[发明专利]使用机器学习来估计或预估游戏平台中具有时变需求的资源使用

说明书

公开用于通过生成包括在第一时间点的第一数量的报告的第一训练输入来训练机器学习模型的方法和系统。报告由游戏平台的用户来提交，并且识别其中游戏平台的内容违反与游戏平台关联的使用策略的事件。方法和系统生成第二训练输入，所述第二训练输入包括在第一时间点是活动的一数量的资源。方法和系统生成第一目标输出，所述第一目标输出识别足以评定所述第一数量的报告的目标百分比的一数量的资源。方法和系统提供训练数据，以便对下列集合来训练机器学习模型：(i)包括第一训练输入和第二训练输入的训练输入集合；以及(ii)包括第一目标输出的目标输出集合。

技术领域

本公开涉及游戏平台领域，以及特别是涉及使用机器学习来估计或预估具有时变需求的资源使用。

背景技术

协作平台允许用户连接到因特网并且经由因特网相互共享信息。协作平台(例如游戏平台)的用户可参与多用户游戏环境、设计定制游戏环境、设计化身或者与其他用户交换虚拟对象等。

发明内容

按照第一实施例，提供一种方法，以训练机器学习模型来估计足以评定游戏平台(其中报告的数量随时间而改变)的用户所提交的报告的目标百分比的资源。按照第一实施例的方法包括：

生成机器学习模型的训练数据，其中生成训练数据包括：

生成第一训练输入，其中第一训练输入包括在第一时间点的第一数量的报告，以及其中报告由游戏平台的用户来提交，并且识别其中游戏平台的内容违反与游戏平台关联的使用策略的事件；

生成第二训练输入，其中第二训练输入包括在第一时间点是活动的一数量的资源；以及

生成第一训练输入和第二训练输入的第一目标输出，其中第一目标输出识别足以评定所述第一数量的报告的目标百分比的一数量的资源；以及

提供训练数据，以便对下列集合来训练机器学习模型：

包括第一训练输入和第二训练输入的训练输入集合，以及

包括第一目标输出的目标输出集合。

按照第二实施例，提供一种方法，以使用已训练机器学习模型来估计用以评定游戏平台(其中所提交报告的数量随时间而改变)的用户所提交的报告的目标百分比的资源。按照第二实施例的方法包括：

向已训练机器学习模型提供第一输入，该第一输入包括将要评定第一数量的报告的目标百分比的时间段的指示，其中第一数量的报告由游戏平台的用户来提交，并且识别其中游戏平台的内容违反与游戏平台关联的使用策略的事件；以及

从已训练机器学习模型来得到一个或多个输出，所述输出识别：

一数量的资源，评定该时间段期间的所述数量的报告的目标百分比，以及

关于所述数量的资源足以评定该时间段期间的所述数量的报告的目标百分比的置信水平。

按照第三实施例，提供一种系统，以使用已训练机器学习模型来估计用以评定游戏平台(其中所提交报告的数量随时间而改变)的用户所提交的报告的目标百分比的资源。第三实施例的系统包括：

存储器；以及

处理装置，耦合到存储器以：

向已训练机器学习模型提供第一输入，该第一输入包括将要评定第一数量的报告的目标百分比的时间段的指示，其中所述第一数量的报告由平台的用户来提交，并且识别其中平台的内容违反与平台关联的使用策略的事件；以及

从已训练机器学习模型来得到一个或多个输出，所述输出识别：

一数量的资源，评定该时间段期间的所述数量的报告的目标百分比，以及

关于所述数量的资源足以评定该时间段期间的所述数量的报告的目标百分比的置信水平。