CN116485474B - 一种游戏广告精准人群定向投放系统 - Google Patents

一种游戏广告精准人群定向投放系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种游戏广告精准人群定向投放系统，涉及广告技术领域，公开了数据采集模块、用户定性模块、类游推荐模块，设置用户定性模块，可以根据用户终端的所有游戏记录对用户的喜好类型游戏进行定性，便于之后根据用户的喜好类型游戏向该用户投放同类型游戏广告，保证游戏广告的精准人群定位，降低游戏广告的投放成本，设置类游推荐模块，可以对定性后的用户推荐喜好类型游戏中合适的游戏广告，避免用户收到过多同类型游戏广告，从而经常出现更换游戏的情况，也避免用户大量收到到已经在接触游戏的游戏广告。

Description

一种游戏广告精准人群定向投放系统
技术领域
本发明涉及广告技术领域，更具体地说，它涉及一种游戏广告精准人群定向投放系统。
背景技术
随着时代的发展，越来越多种类的游戏层出不穷，有的人喜欢玩射击类型游戏，有的人喜欢玩卡牌类型游戏，有的人喜欢玩驾驶类型游戏。然而新出的游戏为了推广，会向各种用户投放游戏广告，然而大部分投放的游戏广告并没有效果，而且会导致游戏广告的投放成本增加。并且目前的大体量游戏的用户基数让同类型其他游戏难以被用户所接触，导致大部分新出游戏可能连广告的投放成本都无法收回。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种游戏广告精准人群定向投放系统。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种游戏广告精准人群定向投放系统，包括数据采集模块、用户定性模块、类游推荐模块；
所述数据采集模块用于采集用户终端的游戏记录，并发送至服务器中存储；
所述用户定性模块用于根据用户终端的所有游戏记录对用户的喜好类型游戏进行定性，具体为：
获取得到系统当前时间之前用户终端的所有游戏记录，并将每个游戏记录的游戏关闭时刻与游戏启动时刻进行时间差值计算，获取得到单次游戏时长，获取得到每个游戏记录的游戏类型，将相同游戏类型的游戏记录的单次游戏记录进行求和处理并取均值，获取得到类游单次时长Yt；
将相同游戏类型游戏记录的游戏启动时刻与游戏关闭时刻按照时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个游戏记录的游戏关闭时刻与游戏启动时刻进行时间差值计算，获取得到类游启闭均隔Cg；
当游戏记录中存在游戏卸载时刻时，将游戏卸载时刻与游戏下载时刻进行时间差值计算，获取得到游耐时长Ld，获取得到系统当前时间之前相同游戏类型的游耐时长，设置每个游耐时长均对应一个耐心时长，将游耐时长与耐心时长进行对比，当游耐时长小于耐心时长时，将该游耐时长标记为低耐时长，获取得到低耐游戏值Gp；将游耐时长与耐心时长进行对比，当游耐时长大于耐心时长时，将该游耐时长标记为高耐时长，获取得到高耐游戏值Xw；
当游戏记录中不存在游戏卸载时刻时，将系统当前时间与游戏下载时刻进行时间差值计算，获取得到游守时长，获取得到系统当前时间之前相同游戏类型的所有游守时长，设置每个游守时长均对应一个预期时长，将游守时长与预期时长进行对比，当游守时长大于预期时长时，将该游守时长标记为喜好时长，将所有相同游戏类型的喜好时长进行求和处理，获取得到喜好总时长Rk，获取得到同喜增加均隔Wz；
获取系统当前时间之前游戏记录的总数量Aw，获取得到系统当前时间之前相同游戏类型游戏记录的总数量Bz；获取得到相同游戏类型的的定向投放值Dm；将定向投放值数值最大的游戏类型定性为用户的喜好类型游戏；
所述类游推荐模块用于向定性后的用户定向投放适合的游戏广告，具体为：
获取得到游戏的上架时间，将系统当前时间与游戏的上架时间进行时间差值计算，获取得到游戏的上架时长Te，获取得到游戏的下载次数Pe；
