CN116764239A - 游戏匹配时间的预测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种游戏匹配时间的预测方法、装置、设备及存储介质，客户端响应于当前玩家的游戏匹配操作，向服务器发送游戏匹配请求，该游戏匹配请求用于请求当前玩家的匹配时间；服务器响应于客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求，确定当前玩家所选择的目标游戏类型，以及当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数，接着，服务器根据目标游戏类型、对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据，预测当前玩家的匹配时间，并将预测的当前玩家的匹配时间发送给客户端进行显示。即本申请实施例，在确定当前玩家的匹配时间时，充分考虑了游戏类型和对弈水平分数对匹配时间的影响，进而提高了匹配时间的预测准确性。

Description

游戏匹配时间的预测方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种游戏匹配时间的预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

对于一些多人游戏，需要将水平相当的玩家匹配成局，而玩家进行匹配时需要一定的时间。预估一个准确的匹配时间，可以帮助玩家掌握匹配过程，减少玩家的焦虑，提高游戏匹配成局的概率。

然而，目前的匹配时间预测方法，通常是设定一个默认值，再根据实际匹配情况，对该默认值进行调整，将调整后的默认值作为当前玩家的匹配时间，无法实现匹配时间的准确预测。

发明内容

本申请实施例提供一种游戏匹配时间的预测方法、装置、设备及存储介质，以提高匹配时间的预测准确性。

第一方面，本申请实施例提供一种游戏匹配时间的预测方法，应用于服务器，包括：

响应于客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求，确定所述当前玩家所选择的目标游戏类型，以及所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数，所述游戏匹配请求用于请求所述当前玩家的匹配时间；

根据所述目标游戏类型、所述对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据，预测所述当前玩家的匹配时间；

将预测的所述当前玩家的匹配时间发送给所述客户端进行显示。

在一些实施例中，所述历史匹配时间数据周期性更新。

在一些实施例中，所述游戏匹配请求包括所述当前玩家的标识信息，所述响应于客户端发送的游戏匹配请求，确定当前玩家所选择的目标游戏类型，以及所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数，包括：

根据所述当前玩家的标识信息，确定所述当前玩家所选择的目标游戏类型，以及所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数。

在一些实施例中，所述确定所述当前玩家所选的目标队列类型，包括：

若所述游戏匹配请求包括所述当前玩家所选的目标队列类型，则通过解析所述游戏匹配请求，得到所述当前玩家所选的目标队列类型。

在一些实施例中，所述历史玩家的匹配时间数据为所述历史玩家匹配成局时的匹配时间数据。

在一些实施例中，所述游戏匹配请求包括当前玩家的标识信息，以及所述服务器基于所述当前玩家的标识信息确定所述当前玩家所选择的目标游戏类型，以及所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数。

在一些实施例中，所述游戏匹配请求包括所述当前玩家所选的目标队列类型。

第二方面，本申请实施例提供一种游戏匹配时间的预测方法，应用客户端，包括：

响应于当前玩家的游戏匹配操作，向服务器发送游戏匹配请求，所述游戏匹配请求用于请求所述当前玩家的匹配时间；

接收所述服务器发送的所述当前玩家的匹配时间，所述当前玩家的匹配时间是根据所述当前玩家所选的目标游戏类型、所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据预测得到的；

显示所述当前玩家的匹配时间。

第三方面，本申请实施例提供一种游戏匹配时间的预测装置，应用于服务器，包括：

确定单元，用于响应于客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求，确定所述当前玩家所选择的目标游戏类型，以及所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数，所述游戏匹配请求用于请求所述当前玩家的匹配时间；

预测单元，用于根据所述目标游戏类型、所述对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据，预测所述当前玩家的匹配时间；

处理单元，用于将预测的所述当前玩家的匹配时间发送给所述客户端进行显示。

第四方面，本申请实施例提供一种游戏匹配时间的预测装置，应用于客户端，包括：

发送单元，用于响应于当前玩家的游戏匹配操作，向服务器发送游戏匹配请求，所述游戏匹配请求用于请求所述当前玩家的匹配时间；

接收单元，用于接收所述服务器发送的所述当前玩家的匹配时间，所述当前玩家的匹配时间是根据所述当前玩家所选的目标游戏类型、所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据预测得到的；

显示单元，用于显示所述当前玩家的匹配时间。

第五方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器。所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，以执行上述第一方面或第二方面中任一方面或其各实现方式中的方法。

第六方面，提供了一种芯片，用于实现上述第一方面或第二方面中任一方面或其各实现方式中的方法。具体地，所述芯片包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如上述第一方面或第二方面中任一方面或其各实现方式中的方法。

第七方面，提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行上述第一方面或第二方面中任一方面或其各实现方式中的方法。

第八方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令使得计算机执行上述第一方面或第二方面中任一方面或其各实现方式中的方法。

第九方面，提供了一种计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或第二方面中任一方面或其各实现方式中的方法。

综上，本申请客户端响应于当前玩家的游戏匹配操作，向服务器发送游戏匹配请求，该游戏匹配请求用于请求当前玩家的匹配时间；服务器响应于客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求，确定当前玩家所选择的目标游戏类型，以及当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数，接着，服务器根据目标游戏类型、对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据，预测当前玩家的匹配时间，并将预测的当前玩家的匹配时间发送给客户端进行显示。即本申请实施例，在确定当前玩家的匹配时间时，充分考虑了游戏类型和对弈水平分数对匹配时间的影响，进而提高了匹配时间的预测准确性。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请实施例的一种应用场景示意图；

图2为本申请一实施例提供的游戏匹配时间的预测方法流程示意图；

图3为本申请实施例涉及的一种界面示意图；

图4为本申请实施例涉及的一种界面示意图；

图5为本申请实施例涉及的一种界面示意图；

图6为本申请实施例涉及的一种界面示意图；

图7为本申请实施例涉及的一种界面示意图；

图8为本申请一实施例提供的游戏匹配时间的预测方法流程示意图；

图9为本申请实施例涉及的一种界面示意图；

图10为本申请一实施例提供的游戏匹配时间的预测装置的结构示意图；

图11为本申请一实施例提供的游戏匹配时间的预测装置的结构示意图；

图12是本申请实施例提供的电子设备的示意性框图。

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描述。

本申请实施例应用于地图等技术领域。

应理解，在本发明实施例中，“与A对应的B”表示B与A相关联。在一种实现方式中，可以根据A确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其它信息确定B。

在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或多于两个。

另外，为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，在本申请的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。

