[发明专利]卡组分类的处理、模型的训练、卡组的搜索方法及设备

权利要求书

1.一种卡组分类的处理方法，其特征在于，应用于游戏服务器，所述方法包括：

获取待分类的卡组，所述卡组包括用户根据个人喜好设置的多个卡牌；

将所述待分类的卡组输入分类模型，得到卡组分类结果，所述卡组分类结果用于表示一种类型的游戏战术；

其中，所述分类模型是根据卡组样本和所述卡组样本对应的分类对随机森林进行训练得到的，用于对所述待分类的卡组进行分类的模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待分类的卡组输入分类模型，得到卡组分类结果，包括：

针对所述多个卡牌中的每个卡牌，获取所述卡牌的属性；

根据所述卡牌的属性，确定所述待分类的卡组的特征矩阵；

将所述待分类的卡组的特征矩阵输入所述分类模型，得到所述卡组分类结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待分类的卡组的特征矩阵中包括如下中至少一项：

不同费用的卡牌的数量；

不同职业信息的卡牌的数量；

不同种族的卡牌的数量；

不同类型的卡牌在所述多个卡牌中的占比；

不同词缀的卡牌的数量。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述卡组分类结果的分类准确度；

若所述卡组分类结果的分类准确度小于或等于预设准确度，则对所述卡组分类结果进行标记，并输出至人工校验对应的终端设备。

5.一种模型的训练方法，其特征在于，应用于计算处理设备，所述方法包括：

获取卡组样本和所述卡组样本对应的分类；所述卡组包括用户根据个人喜好设置的多个卡牌样本；

根据所述卡组样本和所述卡组样本对应的分类对随机森林进行训练，得到分类模型，所述分类模型用于对待分类的卡组进行分类。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述卡组样本和所述卡组样本对应的分类对随机森林进行训练，得到分类模型，包括：

针对所述多个卡牌样本中的每个卡牌样本，获取所述卡牌样本的属性；

根据所述卡牌样本的属性，确定所述卡组样本的特征矩阵；

根据所述卡组样本的特征矩阵和所述卡组样本对应的分类对随机森林进行训练，得到所述分类模型。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取卡组测试样本；

根据所述卡组测试样本对训练的分类模型进行测试，得到所述卡组测试样本的分类；

根据所述卡组测试样本的分类，确定测试准确度；

重复上述过程，对不同次迭代训练的随机森林进行测试，得到多个测试准确度，所述多个测试准确度中每个测试准确度对应一次迭代训练的随机森林；

将所述多个测试准确度中与预设准确度的差值小于预设误差的测试准确度对应的随机森林的参数，作为所述分类模型的参数，得到所述分类模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述卡组样本的特征矩阵中包括如下中至少一项：

不同费用的卡牌样本的数量；

不同职业信息的卡牌样本的数量；

不同种族的卡牌样本的数量；

不同类型的卡牌样本在所述多个卡牌样本中的占比；

不同词缀的卡牌样本的数量。

9.一种卡组的搜索方法，其特征在于，应用于游戏服务器，所述方法包括：

获取对已分类卡组进行搜索的关键词；

根据所述关键词在数据库中进行搜索，得到与所述关键词匹配的一个或多个已分类卡组；

返回与所述关键词匹配的一个或多个已分类卡组；

其中，所述一个或多个已分类卡组是通过分类模型对卡组进行分类得到的，所述分类模型是根据卡组样本和所述卡组样本对应的分类对随机森林进行训练得到的，用于对所述卡组进行分类的模型。