系统当前时间之前一个月游戏每日每个玩家的平均充值流水，并标记为单人平均充值，获取得到系统当前时间之前一个月用户在相同游戏类型的每日消费流水，并标记为用户每日消费，将单人平均充值与用户每日消费进行对比，当单人平均充值小于用户每日消费时，将该用户每日消费标记为超额每日消费，获取得到超额消费总差Mn与超额消费间隔Hf；
当单人平均充值大于用户每日消费时，将该用户每日消费标记为低额每日消费，获取得到低额消费总差Wg与低额消费间隔Zi；
获取得到游戏推荐值Jr，将相同游戏类型中游戏推荐值Jr最大的游戏广告向用户终端投放。
进一步的，游戏记录包括游戏类型、游戏启动时刻、游戏关闭时刻、游戏下载时刻、游戏卸载时刻。
进一步的，类游启闭均隔Cg通过下述步骤获取得到：将时间在前游戏记录的游戏关闭时刻标记为Pv，将时间在前游戏记录的游戏启动时刻标记为Pj，将时间在后游戏记录的游戏关闭时刻标记为Rw，将时间在后游戏记录的游戏启动时刻标记为Rz，利用公式获取得到类游启闭间隔Sq，其中，a1、a2均为预设比例系数，将相同游戏类型的所有类游启闭间隔Sq进行求和处理并取均值，获取得到类游启闭均隔Cg。
进一步的，低耐游戏值Gp通过下述步骤获取得到：将耐心时长与低耐时长进行差值计算，获取得到低耐时差Ci，设置低耐时差系数为Bm，利用公式获取得到相同游戏类型的低耐值Zf，i＝1、2、3、……、n，n为游耐时长标记为低耐时长的总数量，将低耐时长所对应的游戏下载时刻按照时间先后进行排序，将相邻两个低耐时长所对应的游戏下载时刻进行差值计算获取得到低耐下载间隔，将所有的低耐下载间隔进行求和处理并取均值，获取得到低耐下载均隔Sm；利用公式/>获取得到低耐游戏值Gp，其中，b1、b2均为预设比例系数。
进一步的，高耐游戏值Xw通过下述步骤获取得到：将高耐时长与耐心时长进行差值计算，获取得到高耐时差Lj，设置高耐时差系数为Hp，利用公式获取得到相同游戏类型的高耐值Rs，i＝1、2、3、……、n，n为游耐时长标记为高耐时长的总数量，将高耐时长所对应的游戏下载时刻按照时间先后进行排序，将相邻两个高耐时长所对应的游戏下载时刻进行差值计算获取得到高耐下载间隔，将所有的高耐下载间隔进行求和处理并取均值，获取得到高耐下载均隔Vz；利用公式/>获取得到高耐游戏值Xw，其中，c1、c2均为预设比例系数。
进一步的，同喜增加均隔Wz通过下述步骤获取得到：将相同游戏类型的喜好时长按照游戏下载时刻的先后顺序进行排序，将排序后相邻两个喜好时长所对应的游戏下载时刻进行时间差值计算，获取得到同喜增加间隔，将相同游戏类型的同喜增加间隔进行求和处理并取均值，获取得到同喜增加均隔Wz。
进一步的，相同游戏类型的的定向投放值Dm通过下述步骤获取得到：利用公式获取得到相同游戏类型的的定向投放值Dm，其中，d1、d2、d3、d4、d5、d6、d7、d8均为预设比例系数。
进一步的，超额消费总差Mn与超额消费间隔Hf通过下述步骤获取得到：将超额每日消费与单人平均充值进行差值计算，获取得到超额消费差，将超额消费差进行求和处理，获取得到超额消费总差Mn，将超额每日消费所对应的日期根据时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个超额每日消费的日期进行时间差值计算，获取得到超额消费间隔Hf。
进一步的，低额消费总差Wg与低额消费间隔Z i通过下述步骤获取得到：将单人平均充值与低额每日消费进行差值计算，获取得到低额消费差，将低额消费差进行求和处理，获取得到低额消费总差Wg，将低额每日消费所对应的日期根据时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个低额每日消费的日期进行时间差值计算，获取得到低额消费间隔Zi。
进一步的，游戏推荐值Jr通过下述步骤获取得到：利用公式获取得到游戏推荐值Jr，其中，e1、e2、e3、e4、e5、e6均为预设比例系数。