本申请实施例涉及的各种游戏处理方案，例如手游、端游、页游等。

在一些实施例中，本申请实施例涉及云游戏处理方案。

云游戏(Cloud Gaming)是一种以云计算技术为基础的在线游戏技术。云游戏技术使图形处理与数据运算能力相对有限的轻端设备(Thin Client)能运行高品质游戏。在云游戏场景下，游戏并不在游戏玩家使用的终端中运行，而是在云端服务器中运行；云端服务器将游戏场景渲染为视频音频流，并通过通信网络将视频音频流传输给游戏玩家的终端。游戏玩家的终端无需拥有强大的图形处理与数据运算能力，仅仅需要拥有基本的流媒体播放能力，与获取游戏玩家输入的指令并将游戏玩家输入的指令发送给云端服务器的能力即可。

云计算(Cloud Computing)是一种计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取、按需使用、随时扩展、按使用付费。作为云计算的基础能力提供商，会建立云计算资源池(简称云平台)，一般称为IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)平台，在云计算资源池中部署多种类型的虚拟资源，供外部客户选择使用。云计算资源池中主要包括：计算设备(为虚拟化机器，包含操作系统)、存储设备、网络设备。按照逻辑功能划分，在IaaS 层上可以部署PaaS(Platform as a Service，平台即服务)层，PaaS层之上再部署SaaS(Software as aService，软件即服务)层，也可以直接将SaaS部署在IaaS上。PaaS为软件(例如数据库、 web容器等)运行的平台。SaaS为各式各样的业务软件(例如web门户网站、短信群发器等)。一般来说，SaaS和PaaS相对于IaaS是上层。

图1为本申请实施例涉及的一种应用场景示意图，包括终端设备101、游戏客户端102、服务器103、玩家104。

其中，终端设备101可以是指部署有游戏的设备；该设备可包括但不限于：PC(Personal Computer，个人计算机)、PDA(平板电脑)、手机、可穿戴智能设备等等。设备往往配置有显示装置，显示装置也可为显示器、显示屏、触摸屏等等，触摸屏也可为触控屏、触控面板等等，显示装置可用来显示游戏画面等等。

服务器103可以是一台或多台。服务器103是多台时，存在至少两台服务器103用于提供不同的服务，和/或，存在至少两台服务器103用于提供相同的服务，比如以负载均衡方式提供同一种服务，本申请实施例对此不加以限定。其中，上述服务器103可以是独立的物理服务器103，也可以是多个物理服务器103构成的服务器103集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器103。服务器103也可以成为区块链的节点。

终端设备101与服务器103之间可以通过有线通信或者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。

本申请实施例的终端设备101中安装并运行游戏客户端102，游戏客户端102中可运行至少一个游戏。当玩家104点击游戏客户端102，启动运行目标游戏时，终端设备101 可以通过信令向服务器103发送账户信息，账户信息包括当前玩家的用户标识以及终端设备101的设备标识。其中，当前玩家104的用户标识可以包括当前玩家的游戏账号，如游戏账号为当前登录目标游戏的登录账号。终端设备101的设备标识包括设备编号等，用于表示终端设备101中部署的操作系统的类型，操作系统的类型可包括安卓操作系统和IOS 操作系统。

服务器103接收到终端设备101发送的账户信息后，根据该账户信息确定该账户信息对应的游戏数据，并将该游戏数据发送给终端设备101。终端设备101中的游戏客户端102显示游戏数据。

对于一些多人游戏中，将水平相当的玩家匹配成局，玩家进行匹配时需要一定的时间，这时玩家需要进行等待匹配的过程，如果有一个比较精确的预估匹配时间，玩家会有一个预估等待的时间，减少玩家的焦虑。如果没有预计匹配时间，玩家不知道需要在匹配过程中等待多久的时间，才能匹配成功，可能在下一秒就能匹配成功了，但是玩家等待比较久，就放弃等待，取消匹配。尤其对于一些高段位的玩家，由于高段位玩家数量较少，通常需要匹配的时间会更久，因此玩家需要等待更多时间，此时如果有预计匹配时间，可以较少玩家空等待时间，玩家可在等待的时候去处理其他事情，使玩家不需要一直盯着匹配过程，提升玩家的游戏体验。

在需要玩家匹配的游戏中，游戏客户端102首先显示待匹配界面，该待匹配界面包括用于指示是否进行匹配的选项，若当前玩家确定匹配时，触发匹配选项，则游戏客户端102向服务器103发送游戏匹配请求。服务器103根据该游戏匹配请求，执行本申请实施例的方法，预测出当前玩家的匹配时间，并将匹配时间发送给游戏客户端102进行显示。这样，当前玩家可以根据游戏客户端102的当前界面所显示的匹配时间，选择等待或取消匹配，避免玩家盲目等待，进而提高玩家的游戏体验。

需要说明的是，本申请实施例的应用场景包括但不限于图1所示。

下面通过一些实施例对本申请实施例的技术方案进行详细说明。下面这几个实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图2为本申请一实施例提供的游戏匹配时间的预测方法流程示意图，本申请实施例的执行主体可以为图1所示的服务器和客户端。

如图2所示，本申请实施例的游戏匹配时间的预测方法包括如下步骤：

S201、客户端响应于当前玩家的游戏匹配操作，向服务器发送游戏匹配请求。

其中游戏匹配请求用于请求当前玩家的匹配时间。

本申请实施例中，当前玩家的终端设备上安装有游戏客户端，当前玩家触发该客户端，该包括目标游戏。可选的，该客户端除了目标游戏外，还可以包括其他游戏，本申请实施例对此不作限制。

当前玩家触发目标游戏，客户端启动目标游戏，同时，客户端将当前玩家的用户信息发送给服务器。该用户信息包括该当前玩家的标识信息，可选的，该用户信息中还可以包括终端设备的设备类型，例如系统类型。服务器根据用户信息向客户端发送待匹配界面数据，客户端根据服务器发送的待匹配界面数据，显示当前玩家的待匹配界面。

在一种示例中，当前玩家的待匹配界面如图3所示，包括匹配选项，若当前玩家希望匹配成局时，则可以触发该匹配选项，此时，客户端向服务器发送游戏匹配请求，该游戏匹配请求用于请求当前玩家的匹配时间。

