[发明专利]目标操作的确定方法和装置、存储介质及电子装置

权利要求书

1.一种目标操作的确定方法，其特征在于，包括：

检测到第一游戏角色的操作请求，其中，所述操作请求用于请求在客户端当前运行的一局游戏中所述第一游戏角色基于已获取到的第一对象所待执行的目标操作；

响应于所述操作请求，获取目标特征向量，其中，所述目标特征向量至少用于指示基于所述已获取到的第一对象形成得到目标对象集合的概率，所述目标对象集合包括所述已获取到的第一对象；

根据训练好的神经网络模型获取所述目标特征向量对应的所述目标操作，其中，所述训练好的神经网络模型是使用样本特征向量与样本操作之间的映射关系对第一神经网络模型进行训练得到的模型，在对第一神经网络模型进行训练时，所述第一神经网络模型的输入参数为所述样本特征向量，所述第一神经网络模型的输出参数为所述样本操作，所述训练好的神经网络模型用于指示所述目标特征向量与所述目标操作之间的映射关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标特征向量包括：

获取基于所述已获取到的第一对象形成得到所述目标对象集合的概率；

将所述概率作为所述目标特征向量中的第一维度的元素，其中，所述目标特征向量包括多个维度，所述多个维度包括所述第一维度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标特征向量还包括：

获取所述一局游戏中所述第二游戏角色至少基于已获取到的第二对象转移出的资源；

将所述资源进行归一化处理，得到归一化值；

将所述归一化值作为所述目标特征向量中的第二维度的元素，其中，所述多个维度还包括所述第二维度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述样本特征向量至少用于指示基于样本游戏角色已获取到的样本对象形成得到所述目标对象集合的概率；

所述样本游戏角色基于所述已获取到的样本对象执行所述样本操作后，至少满足以下任意一种目标条件：基于所述已获取到的样本对象形成得到所述目标对象集合的概率最高、基于所述已获取到的样本对象形成得到所述目标对象集合在所述一局游戏中胜出、所述样本游戏角色得到的资源最多、所述样本游戏角色损失的资源最少。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据训练好的神经网络模型获取所述目标特征向量对应的所述目标操作之后，所述方法还包括：

在所述客户端中控制所述第一游戏角色执行所述目标操作。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据训练好的神经网络模型获取所述目标特征向量对应的所述目标操作之后，所述方法还包括：

向所述客户端推送用于指示所述目标操作的操作信息，以指示在所述客户端中控制所述第一游戏角色执行所述目标操作。

7.一种目标操作的确定装置，其特征在于，包括：

检测单元，用于检测到第一游戏角色的操作请求，其中，所述操作请求用于请求在客户端当前运行的一局游戏中所述第一游戏角色基于已获取到的第一对象所待执行的目标操作；

第一获取单元，用于响应于所述操作请求，获取目标特征向量，其中，所述目标特征向量至少用于指示基于所述已获取到的第一对象形成得到目标对象集合的概率，所述目标对象集合包括所述已获取到的第一对象；

第二获取单元，用于根据训练好的神经网络模型获取所述目标特征向量对应的所述目标操作，其中，所述训练好的神经网络模型是使用样本特征向量与样本操作之间的映射关系对第一神经网络模型进行训练得到的模型，在对第一神经网络模型进行训练时，所述第一神经网络模型的输入参数为所述样本特征向量，所述第一神经网络模型的输出参数为所述样本操作，所述训练好的神经网络模型用于指示所述目标特征向量与所述目标操作之间的映射关系。