与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：
1、设置用户定性模块，可以根据用户终端的所有游戏记录对用户的喜好类型游戏进行定性，便于之后根据用户的喜好类型游戏向该用户投放同类型游戏广告，保证游戏广告的精准人群定位，降低游戏广告的投放成本；
2、设置类游推荐模块，可以对定性后的用户推荐喜好类型游戏中合适的游戏广告，避免用户收到过多同类型游戏广告，从而经常出现更换游戏的情况，也避免用户大量收到到已经在接触游戏的游戏广告。
附图说明
图1为本发明用户定性模块的原理框图；
图2为本发明类游推荐模块的原理框图。
具体实施方式
实施例1
参照图1，一种游戏广告精准人群定向投放系统，包括数据采集模块、用户定性模块；
数据采集模块用于采集用户终端的游戏记录(用户的终端可以是手机终端，也可以是PC终端)，并发送至服务器中存储。游戏记录包括游戏类型(包括但不限于PK类型游戏、MOBA类型游戏、FPS类型游戏、RCG类型游戏、SLG类型游戏)、游戏启动时刻、游戏关闭时刻、游戏下载时刻、游戏卸载时刻。
用户定性模块用于根据用户终端的所有游戏记录对用户的喜好类型游戏进行定性，具体为：
步骤一：获取得到系统当前时间之前用户终端的所有游戏记录，并将每个游戏记录的游戏关闭时刻与游戏启动时刻进行时间差值计算，获取得到单次游戏时长，如FPS类型游戏a的游戏启动时刻为2020年8月20日15：30，FPS类型游戏a的游戏关闭时刻为2020年8月20日17：21，获取得到每个游戏记录的游戏类型，将相同游戏类型的游戏记录的单次游戏记录进行求和处理并取均值，获取得到类游单次时长Yt；
步骤二：将相同游戏类型游戏记录的游戏启动时刻与游戏关闭时刻按照时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个游戏记录的游戏关闭时刻与游戏启动时刻进行时间差值计算，获取得到类游启闭均隔Cg；类游启闭均隔Cg通过下述步骤获取得到：将时间在前游戏记录的游戏关闭时刻标记为Pv，将时间在前游戏记录的游戏启动时刻标记为Pj，将时间在后游戏记录的游戏关闭时刻标记为Rw，将时间在后游戏记录的游戏启动时刻标记为Rz，利用公式获取得到类游启闭间隔Sq，其中，a1、a2均为预设比例系数，a1的取值为0.98，a2的取值为1.01，将相同游戏类型的所有类游启闭间隔Sq进行求和处理并取均值，获取得到类游启闭均隔Cg。
步骤三：当游戏记录中存在游戏卸载时刻时，将游戏卸载时刻与游戏下载时刻进行时间差值计算，如MOBA类型游戏b的游戏下载时刻为2021年5月18日19:00，MOBA类型游戏b的游戏卸载时刻为2021年8月21日08:00，获取得到游耐时长Ld，获取得到系统当前时间之前相同游戏类型的游耐时长，设置每个游耐时长均对应一个耐心时长，将游耐时长与耐心时长进行对比，当游耐时长小于耐心时长时，将该游耐时长标记为低耐时长，耐心时长为500h，当RCG类型游戏c的游耐时长为480h时，将该游耐时长标记为低耐时长，将耐心时长与低耐时长进行差值计算，获取得到低耐时差Ci；设置低耐时差系数为Bm，m＝1,2,3，…，m；B1<B2<B3<…<Bm，设定每个低耐时差系数对应一个低耐时差的范围，包括(0，C1]，(C1，C2]，…，(Ci-1，Ci]，当Ci∈(0，C1]，则对应的低耐时差系数取值为B1；
利用公式获取得到相同游戏类型的低耐值Zf，i＝1、2、3、……、n，n为游耐时长标记为低耐时长的总数量，将低耐时长所对应的游戏下载时刻按照时间先后进行排序，将相邻两个低耐时长所对应的游戏下载时刻进行差值计算获取得到低耐下载间隔，将所有的低耐下载间隔进行求和处理并取均值，获取得到低耐下载均隔Sm；利用公式获取得到低耐游戏值Gp，其中，b1、b2均为预设比例系数，b1的取值为0.83，b2的取值为0.86；
