[发明专利]一种游戏胜率的预测方法、模型生成方法和装置

权利要求书

1.一种游戏胜率的预测方法，其特征在于，包括：

获取实时游戏战斗数据中预测时间点的特征数据，所述特征数据包括状态实时数据和团队位置数据；

将所述预测时间点的特征数据输入与所述预测时间点对应的预设分时预测模型，其中，所述分时预测模型具有多个输出节点；

获取所述分时预测模型的所述多个输出节点输出的多个预测结果；

根据所述多个预测结果，生成胜率预测信息；

其中，所述预设分时预测模型包括每分钟模型和最后一分钟模型，所述每分钟模型和所述最后一分钟模型具有相同预设数目的输出节点，所述胜率预测信息通过加权融合所述每分钟模型的预测结果和所述最后一分钟模型的预测结果得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述分时预测模型的所述多个输出节点输出的多个预测结果，包括：

获取所述每分钟模型的多个输出节点输出的第一预测结果；

获取所述最后一分钟模型的多个输出节点输出的第二预测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个预测结果，生成胜率预测信息，包括：

确定与所述第一预测结果匹配的第一权重系数，以及确定与所述第二预测结果匹配的第二权重系数；

采用所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述第一预测结果以及所述第二预测结果，生成所述胜率预测信息。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述将所述预测时间点的特征数据输入与所述预测时间点对应的预设分时预测模型之前，还包括：

将所述预测时间点的特征数据进行向量化，生成预测时间点的特征向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征向量包括第一方玩家的特征向量和第二方玩家的特征向量，所述将所述预测时间点的特征数据输入与所述预测时间点对应的分时预测模型，包括：

将所述第一方玩家的特征向量与所述第二方玩家的特征向量正向拼接，得到正向特征向量；

将所述第一方玩家的特征向量与所述第二方玩家的特征向量反向拼接，得到反向特征向量；

将所述预测时间点的正向特征向量输入与所述预测时间点对应的分时预测模型，以及将所述预测时间点的反向特征向量输入与所述预测时间点对应的分时预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述分时预测模型的所述多个输出节点输出的多个预测结果，包括：

获取所述分时预测模型的所述多个输出节点输出的与所述正向特征向量对应的预测结果；

获取所述分时预测模型的所述多个输出节点输出的与所述反向特征向量对应的预测结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个预测结果，生成胜率预测信息，包括：

计算与所述正向特征向量对应的预测结果以及与所述反向特征向量对应的预测结果的平均值；

采用所述平均值，生成所述胜率预测信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分时预测模型包括每分钟模型和最后一分钟模型，所述每分钟模型和所述最后一分钟模型分别具有预设数目的隐藏层，以及与最后一层隐藏层连接的Softmax层，所述Softmax层分别与所述多个输出节点连接；所述Softmax层用于将所述最后一层隐藏层的输出结果进行转换，并将转换后的输出结果分别输入到所述多个输出节点。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分时预测模型通过如下方式生成：

获取训练样本数据以及初始分时预测模型，其中，所述训练样本数据包括训练时间点的特征数据；

采用所述训练样本数据生成训练特征向量；

采用所述训练特征向量以及所述初始分时预测模型进行训练。