在一些实施例中，该游戏匹配请求还用于请求服务器为当前玩家匹配成局，即请求服务器为当前玩家匹配对弈水平相当的其他在线玩家，并组成一局游戏。

目前，当前玩家可以通过微信等社交程序登录目标游戏，因此，服务器可以获得当前玩家的好友信息。此时，如图3所示的待匹配界面中除了包括匹配选项外，还可以显示当前玩家的一个或多个好友，该一个或多个好友为注册过该目标游戏的好友，或者为注册过该目标游戏且当前在线的好友。

S202、服务器响应于客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求，确定当前玩家所选择的目标游戏类型，以及当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数。

服务器接收到客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求后，响应于该游戏匹配请求，确定当前玩家所选择的目标游戏类型，以及当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数。

本申请实施例中，服务器确定当前玩家所选择的目标游戏类型的方式包括但不限于如下几种：

方式一，客户端将当前玩家所选择的目标游戏类型发送给服务器，例如客户端将当前玩家所选择的目标游戏类型，携带在游戏匹配请求中发送给服务器。服务器通过解析该游戏匹配请求，得到该当前玩家所选择的目标游戏类型。

方式二，上述游戏匹配请求中包括当前玩家的标识信息，服务器解析游戏匹配请求，得到当前玩家的标识信息，并根据当前玩家的标识信息，确定当前玩家所选择的目标游戏类型。例如，当前玩家在登录目标游戏时，客户端将当前玩家的用户信息和目标游戏的标识信息发送给服务器，也就是说，服务器中保存了当前玩家的标识信息与目标游戏的对应关系。这样当游戏匹配请求中包括当前玩家的标识信息时，服务器可以根据当前玩家的标识信息，确定出当前玩家所选择的目标游戏的类型。

本申请实施例中，服务器确定当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数的方法包括但不限于如下几种：

方式一，客户端将当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数发送给服务器，例如客户端将当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数，携带在游戏匹配请求中发送给服务器。服务器通过解析该游戏匹配请求，得到该当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数。

方式二，上述游戏匹配请求中包括当前玩家的标识信息，服务器解析游戏匹配请求，得到当前玩家的标识信息，并根据当前玩家的标识信息，确定当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数。例如，服务器中保存有当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数，该对弈水平分数可以是当前玩家在近一次在目标游戏中的对弈水平分数，可选的，该对弈水平分数还可以是当前玩家最近几次在目标游戏中的对弈水平分数的加权平均值。当服务器接收到客户端发送的游戏匹配请求时，解析该游戏匹配请求，得到当前玩家的标识信息，进而根据该当前玩家的标识信息，查询到当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数。

需要说明的是，服务器还可以根据其他方式确定出当前玩家所选择的目标游戏的类型，以及当前玩家在目标游戏类型中的对弈水平分数，本申请对此不作限制。

本申请实施例对目标游戏的类型不做限制。

在一些实施例中，游戏类型包括普通匹配、排位、人机匹配、大乱斗匹配、无限火力匹配等。本申请实施例的目标游戏的类型可以为上述游戏类型中当前玩家所选的一个类型。

可选的，本申请实施例的对弈水平分数可以为elo分，elo等级分体系是根据它的推广者埃洛(elo)教授名字命名的，它是一种以数值表示的体系，将等级差别转化为分数或取胜概率，反之亦然。当今多数竞技项目的等级分体系都是建立在elo体系之上的。

S203、服务器根据目标游戏类型、当前玩家的对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据，预测当前玩家的匹配时间。

本申请实施例，将不同历史玩家关于不同游戏类型下的匹配时间进行保存，形成历史玩家的匹配时间数据。

可选的，历史玩家的匹配时间数据为历史玩家匹配成局时的匹配时间数据。

在一种示例中，历史玩家的匹配时间数据可以保存在服务器中。

在另一种示例中，历史玩家的匹配时间数据可以保存在其他存储设备中，例如存储在数据库中，服务器可以从该数据库中读取该历史玩家的匹配时间数据。

本申请实施例的历史玩家的匹配时间数据包括不同玩家在历史时间访问不同类型的游戏时的匹配时间。这样，服务器在接收到客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求时，可以根据上述步骤确定出当前玩家所选的目标游戏类型，以及当前玩家在该目标游戏中的对弈水平分数，在该历史玩家的匹配时间数据中，查询到与目标游戏类型和当前玩家的对弈水平分数对应的匹配时间，将该匹配时间确定为当前玩家的匹配时间。

在一些实施例中，上述S203包括如下步骤：

S203-A、在历史玩家的匹配时间数据中，查询目标游戏类型和对弈水平分数对应的目标匹配时间数据；

S203-B、根据目标匹配时间数据，确定当前玩家的匹配时间。

本申请实施例中，服务器根据目标游戏类型和当前玩家的对弈水平分数，在历史玩家的匹配时间数据中，查询目标游戏类型和对弈水平分数对应的目标匹配时间数据，接着，服务器根据目标匹配时间数据，确定当前玩家的匹配时间。即本申请实施例中，服务器在预测匹配时间时，考虑了游戏类型下相同玩家的对弈水平分数可能不同，进而基于目标游戏类型和对弈水平分数来预测当前玩家的匹配时间，从而提高了匹配时间的预测准确性。

在一些实施例中，本申请实施例的历史玩家的匹配时间数据包括历史玩家在N个游戏类型中的每个游戏类型下的匹配时间和对弈水平分数。

示例性的，历史玩家的匹配时间数据如表1所示：

表1

由上述表1可知，在一些实施例中，本申请实施例可以将不同历史玩家在不同游戏类型下的匹配时间和对弈水平分数进行一一存储。例如，将玩家23在游戏2下的匹配时间23和分数23进行存储。

在匹配时间预测时，服务器可以基于上述表1所保存的历史玩家的匹配时间数据，预测当前玩家的匹配时间。具体的，服务器接收到客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求时，首先根据上述步骤，确定出当前玩家所选的目标游戏类型，以及当前玩家在该目标游戏中的对弈水平分数。接着，服务器根据目标游戏类型和当前玩家的对弈水平分数，在上述表1中查询游戏类型为目标游戏类型，且对弈水平分数为当前玩家的对弈水平分数的匹配时间，将这些匹配时间作为目标匹配时间数据，将这些匹配时间的平均值或中值确定为当前玩家的匹配时间。

示例性的，假设当前玩家所选的目标游戏为游戏2，当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数为21，在上述表1的游戏2中，查询得到对弈水平分数21对应的匹配时间为匹配时间21和匹配时间22。这样，可以将匹配时间21和匹配时间22的平均值确定为当前玩家的匹配时间。