将游耐时长与耐心时长进行对比，当游耐时长大于耐心时长时，将该游耐时长标记为高耐时长，耐心时长为500h，当SLG类型游戏的游耐时长为600h时，将该游耐时长标记为高耐时长，将高耐时长与耐心时长进行差值计算，获取得到高耐时差Lj；设置高耐时差系数为Hp，p＝1,2,3，…，p；H1<H2<H3<…<Hp，设定每个高耐时差系数对应一个高耐时差的范围，包括(0，L1]，(L1，L2]，…，(Lj-1，Lj]，当Lj∈(0，L1]，则对应的高耐时差系数取值为H1；
利用公式获取得到相同游戏类型的高耐值Rs，i＝1、2、3、……、n，n为游耐时长标记为高耐时长的总数量，将高耐时长所对应的游戏下载时刻按照时间先后进行排序，将相邻两个高耐时长所对应的游戏下载时刻进行差值计算获取得到高耐下载间隔，将所有的高耐下载间隔进行求和处理并取均值，获取得到高耐下载均隔Vz；利用公式获取得到高耐游戏值Xw，其中，c1、c2均为预设比例系数，c1的取值为0.88，c2的取值为0.93；
步骤四：当游戏记录中不存在游戏卸载时刻时，将系统当前时间与游戏下载时刻进行时间差值计算，获取得到游守时长，获取得到系统当前时间之前相同游戏类型的所有游守时长，设置每个游守时长均对应一个预期时长，将游守时长与预期时长进行对比，当游守时长大于预期时长时，将该游守时长标记为喜好时长，将所有相同游戏类型的喜好时长进行求和处理，获取得到喜好总时长Rk，当游守时长小于预期时长时，不对该游守时长进行标记，将相同游戏类型的喜好时长按照游戏下载时刻的先后顺序进行排序，将排序后相邻两个喜好时长所对应的游戏下载时刻进行时间差值计算，获取得到同喜增加间隔，将相同游戏类型的同喜增加间隔进行求和处理并取均值，获取得到同喜增加均隔Wz；
步骤五：获取系统当前时间之前游戏记录的总数量Aw，获取得到系统当前时间之前相同游戏类型游戏记录的总数量Bz；
步骤六：利用公式获取得到相同游戏类型的的定向投放值，其中，d1、d2、d3、d4、d5、d6、d7、d8均为预设比例系数，d1的取值为0.55，d2的取值为0.68，d3的取值为0.78，d4的取值为0.76，d5的取值为0.59，d6的取值为0.34，d7的取值为0.39，d8的取值为0.45；
步骤七：将定向投放值数值最大的游戏类型定性为用户的喜好类型游戏，如用户a的游戏记录有PK类型游戏、MOBA类型游戏、FPS类型游戏，且MOBA类型游戏的定向投放值数值最大时，将MOBA类型游戏标记为用户a的喜好类型游戏。
实施例2
参照图2，在实施例1的基础上，还包括类游推荐模块，类游推荐模块用于向定性后的用户定向投放适合的游戏广告，具体为：
步骤一：获取得到游戏的上架时间，将系统当前时间与游戏的上架时间进行时间差值计算，获取得到游戏的上架时长Te，获取得到游戏的下载次数Pe；
步骤二：系统当前时间之前一个月游戏每日每个玩家的平均充值流水(如PK类型游戏x每日每个玩家的平均充值流水为80元)，并标记为单人平均充值，获取得到系统当前时间之前一个月用户在相同游戏类型的每日消费流水(用户在每日在与其余PK类型游戏上消费流水的总和)，并标记为用户每日消费，将单人平均充值与用户每日消费进行对比，当单人平均充值小于用户每日消费时，将该用户每日消费标记为超额每日消费，将超额每日消费与单人平均充值进行差值计算，获取得到超额消费差，将超额消费差进行求和处理，获取得到超额消费总差Mn，将超额每日消费所对应的日期根据时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个超额每日消费的日期进行时间差值计算，获取得到超额消费间隔Hf；
步骤三：当单人平均充值大于用户每日消费时，将该用户每日消费标记为低额每日消费，将单人平均充值与低额每日消费进行差值计算，获取得到低额消费差，将低额消费差进行求和处理，获取得到低额消费总差Wg，将低额每日消费所对应的日期根据时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个低额每日消费的日期进行时间差值计算，获取得到低额消费间隔Zi；
