[发明专利]基于机器学习的游戏安装方法及电子设备、可读存储介质

权利要求书

1.基于机器学习的游戏安装方法，其特征在于，包括以下步骤，

步骤S1、启动资源分布，将游戏资源分成多个独立的资源包进行打包；

步骤S2、通过机器学习后台获取游戏数据；

步骤S3、通过客户端上报的用户行为日志获取用户数据；

步骤S4、将所述游戏资源分为随安装包资源和可下载资源，通过机器学习对所述可下载资源进行排序；

步骤S5、可下载资源会根据所述用户数据以及所述游戏资源与用户的匹配度进行自行下载或作为推荐游戏资源供用户选择下载；

其中，所述用户数据包括用户注册信息和在线时长、玩家级数、ABTest玩家信息、玩家关卡进度。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的游戏安装方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括以下步骤：

步骤S51、所述基于机器学习的游戏安装方法通过第一预设值和所述用户数据判断玩家是否为老玩家，若是，执行步骤S52；

步骤S52、玩家直接下载所述游戏资源，启动游戏。

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的游戏安装方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括以下步骤：

步骤S51、所述基于机器学习的游戏安装方法通过第一预设值和所述用户数据判断玩家是否为老玩家，若不是，执行步骤S53；

步骤S53、判断所述玩家是否为ABTest玩家，若所述玩家为ABTest玩家，执行步骤S54；若所述玩家不是ABTest玩家，执行步骤S55；

步骤S54、通过机器学习获取游戏数据，并将所述游戏数据记录到所述机器学习后台；

步骤S55、采集所述玩家的玩家数据，将所述玩家数据与所述游戏数据进行匹配，通过第二预设值按照游戏资源使用顺序、游戏资源使用频率下载和/或推荐对应的可下载资源，启动游戏。

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的游戏安装方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21、所述基于机器学习的游戏安装方法通过第一预设值和所述用户数据判断玩家是否为老玩家，若所述玩家不是老玩家且所述玩家不是ABTest玩家，执行步骤S56；

步骤S56、根据所述玩家自定义的游戏数据下载对应的游戏资源，启动游戏；

步骤S57、通过机器学习获取步骤S56所述玩家自定义的游戏数据，并将所述玩家自定义的游戏数据记录到所述机器学习后台。

5.根据权利要求2-4中任意一项所述的基于机器学习的游戏安装方法，其特征在于，还包括以下步骤，依次为，

步骤S6、所述玩家根据游戏进程及游戏需要下载所述游戏资源；

步骤S7、所述基于机器学习的游戏安装方法通过机器学习获取玩家的操作流程，生成游戏数据，并将所述游戏数据记录到所述机器学习后台。

6.根据权利要求1-4中任意一项所述的基于机器学习的游戏安装方法，其特征在于，还包括以下步骤，

所述基于机器学习的游戏安装方法根据所述游戏数据获取玩家的操作流程，模拟新手玩家操作，生成新手玩家操作教学。

7.根据权利要求1-4中任意一项所述的基于机器学习的游戏安装方法，其特征在于，

所述基于机器学习的游戏安装方法根据所述用户数据按照第一候选值和第二候选值获取所述随安装包资源，用于将所述游戏资源分为随安装包资源和可下载资源，所述第一候选值为按照第三预设值筛选的游戏开启后的前30分钟用户下载的游戏资源，所述第二候选值为按照第四预设值筛选的用户进入游戏主界面后下载的游戏资源。

8.根据权利要求1-4中任意一项所述的基于机器学习的游戏安装方法，其特征在于，所述游戏数据包括玩家下载的游戏资源、游戏资源使用顺序、游戏资源使用频率。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以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1-8任意一项所述的基于机器学习的游戏安装方法。

10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任意一项所述的基于机器学习的游戏安装方法。