可选的，还可以根据表1所保存的游戏2中对弈水平分数21±(加减)一个预设值区间内的对弈水平分数对应的匹配时间，来确定当前玩家的匹配时间。例如，将表1所保存的游戏2中对弈水平分数21±5的区间内的对弈水平分数对应的匹配时间的平均值，确定为当前玩家的匹配时间。

在一些情况下，若上述表1中未存储与当前玩家的对弈水平分数相同的对弈水平分数时，则可以根据表1的目标游戏类型中，与当前玩家的对弈水平分数相近的对弈水平分数对应的匹配时间，确定当前玩家的匹配时间。

在一些实施例中，本申请实施例的历史玩家的匹配时间数据包括历史玩家在N个游戏类型中的每个游戏类型的M个对弈水平分数区间下的匹配时间。

示例性的，历史玩家的匹配时间数据如表2所示：

表2

上述表2示出了历史玩家在N个游戏中的每个游戏的[a0,a1]、[a1,a2]…，[aM-1,aM]，这M个对弈水平分数区间中的每个对弈水平分数区间下的匹配时间数据。

也就是说，本申请实施例，当历史玩家匹配成局时，根据历史玩家所选的游戏类型，以及历史玩家的对弈水平分数，将该历史玩家的匹配时间存储在上述表2中。例如，历史玩家c所选的游戏类型为游戏2，历史玩家c在游戏2中的对弈水平分数为a11，该a11 位于对弈水平分数区间[a1,a2]中，此时，可以将该历史玩家c的匹配时间存储在表2的数据22中。

在匹配时间预测时，服务器可以基于上述表2所保存的历史玩家的匹配时间数据，进行匹配时间预测。具体的，服务器接收到客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求时，首先根据上述步骤，确定出当前玩家所选的目标游戏类型，以及当前玩家在该目标游戏中的对弈水平分数。接着，服务器根据目标游戏类型和当前玩家的对弈水平分数，将上述表2中游戏类型为目标游戏类型，且当前玩家的对弈水平分数所在的对弈水平分数所在的分数区间对应的匹配时间数据，确定为目标匹配时间数据。最后，根据该目标匹配时间数据确定当前玩家的匹配时间。

示例性的，假设当前玩家所选的目标游戏为游戏2，当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数为a11，对弈水平分数a11所在的分数区间为[a1,a2]。将上述表2中，游戏2的分数区间为[a1,a2]对应的匹配时间数据22确定为目标匹配时间数据。根据数据22确定当前玩家的匹配时间。

本申请实施例对上述表2中所包括的匹配时间数据的类型不做限制。

示例1，上述匹配时间数据包括各历史玩家的匹配时间。此时，上述根据数据22确定当前玩家的匹配时间可以是，将数据22中各历史玩家的匹配时间的平均值，确定为当前玩家的匹配时间。

示例2，匹配时间数据包括各历史玩家的匹配总时间和匹配成功总次数。此时，本申请实施例的历史玩家的匹配时间数据包括预设时间段内，历史玩家在不同游戏类型的每一个不同对弈水平分数区间下的匹配总时间和匹配成功总次数。

示例性的，以N个游戏类型，M个对弈水平分数区间为例，本申请实施例的历史玩家的匹配时间数据如表3所示：

表3

上述表3示出了历史玩家在N个游戏的M个对弈水平分数区间[a0,a1]、[a1,a2]…，[aM-1,aM]下的匹配总时间和匹配成功总次数。

如表3所示，也就是说，本申请实施例将不同玩家在同一游戏的同一个对弈水平分数下的匹配时间进行累加，保存成为一个匹配总时间，同时保存一个匹配成功总次数，共保存两个数据，大大降低了需要保存的数据量，进而降低了匹配时间数据的存储代价。

在上述表3的基础上，上述S203-A包括如下步骤：

S203-A11、在历史玩家的匹配时间数据中，查询目标游戏类型对应的匹配时间数据；

S203-A12、将目标游戏类型对应的匹配时间数据中，当前玩家的对弈水平分数所在的对弈水平分数区间下的第一匹配总时间和第一匹配成功总次数，确定为目标匹配时间数据。

举例说明，假设当前玩家所选择的目标游戏类型为游戏2，当前玩家在该游戏2中的对弈水平分数为a11。这样，服务器首先根据目标游戏类型，在上述表3所示历史玩家的匹配时间数据中，查询目标游戏类型(即游戏2)对应的匹配时间数据。接着，服务器根据当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数(即a11)，确定a11所在的对弈水平分数区间为[a1,a2]。在目标游戏类型(即游戏2)对应的匹配时间数据中查询[a1,a2]下的匹配总时间N2，匹配成功总次数N2。为了便于描述，本申请实施例将匹配总时间N2记为第一匹配总时间，将匹配成功总次数N2记为第一匹配总次数。

对应的，上述S203-B中根据目标匹配时间数据，确定当前玩家的匹配时间可以是，将上述确定出的第一匹配总时间与第一匹配总次数的比值，确定为当前玩家的匹配时间。例如，当前玩家的匹配时间＝匹配总时间N2/匹配成功总次数N2。

本申请实施例中，根据玩家组队后，队伍中玩家数量的不同，对历史玩家的匹配时间数据进行再次划分。即在一些实施例中，历史玩家的匹配时间数据包括预设时间段内，历史玩家在不同游戏类型与不同队列类型组合下的匹配时间数据，每个组合下的匹配时间数据包括不同对弈水平分数区间下的匹配总时间和匹配成功总次数。

本申请实施例对队伍类型不做限制。

在一些实施例中，队伍类型包括单人队伍，双人队伍，三人队伍，四人队伍和五人队伍等。

示例1，以N个游戏类型，K个队伍类型，M个对弈水平分数区间为例，本申请实施例的历史玩家的匹配时间数据如表4所示：

表4

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上述表4示出了，历史玩家，在N个不同游戏和K个不同队列组合中，每个组合下的M个不同对弈水平分数区间的匹配总时间和匹配成功总次数。

如表4所示，也就是说，本申请实施例将不同玩家在同一游戏、同一个队列类型的同一个对弈水平分数下的匹配时间进行累加，保存成为一个匹配总时间，同时保存一个匹配成功总次数，共保存两个数据，大大降低了需要保存的数据量，进而降低了匹配时间数据的存储代价。