步骤四：利用公式获取得到游戏推荐值Jr，其中，e1、e2、e3、e4、e5、e6均为预设比例系数，e1的取值为0.63，e2的取值为0.65，e3的取值为0.88，e4的取值为0.91，e5的取值为0.96，e6的取值为0.93；
步骤五：将相同游戏类型中游戏推荐值Jr最大的游戏广告向用户终端投放，当MOBA类型游戏标记为用户a的喜好类型游戏，MOBA类型游戏中待投放的游戏包括MOBA类型游戏x、MOBA类型游戏y、MOBA类型游戏z，MOBA类型游戏z的游戏推荐值Jr数值最大，则将MOBA类型游戏z的游戏广告头投放至用户a的终端。
工作原理：
设置用户定性模块，可以根据用户终端的所有游戏记录对用户的喜好类型游戏进行定性，便于之后根据用户的喜好类型游戏向该用户投放同类型游戏广告，保证游戏广告的精准人群定位，降低游戏广告的投放成本，设置类游推荐模块，可以对定性后的用户推荐喜好类型游戏中合适的游戏广告，避免用户收到过多同类型游戏广告，从而经常出现更换游戏的情况，也避免用户大量收到到已经在接触游戏的游戏广告。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。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前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本模板的保护范围。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (1)

1.一种游戏广告精准人群定向投放系统，其特征在于，包括数据采集模块、用户定性模块、类游推荐模块；
所述数据采集模块用于采集用户终端的游戏记录，并发送至服务器中存储；
所述用户定性模块用于根据用户终端的所有游戏记录对用户的喜好类型游戏进行定性，具体为：
获取得到系统当前时间之前用户终端的所有游戏记录，并将每个游戏记录的游戏关闭时刻与游戏启动时刻进行时间差值计算，获取得到单次游戏时长，获取得到每个游戏记录的游戏类型，将相同游戏类型的游戏记录的单次游戏记录进行求和处理并取均值，获取得到类游单次时长Yt；
将相同游戏类型游戏记录的游戏启动时刻与游戏关闭时刻按照时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个游戏记录的游戏关闭时刻与游戏启动时刻进行时间差值计算，获取得到类游启闭均隔Cg；
当游戏记录中存在游戏卸载时刻时，将游戏卸载时刻与游戏下载时刻进行时间差值计算，获取得到游耐时长Ld，获取得到系统当前时间之前相同游戏类型的游耐时长，设置每个游耐时长均对应一个耐心时长，将游耐时长与耐心时长进行对比，当游耐时长小于耐心时长时，将该游耐时长标记为低耐时长，获取得到低耐游戏值Gp；将游耐时长与耐心时长进行对比，当游耐时长大于耐心时长时，将该游耐时长标记为高耐时长，获取得到高耐游戏值Xw；
当游戏记录中不存在游戏卸载时刻时，将系统当前时间与游戏下载时刻进行时间差值计算，获取得到游守时长，获取得到系统当前时间之前相同游戏类型的所有游守时长，设置每个游守时长均对应一个预期时长，将游守时长与预期时长进行对比，当游守时长大于预期时长时，将该游守时长标记为喜好时长，将所有相同游戏类型的喜好时长进行求和处理，获取得到喜好总时长Rk，获取得到同喜增加均隔Wz；
获取系统当前时间之前游戏记录的总数量Aw，获取得到系统当前时间之前相同游戏类型游戏记录的总数量Bz；获取得到相同游戏类型的的定向投放值Dm；将定向投放值数值最大的游戏类型定性为用户的喜好类型游戏；
所述类游推荐模块用于向定性后的用户定向投放适合的游戏广告，具体为：
获取得到游戏的上架时间，将系统当前时间与游戏的上架时间进行时间差值计算，获取得到游戏的上架时长Te，获取得到游戏的下载次数Pe；
