[发明专利]基于人工智能和云计算的行为对象确定方法及系统

说明书

本申请实施例提供一种基于人工智能和云计算的行为对象确定方法及系统，通过自动划分操作行为对象，之后通过确定每个目标操作行为对象的目标操作统计元素后再进行相应的数据统计，避免对无效操作行为数据进行处理，此外操作行为对象的划分标准统一，能够及时更新，计算量较小，如有新的操作行为加入，则能够直接将其添加到所在的操作行为对象，从而提高了操作行为对象的划分效率。

技术领域

本申请涉及云游戏技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能和云计算的行为对象确定方法及系统。

背景技术

为了便于游戏运营开发商进行数据统计以便于游戏优化，通常会对玩家的操作行为对象进行划分，然而目前的划分方式存在更新不及时的问题，门槛较高且计算量大，如有新的操作行为加入，则需要重新分类等问题，导致划分效率较低，因此也会难以避免由于划分效率的影响导致在后续数据统计时会对一部分无效操作行为数据进行处理，从而过多占用云计算资源，也影响游戏云中心的运行处理速度，同时也无法有效保证游戏的公平性。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于人工智能和云计算的行为对象确定方法及系统，按照操作行为的动静态操作数据来表示操作行为，根据动静态操作数据与操作行为标签之间的操作关系对操作行为按照其所在操作行为标签类别进行关键元素匹配，再将关键元素匹配后的操作行为标签类别划分为多个不同操作行为对象，从而通过自动划分操作行为对象，之后通过确定每个目标操作行为对象的目标操作统计元素后再进行相应的数据统计，避免对无效操作行为数据进行处理，此外操作行为对象的划分标准统一，能够及时更新，计算量较小，如有新的操作行为加入，则能够直接将其添加到所在的操作行为对象，从而提高了操作行为对象的划分效率。

第一方面，本申请提供一种基于人工智能和云计算的游戏数据处理方法，应用于游戏云中心，所述游戏云中心与多个游戏客户终端通信连接，所述方法包括：

基于人工智能模型对所述游戏客户终端的游戏用户的第一游戏数据包中的静态操作数据和动态操作数据进行分类，得到第二游戏数据包，其中，所述第一游戏数据包中记录了第一数量个具有对应关系的静态操作数据和动态操作数据，所述第二游戏数据包中记录了第一数量个操作行为标签，每个所述操作行为标签用于表示一个操作行为数据；

根据所述第二游戏数据包获取第三游戏数据包，其中，所述第三游戏数据包中记录了第二数量组具有对应关系的操作行为标签、所述操作行为标签所表示的操作行为数据中的关键元素静态操作数据、所述操作行为标签所表示的操作行为数据中的关键元素动态操作数据；

根据所述第三游戏数据包将第二数量个所述操作行为标签所表示的操作行为数据划分为第三数量个操作行为对象，每个所述操作行为对象包括至少一个所述操作行为标签所表示的操作行为数据；

获取位于所述第三数量个操作行为对象中的目标操作行为对象中包括的操作行为日志，得到操作行为日志集合，对所述操作行为日志集合中的每个操作行为日志进行关键元素匹配，得到关键元素匹配结果，在所述关键元素匹配结果中出现次数大于影响值的操作统计元素的情况下，将所述操作统计元素确定为所述目标操作行为对象的目标操作统计元素，以基于每个目标操作统计元素的统计操作行为对象进行相应的云计算数据统计。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述第一游戏数据包通过以下方式获得：

获取待处理的第一数量个操作行为日志；

通过调用API接口获取所述第一数量个操作行为日志中每个操作行为日志表示的操作行为所在的静态操作数据和动态操作数据，以得到第一数量个具有对应关系的操作行为日志、静态操作数据和动态操作数据；

将所述第一数量个具有对应关系的操作行为日志、静态操作数据和动态操作数据形成为所述第一游戏数据包。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于人工智能模型对所述游戏客户终端的游戏用户的第一游戏数据包中的静态操作数据和动态操作数据进行分类，得到第二游戏数据包的步骤，包括：