[发明专利]一种游戏数据的处理方法和装置

权利要求书

1.一种游戏数据的处理方法，其特征在于，包括：

获取游戏日志数据；

依据所述游戏日志数据对游戏用户进行划分，获得至少一个用户群体信息；

从所述游戏日志数据中提取出所述用户群体信息对应的特征维度数据；

将所述用户群体信息及对应的特征维度数据输入至决策树模型，获得训练后的决策树模型及对应的模型文件；

根据筛选条件对所述模型文件中的决策路径数据进行筛选，获得筛选后的决策路径数据，并提取出所述筛选后的决策路径数据，所述筛选后的决策路径数据包括每个节点所表示的决策规则、每个节点上用户的数量信息；所述筛选条件包括节点上的流失用户数量占比或留存用户数量占比达到第一阈值，或者，节点上的流失用户数量占比相较于上一节点的流失用户数量大于指定数量且该节点上的总人数大于第二阈值，或者，节点流失样本占比大于留存样本占比且上一节点的留存样本占比大于流失样本占比；

依据所述决策规则和对应的用户的数量信息确定流失原因。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

针对所述训练后的决策树模型进行可视化，获得模型可视化结果。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述依据所述游戏日志数据对游戏用户进行划分，获得至少一个用户群体信息的步骤包括：

提取出所述游戏日志数据的预设时间段内的累计在线时长；

根据所述累计在线时长对游戏用户进行划分，获得所述用户群体信息。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述从所述游戏日志数据中提取出所述用户群体信息对应的特征维度数据的步骤包括：

从所述游戏日志数据提取出所述用户群体信息对应的初始维度数据；

提取出所述初始维度数据中的特征维度数据。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述用户群体信息及对应的特征维度数据输入至决策树模型，获得训练后的决策树模型及对应的模型文件的步骤包括：

将所述用户群体信息及对应的特征维度数据输入至决策树模型，获得训练后的决策树模型；

将所述训练后的决策树模型进行解析，获得所述模型文件。

6.一种游戏数据的处理装置，其特征在于，包括：

游戏日志数据获取模块，用于获取游戏日志数据；

用户群体信息获得模块，用于依据所述游戏日志数据对游戏用户进行划分，获得至少一个用户群体信息；

特征维度数据提取模块，用于从所述游戏日志数据中提取出所述用户群体信息对应的特征维度数据；

训练模块，用于将所述用户群体信息及对应的特征维度数据输入至决策树模型，获得训练后的决策树模型及对应的模型文件；

决策路径数据提取模块，用于根据筛选条件对所述模型文件中的决策路径数据进行筛选，获得筛选后的决策路径数据，并提取出所述筛选后的决策路径数据，所述筛选后的决策路径数据包括每个节点所表示的决策规则、每个节点上用户的数量信息；以及用于依据所述决策规则和对应的用户的数量信息确定流失原因；所述筛选条件包括节点上的流失用户数量占比或留存用户数量占比达到第一阈值，或者，节点上的流失用户数量占比相较于上一节点的流失用户数量大于指定数量且该节点上的总人数大于第二阈值，或者，节点流失样本占比大于留存样本占比且上一节点的留存样本占比大于流失样本占比。

7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的游戏数据的处理的步骤。

8.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的游戏数据的处理的步骤。