[发明专利]使内容以群集中表现不好的用户为目标

说明书

提供了一种方法，该方法包括：获得目标用户的个体行为数据和其他用户的群体行为数据，以及执行机器学习算法以基于群体行为数据来确定针对任务的表现基准。该方法还包括：将其他用户聚集到多个用户群集中，将目标用户分类到群集中的一个群集中，标识目标用户的一个或多个焦点特征，该一个或多个焦点特征表现差于在目标用户被分类到的用户群集中的多个用户的一个或多个特征的至少一个基准；基于目标用户的标识的一个或多个特征来标识与一个或多个任务或任务链相关联的作为目标的内容，以及经由计算设备来递送作为目标的内容。

背景技术

包括计算机游戏的计算机应用由具有范围从新手到专家的各种技能水平的用户玩。大部分玩家可能从来没有到达专家的技术水平，但是可能还具有潜力以通过集中于应用中的具体任务或者子任务上来提高他们的表现，在这些特定的任务或子任务中玩家具有用于改进的空间。除了技术水平，玩家还基于具体特征和度量来区分他们自己。例如，玩家可以在他们游戏设置的风格中、反应时间、速度和精确度中区分。随意玩家可能具有不同于更认真的玩家的方式来完成游戏，并且游戏策略在攻击性玩家和防御性玩家之间以及在侵略性的和玩家和被动的玩家之间很广泛地变化。

许多现存计算机应用包括应用中教程或线索系统以帮助用户改进他们的表现。然而，当前的教程要求用户认识到用户需要帮助，并且去打开教程以寻求帮助。而且，教程的或者线索系统的水平可能对用户太高级或者太简单，无论是去掉了游戏中的乐趣，还是未能降低用户与游戏的挫折。最后，教程和线索系统为被限定为开发者向他们赋予的想法，并且因此，开发者在开发游戏时并未预测到将发生的用户的理解或技能上的差距不大可能被这样的系统解决。

发明内容

为了处理上述挑战，提供了一种方法，该方法包括：从目标用户与至少一个计算设备上的应用程序的交互获得个体行为数据；以及从多个用户与其他计算设备上的该应用程序的其他实例的交互获得群体行为数据。该方法还包括：执行机器学习算法以基于该群体行为数据来确定针对一个或多个任务或任务链的一个或多个表现基准，以及基于用户之间的一个或多个特征的相似度来将该多个用户聚集到多个用户群集中。该方法还包括：基于该用户群集中的用户和该目标用户之间的一个或多个特征的相似度，来将该目标用户分类到该多个用户群集中的一个用户群集中，以及从该个体行为数据和该群体行为数据标识该目标用户的一个或多个焦点特征，该一个或多个焦点特征表现差于该目标用户被分类到的该用户群集中的该多个用户的该一个或多个特征的该表现基准中的一个或多个表现基准。该方法还包括：基于该目标用户的标识的该一个或多个特征，来标识与该一个或多个任务或任务链相关联的作为目标的内容，以及经由该计算设备来递送该作为目标的内容。

本发明内容被提供以用简化的形式介绍对概念的选择，这些概念将在下面的具体实施方式中被进一步描述。本发明内容并非旨在标识所要求保护的技术主题的关键特征或必要特征，也并非旨在被用来限制所要求保护的技术主题的范围。此外，所要求保护的技术主题并不限于解决在本公开内容的任何部分中被提到的任何或所有缺点的实现方式。

附图说明

在附图的示图中以示例而非限制的方式示出了本公开内容，其中相同的附图标记指示相同的元件，并且其中：

图1示出了根据本说明书的实施例的计算机实现的方法。

图2示出了根据本说明书的实施例的计算机系统。

图3示出了根据本说明书的实施例的用户群集的示例。

图4示出了根据本说明书的实施例的示例性计算机游戏，计算机实现的方法在该计算机游戏中被应用。

图5示出了根据本说明书的实施例的用户群集的另一示例。

图6示出了根据本说明书的另一实施例的特征的示例，这些特征可以被用来将用户分类到web浏览器中的用户群集中。

图7示出了根据本说明书的另一实施例的示例性web浏览器，计算机实现的方法在该web络浏览器中被应用。