[发明专利]一种文件处理方法、装置、计算设备及存储介质

说明书

本申请提供一种文件处理方法、装置、计算设备及存储介质，其中，所述方法包括：从客户端获取用户的数据信息；将所述用户的数据信息输入概率预测模型，得到附加资源文件分包的预测使用序列，并将所述附加资源文件分包的预测使用序列返回给所述客户端；根据所述客户端的请求将对应的所述附加资源文件分包发送至所述客户端。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，特别涉及一种文件处理方法、装置、计算设备及存储介质。

背景技术

现有技术的游戏文件系统的常见结构是客户端或服务器是同构的，即所有客户端的文件均和服务器一致，拥有游戏的完整的文件包。现有大型3D游戏的文件系统大小往往达到或超过几十G字节的量级，用户下载完整的游戏客户端文件非常耗时，且由于容量过大，往往导致用户的硬盘存储空间不够而无法完成下载安装。此外，现有技术的游戏文件系统不支持定制，即每个客户端的文件均必须和服务器保持一致，导致服务器中需要针对任何资源文件进行更改时，所有客户端均需要进行相同的更改，这种更改往往会以暂停游戏为代价。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种文件处理方法、装置、计算设备及存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。

本申请实施例公开了一种文件处理方法，应用于服务器端，包括：

从客户端获取用户的数据信息；

将所述用户的数据信息输入概率预测模型，得到附加资源文件分包的预测使用序列，并将所述附加资源文件分包的预测使用序列返回给所述客户端；

根据所述客户端的请求将对应的所述附加资源文件分包发送至所述客户端。

可选的，在从客户端获取用户的数据信息之后，还包括：

判断所述用户的数据信息中是否包括用户的状态数据信息。

可选的，所述概率预测模型包括独立概率预测模型；

将所述用户的数据信息输入概率预测模型，得到附加资源文件分包的预测使用序列，将所述附加资源文件分包的预测使用序列返回给所述客户端包括：

在所述用户的数据信息中包括用户的状态数据信息的情况下，将所述用户的数据信息输入独立概率预测模型，得到附加资源文件分包的独立预测使用序列，并将所述附加资源文件分包的独立预测使用序列返回给所述客户端。

可选的，将所述用户的数据信息输入独立概率预测模型，得到附加资源文件分包的独立预测使用序列包括：

根据所述独立概率预测模型得到每个附加资源文件分包的使用概率；

将所述每个附加资源文件分包的使用概率由高到低依次进行排序；

获取所述使用概率位于前N位且大于使用阈值的附加资源文件分包的第一标识信息，其中，N为大于等于1的正整数；

根据所述第一标识信息生成所述附加资源文件分包的独立预测使用序列。

可选的，所述独立概率预测模型通过以下方法训练：

获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括用户的历史数据信息以及用户下载的附加资源文件分包的目标标识信息，所述用户的历史数据信息包括历史状态数据信息；

通过所述训练样本集对独立概率预测模型进行训练，得到训练好的独立概率预测模型，所述独立概率预测模型使得所述用户的历史数据信息与所述用户下载的附加资源文件分包的目标标识信息相关联。

可选的，所述概率预测模型包括全局概率预测模型；

将所述用户的数据信息输入概率预测模型，得到附加资源文件分包的预测使用序列，并将所述附加资源文件分包的预测使用序列返回给所述客户端包括：