[发明专利]游戏对象的匹配方法、装置、电子设备及计算机可读介质

说明书

本公开涉及一种游戏对象的匹配方法、装置、电子设备及计算机可读介质，属于游戏技术领域。该方法包括：从日志数据中提取游戏对象的特征数据，包括排位分数、比赛时间参数、对手排位分数和比赛胜负参数；根据排位分数、比赛时间参数和对手排位分数得到模型参数，并根据模型参数确定损失函数；将真实胜率作为训练数据对损失函数进行迭代训练，以更新所述游戏对象的排位分数；当损失函数小于或等于损失阈值或迭代次数大于或等于迭代阈值时，确定更新后的排位分数，以根据所述排位分数对游戏对象进行匹配。本公开通过使用更加全面的游戏对象特征参数定义损失函数，并使用机器学习算法对损失函数进行迭代训练，可以有效提高玩家胜负的预测准确率。

技术领域

本公开涉及游戏技术领域，具体而言，涉及一种游戏对象的匹配方法、游戏对象的匹配装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

在多人在线战术竞技游戏类游戏中，需要通过匹配系统来平衡双方玩家的实力，使两方的水平尽可能地接近，从而在较大的程度上避免碾压局的发生，优化玩家的体验。

目前大多数匹配系统都是通过ELO(埃洛积分)算法来计算玩家的积分，但ELO算法中计算玩家积分的策略相对简单，只根据比赛的胜负来进行玩家分数的更新，且仅通过ELO积分的大小来预测玩家胜负的准确率也相对较低。

因此，需要一种能够计算匹配积分并根据该积分对玩家进行匹配，并且能够使预测玩家胜负的准确率提高的方法，从而更好地改善匹配系统的战斗质量。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种游戏对象的匹配方法、游戏对象的匹配装置、电子设备及计算机可读介质，进而至少在一定程度上提高玩家胜负的的预测准确率，改善匹配系统的战斗质量。

根据本公开的第一个方面，提供一种游戏对象的匹配方法，包括：

从游戏日志中获取日志数据，并从所述日志数据中提取所述游戏对象的特征数据；其中，所述特征数据包括所述游戏对象的排位分数、比赛时间参数、对手排位分数和比赛胜负参数；

根据所述游戏对象的排位分数、比赛时间参数和对手排位分数得到模型参数，并根据所述模型参数确定损失函数；

根据所述游戏对象的比赛胜负参数得到所述游戏对象的真实胜率，并将所述游戏对象的真实胜率作为训练数据对所述损失函数进行迭代训练，以更新所述游戏对象的排位分数；

当所述损失函数小于或等于损失阈值或迭代次数大于或等于迭代阈值时，确定更新后的所述游戏对象的排位分数，以根据所述排位分数对所述游戏对象进行匹配。

在本公开的一种示例性实施例中，所述模型参数包括比赛权重、对手均分和预测胜率，所述根据所述游戏对象的排位分数、比赛时间参数和对手排位分数得到模型参数，包括：

根据所述比赛时间参数和预设调节参数得到比赛权重；

根据所述比赛权重和所述游戏对象的排位分数得到对手均分；

根据所述游戏对象的排位分数和所述对手排位分数得到预测胜率。

在本公开的一种示例性实施例中，所述比赛时间参数包括最大比赛时间、最小比赛时间和所述游戏对象与对手的比赛时长，所述根据所述比赛时间参数和预设调节参数得到比赛权重，包括：

根据所述最大比赛时间、最小比赛时间和所述游戏对象与对手的比赛时长得到权重参数；

根据所述权重参数和预设调节参数得到比赛权重。

在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述比赛权重和所述游戏对象的排位分数得到对手均分，包括：