上述表4只是一种历史玩家的匹配时间数据的一种存储方式。在一些实施例中，还可以将游戏类型和队伍类型先进行组合后再进行存储。假设，本申请实施例的游戏类型包括普通匹配，排位，人机匹配，大乱斗匹配，无限火力匹配、队伍类型包括匹配单人队伍，匹配双人队伍，匹配三人队伍，匹配四人队伍，匹配五人队伍。由于大乱斗匹配，无限火力匹配对队伍数量不限制，因此，本申请实施例中不同游戏和不同队列的组合包括：匹配单人队伍，匹配双人队伍，匹配三人队伍，匹配四人队伍，匹配五人队伍，排位单人队伍，排位双人队伍，排位三人队伍，排位四人队伍，排位五人队伍，人机匹配，大乱斗匹配，无限火力匹配。此时，本申请实施例的历史玩家的匹配时间数据如表5所示：

表5

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上述表5示出了，历史玩家，在不同游戏类型和不同队列类型组合下的M个不同对弈水平分数区间的匹配总时间和匹配成功总次数。

在一些实施例中，上述表1至表5所示的历史玩家的匹配时间数据中还可以包括默认平均值，该默认平均值为服务器为历史玩家设置的一默认匹配等待时间。例如，对于排位三人队伍下的对弈水平分数区间[a0,a1]，上述表5所保存的数据较少，或者无数据时，则服务器将默认平均值确定为当前玩家在排位三人队伍下的匹配时间。也就是说，默认平均值为一预设值，或者为不同游戏类型、不同队列类型下的匹配时间的平均值。

在上述表4或5的基础上，上述S203-A包括如下S203-A21至S203-A24的步骤：

S203-A21、确定当前玩家所选的目标队列类型；

S203-A22、在历史玩家的匹配时间数据中，查询目标游戏类型对应的匹配时间数据；

S203-A23、在目标游戏类型对应的匹配时间数据中，查询目标游戏类型对应的匹配时间数据；

S203-A24、将目标游戏类型对应的匹配时间数据中，当前玩家的对弈水平分数所在的对弈水平分数区间下的第一匹配总时间和第一匹配成功总次数，确定为目标匹配时间数据。

本申请实施例中，服务器确定当前玩家所选的目标队列类型的方式包括但不限于如下几种：

方式一，客户端将当前玩家所选择的目标队列类型发送给服务器，例如客户端将当前玩家所选择的目标队列类型，携带在游戏匹配请求中发送给服务器。服务器通过解析该游戏匹配请求，得到该当前玩家所选择的目标队列类型。

方式二，上述游戏匹配请求中包括当前玩家的标识信息，服务器解析游戏匹配请求，得到当前玩家的标识信息，并根据当前玩家的标识信息，确定当前玩家所选择的目标队列类型。例如，当前玩家在登录目标游戏时，客户端将当前玩家的用户信息和目标队列的标识信息发送给服务器，也就是说，服务器中保存了当前玩家的标识信息与目标队列的对应关系。这样当游戏匹配请求中包括当前玩家的标识信息时，服务器可以根据当前玩家的标识信息，确定出当前玩家所选择的目标队列类型。

服务器根据上述方法确定出当前玩家所选的目标队列类型后，首先根据当前玩家所选的目标游戏类型，在历史玩家的匹配时间数据中，查询目标游戏类型对应的匹配时间数据；接着，根据当前玩家所选的目标队伍类型，在目标游戏类型对应的匹配时间数据中，查询目标游戏类型对应的匹配时间数据。然后，确定当前玩家在目标游戏类型、目标队列类型的对弈水平分数，所在的对弈水平分数区间。最后，将目标游戏类型对应的匹配时间数据中，当前玩家的对弈水平分数所在的对弈水平分数区间下的第一匹配总时间和第一匹配成功总次数，确定为目标匹配时间数据。

对应的，上述S203-B中根据目标匹配时间数据，确定当前玩家的匹配时间可以是，将上述确定出的第一匹配总时间与第一匹配总次数的比值，确定为当前玩家的匹配时间。

S204、服务器将预测的当前玩家的匹配时间发送给客户端进行显示。

S205、客户端显示当前玩家的匹配时间。

示例性的，假设当前玩家所选的目标游戏类型为普通匹配，所选的目标队伍类型为单人队列，这样服务器基于上述表5，服务器根据当前玩家在单人匹配游戏中的对弈水平分数，预测出当前玩家的匹配时间，例如图4所示，匹配时间预计为25秒。

示例性的，假设当前玩家所选的目标游戏类型为普通匹配，所选的目标队伍类型为双人队列。这样服务器基于上述表5，根据当前玩家在双人匹配游戏中的对弈水平分数，预测出当前玩家的匹配时间，例如图5所示，匹配时间预计为17秒。

示例性的，假设当前玩家所选的目标游戏类型为排位，所选的目标队伍类型为单人队列。这样服务器基于上述表5，根据当前玩家在单人排位游戏中的对弈水平分数，预测出当前玩家的匹配时间，例如图6所示，匹配时间预计为23秒。

在一些实施例中，若当前玩家所选的目标游戏类型为人机匹配，大乱斗匹配，无限火力匹配时，预示队列人数较多，且人数不固定，此时，无需确定当前玩家的目标队伍类型，可以直接根据目标游戏类型确定当前玩家的匹配时间。

示例性的，假设当前玩家所选的目标游戏类型为极地大乱斗，这样服务器基于上述表 5，根据当前玩家在极地大乱斗游戏中的对弈水平分数，预测出当前玩家的匹配时间，例如图7所示，匹配时间预计为15秒。

本申请实施例提供的游戏匹配时间的预测方法，客户端响应于当前玩家的游戏匹配操作，向服务器发送游戏匹配请求，该游戏匹配请求用于请求当前玩家的匹配时间；服务器响应于客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求，确定当前玩家所选择的目标游戏类型，以及当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数，接着，服务器根据目标游戏类型、对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据，预测当前玩家的匹配时间，并将预测的当前玩家的匹配时间发送给客户端进行显示。即本申请实施例，在确定当前玩家的匹配时间时，充分考虑了游戏类型和对弈水平分数对匹配时间的影响，进而提高了匹配时间的预测准确性。

上文对匹配时间的预测过程进行了介绍，下面结合具体的实施例对匹配时间的保存过程进行介绍。

图8为本申请一实施例提供的游戏匹配时间的预测方法流程示意图，如图8所示，包括：

S301、客户端响应于当前玩家的游戏匹配操作，向服务器发送游戏匹配请求。

S302、服务器响应于客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求，确定当前玩家所选择的目标游戏类型，以及当前玩家在目标游戏中的对弈水平分数。