系统当前时间之前一个月游戏每日每个玩家的平均充值流水，并标记为单人平均充值，获取得到系统当前时间之前一个月用户在相同游戏类型的每日消费流水，并标记为用户每日消费，将单人平均充值与用户每日消费进行对比，当单人平均充值小于用户每日消费时，将该用户每日消费标记为超额每日消费，获取得到超额消费总差Mn与超额消费间隔Hf；
当单人平均充值大于用户每日消费时，将该用户每日消费标记为低额每日消费，获取得到低额消费总差Wg与低额消费间隔Zi；
获取得到游戏推荐值Jr，将相同游戏类型中游戏推荐值Jr最大的游戏广告向用户终端投放；
游戏记录包括游戏类型、游戏启动时刻、游戏关闭时刻、游戏下载时刻、游戏卸载时刻；
类游启闭均隔Cg通过下述步骤获取得到：将时间在前游戏记录的游戏关闭时刻标记为Pv，将时间在前游戏记录的游戏启动时刻标记为Pj，将时间在后游戏记录的游戏关闭时刻标记为Rw，将时间在后游戏记录的游戏启动时刻标记为Rz，利用公式获取得到类游启闭间隔Sq，其中，a1、a2均为预设比例系数，将相同游戏类型的所有类游启闭间隔Sq进行求和处理并取均值，获取得到类游启闭均隔Cg；
低耐游戏值Gp通过下述步骤获取得到：将耐心时长与低耐时长进行差值计算，获取得到低耐时差Ci，设置低耐时差系数为Bm，利用公式获取得到相同游戏类型的低耐值Zf，i＝1、2、3、……、n，n为游耐时长标记为低耐时长的总数量，将低耐时长所对应的游戏下载时刻按照时间先后进行排序，将相邻两个低耐时长所对应的游戏下载时刻进行差值计算获取得到低耐下载间隔，将所有的低耐下载间隔进行求和处理并取均值，获取得到低耐下载均隔Sm；利用公式/>获取得到低耐游戏值Gp，其中，b1、b2均为预设比例系数；
高耐游戏值Xw通过下述步骤获取得到：将高耐时长与耐心时长进行差值计算，获取得到高耐时差Lj，设置高耐时差系数为Hp，利用公式获取得到相同游戏类型的高耐值Rs，i＝1、2、3、……、n，n为游耐时长标记为高耐时长的总数量，将高耐时长所对应的游戏下载时刻按照时间先后进行排序，将相邻两个高耐时长所对应的游戏下载时刻进行差值计算获取得到高耐下载间隔，将所有的高耐下载间隔进行求和处理并取均值，获取得到高耐下载均隔Vz；利用公式/>获取得到高耐游戏值Xw，其中，c1、c2均为预设比例系数；
同喜增加均隔Wz通过下述步骤获取得到：将相同游戏类型的喜好时长按照游戏下载时刻的先后顺序进行排序，将排序后相邻两个喜好时长所对应的游戏下载时刻进行时间差值计算，获取得到同喜增加间隔，将相同游戏类型的同喜增加间隔进行求和处理并取均值，获取得到同喜增加均隔Wz；
相同游戏类型的的定向投放值Dm通过下述步骤获取得到：利用公式获取得到相同游戏类型的的定向投放值Dm，其中，d1、d2、d3、d4、d5、d6、d7、d8均为预设比例系数；
超额消费总差Mn与超额消费间隔Hf通过下述步骤获取得到：将超额每日消费与单人平均充值进行差值计算，获取得到超额消费差，将超额消费差进行求和处理，获取得到超额消费总差Mn，将超额每日消费所对应的日期根据时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个超额每日消费的日期进行时间差值计算，获取得到超额消费间隔Hf；
低额消费总差Wg与低额消费间隔Zi通过下述步骤获取得到：将单人平均充值与低额每日消费进行差值计算，获取得到低额消费差，将低额消费差进行求和处理，获取得到低额消费总差Wg，将低额每日消费所对应的日期根据时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个低额每日消费的日期进行时间差值计算，获取得到低额消费间隔Zi；
游戏推荐值Jr通过下述步骤获取得到：利用公式获取得到游戏推荐值Jr，其中，e1、e2、e3、e4、e5、e6均为预设比例系数。
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