戏系统特征维度是基于所述游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征；
基于所述游戏系统特征数据和所述游戏用户的游戏运营特征数据，确定所述游戏用户针对所述游戏的活跃度；所述游戏运营特征数据是基于所述游戏的游戏运营特征维度得到的，所述游戏运营特征维度是基于所述游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征；
所述基于所述游戏系统特征数据和所述游戏用户的游戏运营特征数据，确定所述游戏用户针对所述游戏的活跃度，包括：
将所述游戏系统特征数据和所述游戏运营特征数据确定为候选特征数据；
基于所述候选特征数据与所述游戏用户针对所述游戏的活跃情况之间的关联关系，确定所述候选特征数据中不同特征数据对所述活跃情况的重要性相对指数，其中，基于合作博弈论中Shapley值，以所述游戏用户的长线留存作为机器学习目标，探索所述候选特征数据对所述机器学习目标的决策度，得到所述候选特征数据中不同特征数据对所述活跃情况的Shapley值，作为所述重要性相对指数；
基于所述重要性相对指数筛选所述候选特征数据，获得所述游戏用户的活跃度特征数据；
基于所述活跃度特征数据中不同特征数据对所述活跃情况的重要性相对指数，确定所述活跃度特征数据中不同特征数据对应的权重；
基于所述活跃度特征数据和所述活跃度特征数据对应的权重，确定所述游戏用户针对所述游戏的活跃度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述游戏系统特征维度包括战斗系统特征、商业化系统特征或社交系统特征中的一种或多种；所述游戏运营特征维度包括游戏注册特征、游戏登录特征、游戏在线特征或游戏付费特征中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定所述游戏用户针对所述游戏的活跃度之后，所述方法还包括：
若第一时间段相对第二时间段所述游戏用户针对所述游戏的活跃度下降，通过分析所述活跃度特征数据和所述活跃度特征数据对应的权重的变化情况，确定所述游戏用户的活跃度下降原因；所述第二时间段在所述第一时间段之前；
基于所述活跃度下降原因，确定所述游戏针对所述游戏用户的调整措施。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述活跃度特征数据、所述活跃度特征数据对应的权重、所述活跃度下降原因和所述调整措施，构建游戏用户活跃度数据库。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获得目标游戏用户的第一目标活跃度特征数据和所述第一目标活跃度特征数据对应的权重；
基于所述目标游戏用户、所述第一目标活跃度特征数据、所述第一目标活跃度特征数据对应的权重，在所述游戏用户活跃度数据库进行匹配处理，获得所述目标游戏用户匹配的多个第二目标活跃度特征数据、所述多个第二目标活跃度特征数据对应的权重；
基于多个所述第二目标活跃度特征数据、所述多个第二目标活跃度特征数据对应的权重，预测所述目标游戏用户在预设时间段的活跃度变化趋势。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述活跃度变化趋势为活跃度下降，在所述游戏用户活跃度数据库中，确定所述目标游戏用户匹配的目标活跃度下降原因；
基于所述目标活跃度下降原因，在所述游戏用户活跃度数据库中，确定所述目标游戏用户匹配的目标调整措施。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的方法，其特征在于，所述游戏用户包括单体用户或群体用户，所述群体用户是基于所述游戏中社交群体确定的用户集合。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述游戏用户为所述群体用户，所述方法还包括：
基于社交群体特征维度，获得所述群体用户的社交群体特征数据，所述社交群体特征维度是基于所述社交群体的社交数据设定的用于衡量社交互动影响用户活跃情况所需的特征；
所述基于所述游戏系统特征数据和所述游戏用户的游戏运营特征数据，确定所述游戏用户针对所述游戏的活跃度，包括：
基于所述游戏系统特征数据、所述游戏运营特征数据和所述社交群体特征数据，确定所述群体用户针对所述游戏的活跃度。
9.一种确定用户活跃度的装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元、提取单元、确定单元；
所述获取单元，用于获取游戏用户参与游戏后在游戏系统产生的行为数据；
所述提取单元，用于基于所述游戏的游戏系统特征维度，从所述行为数据中提取所述游戏用户的游戏系统特征数据；所述游戏系统特征维度是基于所述游戏系统设定的用于衡量游戏玩法影响用户活跃情况所需的特征；
所述确定单元，用于基于所述游戏系统特征数据和所述游戏用户的游戏运营特征数据，确定所述游戏用户针对所述游戏的活跃度；所述游戏运营特征数据是基于所述游戏的游戏运营特征维度得到的，所述游戏运营特征维度是基于所述游戏的运营数据设定的用于衡量游戏运营影响用户活跃情况所需的特征；
所述确定单元，具体用于：
将所述游戏系统特征数据和所述游戏运营特征数据确定为候选特征数据；
基于所述候选特征数据与所述游戏用户针对所述游戏的活跃情况之间的关联关系，确定所述候选特征数据中不同特征数据对所述活跃情况的重要性相对指数，其中，基于合作博弈论中Shapley值，以所述游戏用户的长线留存作为机器学习目标，探索所述候选特征数据对所述机器学习目标的决策度，得到所述候选特征数据中不同特征数据对所述活跃情况的Shapley值，作为所述重要性相对指数；
基于所述重要性相对指数筛选所述候选特征数据，获得所述游戏用户的活跃度特征数据；
基于所述活跃度特征数据中不同特征数据对所述活跃情况的重要性相对指数，确定所述活跃度特征数据中不同特征数据对应的权重；
基于所述活跃度特征数据和所述活跃度特征数据对应的权重，确定所述游戏用户针对所述游戏的活跃度。
10.一种用于确定用户活跃度的设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-8任意一项所述的方法。
11.一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用于存储计算机程序，所述计算机程序用于被处理器执行以实现权利要求1-8任意一项所述的方法。
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