申请/专利权人：网易(杭州)网络有限公司

申请日：2020-07-17

公开（公告）日：2024-02-09

公开（公告）号：CN111803957B

主分类号：A63F13/792

分类号：A63F13/792

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.09#授权;2020.11.10#实质审查的生效;2020.10.23#公开

摘要：本申请提供了一种网络游戏的玩家预测方法、装置、计算机设备和介质，所述方法包括：获取目标游戏中的第一通用属性数据和所述目标玩家的通用游戏消费数据；将所述第一通用属性数据和所述通用游戏消费数据输入至训练好的预测模型，得到所述目标游戏中所述目标玩家的流失概率和付费概率。本申请实施例通过上述第一通用属性数据和通用游戏消费数据这两种通用数据，实现了对不同的网络游戏的玩家预测。通过将上述第一通用属性数据和通用游戏消费数据这两种通用数据，同时输入到一个训练好的预测模型，实现了同时计算得到对目标玩家的流失概率和付费概率进行预测，实现了同时预测目标玩家的流失概率和付费概率，提高了对目标玩家的预测效率。

主权项：1.一种网络游戏的玩家预测方法，其特征在于，包括：获取目标游戏中目标玩家的第一通用属性数据和所述目标玩家的通用游戏消费数据；将所述第一通用属性数据和所述通用游戏消费数据输入至训练好的预测模型，得到所述目标游戏中所述目标玩家的流失概率和付费概率；其中，将所述第一通用属性数据和所述通用游戏消费数据输入至训练好的预测模型，得到所述目标游戏中所述目标玩家的流失概率和付费概率，包括：将所述第一通用属性数据中的职业、性别、在线时长和游戏角色ID号均输入至第一特征评价模型中，得到关于所述第一通用属性数据的第一评价结果；将所述通用游戏消费数据中的购买道具的道具名称数据、购买道具的金额数据、购买道具的时间数据和购买道具的时间间隔数据分别输入至不同的评价模型中，得到每个数据对应的评价结果；根据所述购买道具的道具名称数据、所述购买道具的金额数据、所述购买道具的时间数据和购买道具的时间间隔数据分别对应的评价结果，和所述第一通用属性数据对应的所述第一评价结果，计算得到所述目标游戏中所述目标玩家的流失概率和付费概率；所述预测模型是通过如下步骤训练得到的：获取训练样本集合；所述样本集合中包括至少一个训练样本，每个训练样本中包括第一训练数据和第二训练数据；所述第一训练数据包括玩家的第一通用属性数据和玩家的通用游戏消费数据；所述第二训练数据包括该玩家的流失标签和付费标签；针对每一个训练样本，将该训练样本中所述第一训练数据和所述第二训练数据同时输入至待训练的预测模型，对所述待训练的预测模型进行训练。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 网易(杭州)网络有限公司 一种网络游戏的玩家预测方法、装置、计算机设备和介质

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