[发明专利]一种基于大数据的游戏物品推送方法及系统

说明书

本发明的技术方案包括一种基于大数据的游戏物品推送方法及系统，用于实现：根据概率系统，按照传统模式进行游戏的系统设计；根据游戏的系统设计，建立数据模型；根据游戏的系统设计，建立反馈系统模型进行动态修改；游戏测试进行用户数据采集，让系统根据游戏数据，动态产生自适应参数；将对应参数发布于正式游戏系统，上线运营。本发明的有益效果为：游戏的奖励系统更加具有动态协调性，保持游戏系统的平衡，从而让玩家在游戏系统种寻找到自己的目标和期望，进而延长游戏的存活生命周期；添加更多维度给大数据系统；让奖励系统具有变化性.大数据系统根据所有玩家的游戏数据，动态调整奖励物品的生成概率，具有实时变化性。

技术领域

本发明涉及一种基于大数据的游戏物品推送方法及系统，属于互联网技术领域。

背景技术

随着游戏的日趋雷同，传统的游戏的制作方式，往往是基于游戏的整个系统根据概率进行游戏奖励物品的发放.以上方法往往是根据游戏的整个系统进行考虑，但是并没有根据玩家的需求进行系统设计和考虑.因为玩家在游戏中的需求是不一样的，因此以方法具有一定的片面性。

传统方式的缺陷:

1.根据概率进行奖励物品的生成，从而达到游戏系统的动态平衡.参考因素比较单一；

2.奖励物品没法根据玩家期望进行动态调整，来让游戏具有趣味性和可玩性。

(往往奖励了很多物品，但是都不是自己需求的，经济学上称之为资产过剩)。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于大数据的游戏物品推送方法及系统，根据概率系统，按照传统模式进行游戏的系统设计；根据游戏的系统设计，建立数据模型(主要按照正态分布模型和均匀分布模型，指数分布模型等)；根据游戏的系统设计，建立反馈系统模型(主要采用指数拟合模型，偏差最小化模型等)进行动态修改；游戏测试进行用户数据采集，让系统根据游戏数据，动态产生自适应参数；将对应参数发布于正式游戏系统，上线运营。

本发明解决其问题所采用的技术方案一方面是：一种基于大数据的游戏物品推送方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、采集用户信息，其中用户信息包括用户当前装备的物品信息、用户所持有的物品信息以及用户等级信息；S200、根据用户信息设置用户对游戏物品的初始期望值；S300、启动游戏运营，并实时采集用户信息，通过建立数据模型得到用户对游戏内物品的期望值，其中数据模型包括但不限于正态分布模型、均匀分布模型以及指数分布模型；S400、将S300得到的用户期望通过反馈系统模型进行二次处理，得到动态修正后的用户期望值，其中反馈系统模型包括但不限于指数拟合模型以及偏差最小化模型；S500、反复执行步骤S300到S400，并根据游戏系统提供的物品信息进行实时反馈，得到自适应参数，根据自适应参数和二次处理后的用户期望值，得到动态的用户期望值。

进一步的，所述S100包括：S101、通过互联网和/或游戏服务器中存储的用户历史数据，得到用户信息，其中用户信息包括用户当前穿戴在人物上的物品装备信息、用户背包/或仓库中存储的物品装备信息以及用户角色的等级信息和角色信息。

进一步的，所述S300包括：S301、开放游戏运营，同时实时记录用户在游玩游戏中的用户信息；S302、建立数据模型，该模型包括但不限于正态分布模型、均匀分布模型以及指数分布模型；S303、以用户信息作为输入源，数据模型以用户信息为基础进行期望值计算，得到一次处理后的每个游戏用户的期望值，其中期望值即为用户对游戏提供的物品的期望值大小。

进一步的，所述S400包括：S401、建立反馈系统模型，该模型包括但不限于指数拟合模型以及偏差最小化模型；S402、根据步骤S300得到的一次处理后的用户的期望值，作为反馈系统模型输入源，反馈系统模型以一次处理后的用户的期望值为基础，得到二次处理后的每个游戏用户的期望值，其中期望值即为用户对游戏提供的物品的期望值大小。