S303、服务器根据目标游戏类型、当前玩家的对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据，预测当前玩家的匹配时间。

S304、服务器将预测的当前玩家的匹配时间发送给客户端进行显示。

S305、客户端显示当前玩家的匹配时间。

上述S301至S305的过程参照上述S201至S205的描述，在此不再赘述。

S306、客户端响应于当前玩家的接收匹配操作，向服务器发送匹配成功信息。

该匹配成功信息用于指示当前玩家匹配成功。

如图4至图7所示，服务器根据上述方法，预测出当前玩家的匹配时间，并将该匹配时间发送给客户端上进行显示。客户端除了显示匹配时间外，还显示取消匹配的选项。若当前玩家点击该取消匹配选项时，则匹配失败，此时，当前玩家的匹配时间不进行保存。

若当前玩家未点击取消匹配的选项，而是等待整个匹配过程结束，如图9所示，匹配结束后，界面上显示接收匹配的确认选项。此时，若当前用户点击该确认匹配的选项，客户端响应于当前玩家的接收匹配操作，向服务器发送匹配成功信息，该匹配成功信息用于指示当前玩家匹配成功。

S307、服务器响应于匹配成功信息，保存当前玩家的匹配时间。

服务器接收到客户端发送的匹配成功信息后，将预测的当前玩家的匹配时间进行保存。

在一些实施例中，客户端上报匹配时间时，需要根据游戏类型，队伍类型进行上报，上报的时候会根据游戏类型转化为不同的前缀，后缀是队伍类型，这样每次上报的数据就会落到不同统计区间中。

例如，首先根据游戏类型进行转化，其中不同游戏类型对应不同的前缀，不同队伍类型对应不同的后缀。这样，可以根据当前玩家所选的目标游戏类型，在当前玩家的匹配时间之前添加前缀，同时，根据当前玩家所选的目标队伍类型，在当前玩家的匹配时间之后添加后缀。这样，服务器可以根据当前玩家的匹配时间的前缀，确定出该匹配时间对应的游戏类型为目标游戏类型，根据当前玩家的匹配时间的后缀，确定出该匹配时间对应的队伍类型为目标游戏类型，进而将该匹配时间存储在目标游戏类型、目标队伍类型下的统计区间中。

在一些实施例中，客户端还可以在匹配成功信息中携带当前玩家的标识信息。这样服务器可以根据当前玩家的标识信息，确定出该匹配时间对应的游戏类型为目标游戏类型，对应的队伍类型为目标队伍类型，进而将该匹配时间存储在目标游戏类型、目标队伍类型下的统计区间中。

在一些实施例中，如表4或表5所示，历史玩家的匹配时间数据包括预设时间段内，历史玩家在不同游戏类型与不同队列类型组合下的匹配时间数据。这样，根据上述步骤，确定出当前玩家的匹配时间对应的目标游戏类型和目标队伍类型，以及当前玩家在目标游戏类型和目标队伍类型下的对弈水平分数后，可以确定出目标游戏类型、目标队伍类型以及当前玩家的对弈水平分数所在对弈水平分数区间下的第一匹配总时间和第一匹配总次数。接着，将当前玩家的匹配时间累加至该第一匹配总时间中，且对该第一匹配成功总次数加一。

举例说明，以当前玩家所选的为单人匹配队伍为例，服务器根据当前玩家在单人匹配队伍游戏中的对弈水平分数(例如elo分)，将当前玩家的匹配时间，存储在当前玩家的对弈水平分数所在的对弈水平分数区间下的匹配时间数据中。例如，elo分最大值为5000，每100分为一个分段，总共分为5000/100＝50个分段，假设当前玩家在单人匹配队伍游戏中的elo分为150，则服务器将当前玩家在单人匹配队伍中的匹配时间存储在单人匹配队伍中elo分区间101～200下的匹配时间数据中，即将当前玩家的匹配时间累积在101～200 区间下的匹配总时间中，且匹配成功总次数叠加1。

在一些实施例中，为了降低数据存储代价，以及提供匹配时间的预测准确性，则本申请实施例只保存近期预设时间段内的匹配时间数据，也就是说，本申请实施例的历史匹配时间数据周期性更新。例如，每隔5分钟更新一次，即保存近5分钟内的匹配时间数据。

本申请实施例可以根据游戏类型，队伍类型来进行分开统计每次玩家匹配时需要统计的预估时间，在平行扩展的时候，对代码的改动较少，只需要新加游戏类型就可以统计出对新加游戏模式的匹配时间预估，减少了开发人员的维护成本，并且易于扩展。

本申请实施例，可以应用到涉及不同类型的等待排队场景，通过统计过往的数据，对以往的数据进行分类，取一段时间内的平均值，得出该类型的数据在同一段时间内的一个预估时间。

本申请实施例，客户端响应于当前玩家的接收匹配操作，向服务器发送匹配成功信息，服务器根据匹配成功信息，保存当前玩家的匹配时间，例如，将当前玩家的匹配时间累加至第一匹配总时间中，且对第一匹配成功总次数加一。

以上结合附图详细描述了本申请的优选实施方式，但是，本申请并不限于上述实施方式中的具体细节，在本申请的技术构思范围内，可以对本申请的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本申请的保护范围。例如，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本申请对各种可能的组合方式不再另行说明。又例如，本申请的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本申请的思想，其同样应当视为本申请所公开的内容。

还应理解，在本申请的各种方法实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

上文结合图2至图9，详细描述了本申请的方法实施例，下文结合图10至图12，详细描述本申请的装置实施例。

图10为本申请一实施例提供的游戏匹配时间的预测装置的结构示意图。该预测装置应用于服务器。

如图10所示，该预测装置10包括：

确定单元11，用于响应于客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求，确定所述当前玩家所选择的目标游戏类型，以及所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数，所述游戏匹配请求用于请求所述当前玩家的匹配时间；

预测单元12，用于根据所述目标游戏类型、所述对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据，预测所述当前玩家的匹配时间；

处理单元13，用于将预测的所述当前玩家的匹配时间发送给所述客户端进行显示。

在一些实施例中，预测单元12，具体用于在所述历史玩家的匹配时间数据中，查询所述目标游戏类型和所述对弈水平分数对应的目标匹配时间数据；根据所述目标匹配时间数据，确定所述当前玩家的匹配时间。

在一些实施例中，所述历史玩家的匹配时间数据包括预设时间段内，历史玩家在不同游戏类型的每一个不同对弈水平分数区间下的匹配总时间和匹配成功总次数，所述预测单元12，具体用于在所述历史玩家的匹配时间数据中，查询所述目标游戏类型对应的匹配时间数据；将所述目标游戏类型对应的匹配时间数据中，所述当前玩家的对弈水平分数所在的对弈水平分数区间下的第一匹配总时间和第一匹配成功总次数，确定为所述目标匹配时间数据。

在一些实施例中，所述历史玩家的匹配时间数据包括预设时间段内，历史玩家在不同游戏类型与不同队列类型组合下的匹配时间数据，每个组合下的匹配时间数据包括不同对弈水平分数区间下的匹配总时间和匹配成功总次数，所述预测单元12，具体用于确定所述当前玩家所选的目标队列类型；在所述历史玩家的匹配时间数据中，查询所述目标游戏类型对应的匹配时间数据；在所述目标游戏类型对应的匹配时间数据中，查询所述目标游戏类型对应的匹配时间数据；将所述目标游戏类型对应的匹配时间数据中，所述当前玩家的对弈水平分数所在的对弈水平分数区间下的第一匹配总时间和第一匹配成功总次数，确定为所述目标匹配时间数据。

在一些实施例中，所述预测单元12，具体用于将所述第一匹配总时间和所述第一匹配成功总次数的比值，确定为所述当前玩家的匹配时间。

在一些实施例中，处理单元13，还用于接收所述客户端发送的匹配成功信息，所述匹配成功信息用于指示所述当前玩家匹配成功；响应于所述匹配成功信息，保存所述当前玩家的匹配时间。

在一些实施例中，处理单元13，具体用于将所述当前玩家的匹配时间累加至所述第一匹配总时间中，且对所述第一匹配成功总次数加一。

在一些实施例中，所述历史匹配时间数据周期性更新。

在一些实施例中，所述游戏匹配请求包括所述当前玩家的标识信息，所述确定单元 11，具体用于根据所述当前玩家的标识信息，确定所述当前玩家所选择的目标游戏类型，以及所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数。

在一些实施例中，所述确定单元11，具体用于若所述游戏匹配请求包括所述当前玩家所选的目标队列类型，则通过解析所述游戏匹配请求，得到所述当前玩家所选的目标队列类型。

在一些实施例中，所述历史玩家的匹配时间数据为所述历史玩家匹配成局时的匹配时间数据。

应理解的是，装置实施例与方法实施例可以相互对应，类似的描述可以参照方法实施例。为避免重复，此处不再赘述。具体地，图10所示的装置可以执行上述方法的实施例，并且装置中的各个模块的前述和其它操作和/或功能分别为了实现服务器对应的方法实施例，为了简洁，在此不再赘述。

图11为本申请一实施例提供的游戏匹配时间的预测装置的结构示意图。该预测装置应用于客户端。

如图11所示，该预测装置20包括：

发送单元21，用于响应于当前玩家的游戏匹配操作，向服务器发送游戏匹配请求，所述游戏匹配请求用于请求所述当前玩家的匹配时间；

接收单元22，用于接收所述服务器发送的所述当前玩家的匹配时间，所述当前玩家的匹配时间是根据所述当前玩家所选的目标游戏类型、所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据预测得到的；

显示单元23，用于显示所述当前玩家的匹配时间。

在一些实施例中，所述历史玩家的匹配时间数据包括预设时间段内，历史玩家在不同游戏类型的每一个不同对弈水平分数区间下的匹配总时间和匹配成功总次数；

其中，所述当前玩家的匹配时间为所述历史玩家的匹配时间数据中，所述目标游戏类型和所述当前玩家的对弈水平分数对应的第一匹配总时间和第一匹配成功总次数的比值。

在一些实施例中，所述历史玩家的匹配时间数据包括预设时间段内，历史玩家在不同游戏类型与不同队列类型组合下的匹配时间数据，每个组合下的匹配时间数据包括不同对弈水平分数区间下的匹配总时间和匹配成功总次数；

其中，所述当前玩家的匹配时间为所述历史玩家的匹配时间数据中，所述目标游戏类型、所述当前玩家所选的目标队列类型和所述当前玩家的对弈水平分数对应的第一匹配总时间和第一匹配成功总次数的比值。

在一些实施例中，所述发送单元21，还用于响应于所述当前玩家的接收匹配操作，向所述服务器发送匹配成功信息，所述匹配成功信息用于指示所述当前玩家匹配成功。

在一些实施例中，所述游戏匹配请求包括当前玩家的标识信息，以及所述服务器基于所述当前玩家的标识信息确定所述当前玩家所选择的目标游戏类型，以及所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数。

在一些实施例中，所述游戏匹配请求包括所述当前玩家所选的目标队列类型。

应理解的是，装置实施例与方法实施例可以相互对应，类似的描述可以参照方法实施例。为避免重复，此处不再赘述。具体地，图11所示的装置可以执行上述方法的实施例，并且装置中的各个模块的前述和其它操作和/或功能分别为了实现客户端对应的方法实施例，为了简洁，在此不再赘述。

上文中结合附图从功能模块的角度描述了本申请实施例的装置。应理解，该功能模块可以通过硬件形式实现，也可以通过软件形式的指令实现，还可以通过硬件和软件模块组合实现。具体地，本申请实施例中的方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路和/或软件形式的指令完成，结合本申请实施例公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。可选地，软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器、可编程只读存储器、电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域的成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法实施例中的步骤。

图12是本申请实施例提供的电子设备的示意性框图，该电子设备可以为服务器或终端设备，用于执行上述方法实施例。

如图12所示，该电子设备40可包括：

存储器41和存储器42，该存储器41用于存储计算机程序，并将该程序代码传输给该存储器42。换言之，该存储器42可以从存储器41中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。

例如，该存储器42可用于根据该计算机程序中的指令执行上述方法实施例。

在本申请的一些实施例中，该存储器42可以包括但不限于：

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)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable 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、分立硬件组件等等。

在本申请的一些实施例中，该存储器41包括但不限于：

易失性存储器和/或非易失性存储器。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器 (Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double DataRate SDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synch link DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DR RAM)。

在本申请的一些实施例中，该计算机程序可以被分割成一个或多个模块，该一个或者多个模块被存储在该存储器41中，并由该存储器42执行，以完成本申请提供的方法。该一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述该计算机程序在该视频制作设备中的执行过程。

如图12所示，该电子设备40还可包括：

收发器40，该收发器43可连接至该存储器42或存储器41。

其中，存储器42可以控制该收发器43与其他设备进行通信，具体地，可以向其他设备发送信息或数据，或接收其他设备发送的信息或数据。收发器43可以包括发射机和接收机。收发器43还可以进一步包括天线，天线的数量可以为一个或多个。

应当理解，该视频制作设备中的各个组件通过总线系统相连，其中，总线系统除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。

根据本申请的一个方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机执行时使得该计算机能够执行上述方法实施例的方法。或者说，本申请实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，该指令被计算机执行时使得计算机执行上述方法实施例的方法。

根据本申请的另一个方面，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。计算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，使得该计算设备执行上述方法实施例的方法。

换言之，当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例该的流程或功能。该计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，该计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如数字视频光盘(digital video disc，DVD))、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。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。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，该模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，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。例如，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。

以上内容，仅为本申请的具体实施方式，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以该权利要求的保护范围为准。

Claims (15)

1.一种游戏匹配时间的预测方法，其特征在于，应用于服务器，包括：

响应于客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求，确定所述当前玩家所选择的目标游戏类型，以及所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数，所述游戏匹配请求用于请求所述当前玩家的匹配时间；

根据所述目标游戏类型、所述对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据，预测所述当前玩家的匹配时间；

将预测的所述当前玩家的匹配时间发送给所述客户端进行显示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标游戏类型、所述对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据，预测所述当前玩家的匹配时间，包括：

在所述历史玩家的匹配时间数据中，查询所述目标游戏类型和所述对弈水平分数对应的目标匹配时间数据；

根据所述目标匹配时间数据，确定所述当前玩家的匹配时间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史玩家的匹配时间数据包括预设时间段内，历史玩家在不同游戏类型的每一个不同对弈水平分数区间下的匹配总时间和匹配成功总次数，所述在所述历史玩家的匹配时间数据中，查询所述目标游戏类型和所述对弈水平分数对应的目标匹配时间数据，包括：

在所述历史玩家的匹配时间数据中，查询所述目标游戏类型对应的匹配时间数据；

将所述目标游戏类型对应的匹配时间数据中，所述当前玩家的对弈水平分数所在的对弈水平分数区间下的第一匹配总时间和第一匹配成功总次数，确定为所述目标匹配时间数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史玩家的匹配时间数据包括预设时间段内，历史玩家在不同游戏类型与不同队列类型组合下的匹配时间数据，每个组合下的匹配时间数据包括不同对弈水平分数区间下的匹配总时间和匹配成功总次数，

所述在所述历史玩家的匹配时间数据中，查询所述目标游戏类型和所述对弈水平分数对应的目标匹配时间数据，包括：

确定所述当前玩家所选的目标队列类型；

在所述历史玩家的匹配时间数据中，查询所述目标游戏类型对应的匹配时间数据；

在所述目标游戏类型对应的匹配时间数据中，查询所述目标游戏类型对应的匹配时间数据；

将所述目标游戏类型对应的匹配时间数据中，所述当前玩家的对弈水平分数所在的对弈水平分数区间下的第一匹配总时间和第一匹配成功总次数，确定为所述目标匹配时间数据。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标匹配时间数据，确定所述当前玩家的匹配时间，包括：

将所述第一匹配总时间和所述第一匹配成功总次数的比值，确定为所述当前玩家的匹配时间。

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：

接收所述客户端发送的匹配成功信息，所述匹配成功信息用于指示所述当前玩家匹配成功；

响应于所述匹配成功信息，保存所述当前玩家的匹配时间。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述响应于所述匹配成功信息，保存所述当前玩家的匹配时间，包括：

将所述当前玩家的匹配时间累加至所述第一匹配总时间中，且对所述第一匹配成功总次数加一。

8.一种游戏匹配时间的预测方法，其特征在于，应用客户端，包括：

响应于当前玩家的游戏匹配操作，向服务器发送游戏匹配请求，所述游戏匹配请求用于请求所述当前玩家的匹配时间；

接收所述服务器发送的所述当前玩家的匹配时间，所述当前玩家的匹配时间是根据所述当前玩家所选的目标游戏类型、所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据预测得到的；

显示所述当前玩家的匹配时间。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述历史玩家的匹配时间数据包括预设时间段内，历史玩家在不同游戏类型的每一个不同对弈水平分数区间下的匹配总时间和匹配成功总次数；

其中，所述当前玩家的匹配时间为所述历史玩家的匹配时间数据中，所述目标游戏类型和所述当前玩家的对弈水平分数对应的第一匹配总时间和第一匹配成功总次数的比值。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述历史玩家的匹配时间数据包括预设时间段内，历史玩家在不同游戏类型与不同队列类型组合下的匹配时间数据，每个组合下的匹配时间数据包括不同对弈水平分数区间下的匹配总时间和匹配成功总次数；

其中，所述当前玩家的匹配时间为所述历史玩家的匹配时间数据中，所述目标游戏类型、所述当前玩家所选的目标队列类型和所述当前玩家的对弈水平分数对应的第一匹配总时间和第一匹配成功总次数的比值。

11.根据权利要求8-10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所述当前玩家的接收匹配操作，向所述服务器发送匹配成功信息，所述匹配成功信息用于指示所述当前玩家匹配成功。

12.一种游戏匹配时间的预测装置，其特征在于，应用于服务器，包括：

确定单元，用于响应于客户端发送的当前玩家的游戏匹配请求，确定所述当前玩家所选择的目标游戏类型，以及所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数，所述游戏匹配请求用于请求所述当前玩家的匹配时间；

预测单元，用于根据所述目标游戏类型、所述对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据，预测所述当前玩家的匹配时间；

处理单元，用于将预测的所述当前玩家的匹配时间发送给所述客户端进行显示。

13.一种游戏匹配时间的预测装置，其特征在于，应用于客户端，包括：

发送单元，用于响应于当前玩家的游戏匹配操作，向服务器发送游戏匹配请求，所述游戏匹配请求用于请求所述当前玩家的匹配时间；

接收单元，用于接收所述服务器发送的所述当前玩家的匹配时间，所述当前玩家的匹配时间是根据所述当前玩家所选的目标游戏类型、所述当前玩家在所述目标游戏中的对弈水平分数，以及历史玩家的匹配时间数据预测得到的；

显示单元，用于显示所述当前玩家的匹配时间。

14.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，处理器；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序以实现如上述权利要求1至7或8至11任一项所述的方法。

15.一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中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至7或8至11任一项所述的方法。