[发明专利]模型的训练方法、游戏对局玩家匹配方法、介质及设备

说明书

本公开涉及一种模型的训练方法、游戏对局玩家匹配方法、介质及设备，其中，优势预测模型的训练方法，通过获取预设历史时间段内多次对局中每次对局的优势值，以及每次对局前对局双方的历史对局正面表现样本数据；以多次对局中每次对局的优势值和每次对局前对局双方的历史对局正面表现样本数据为第一训练数据，对第一预设初始模型进行训练，以得到所述优势预测模型，该优势预测模型能够通过优势值来衡量对局过程中的优势，从而能够从全局的维度衡量对局体验以及对局的胶着程度，根据该优势值来为目标玩家匹配对手玩家，能够更有效的提升用户体验，降低游戏用户的流失概率。

技术领域

本公开涉及游戏技术领域，具体地，涉及一种模型的训练方法、游戏对局玩家匹配方法、介质及设备。

背景技术

在竞技类游戏(例如，MOBA(Multiplayer Online Battle Arena，多人在线战术竞技游戏)，体育类竞技游戏等)中，在进行对手匹配时，大多是基于用户在历史游戏对局中的比赛结果进行，例如可以依据历史游戏对局中的胜负率和KDA(Kill Death Assist，击杀助攻死亡比)来匹配对手，以保证对局双方胜率的均衡性和KDA表现的平衡性。

发明内容

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开提供了一种模型的训练方法、游戏对局玩家匹配方法、介质及设备。

第一方面，本公开提供一种优势预测模型的训练方法，所述方法包括：

获取预设历史时间段内多次对局中每次对局的优势值，以及每次对局前对局双方的历史对局正面表现样本数据；

以多次对局中每次对局的优势值和每次对局前对局双方的历史对局正面表现样本数据为第一训练数据，对第一预设初始模型进行训练，以得到所述优势预测模型。

第二方面，本公开提供一种游戏对局玩家匹配方法，其特征在于，应用于控制器，所述控制器包括以上第一方面所述的优势预测模型，所述方法包括：

响应于目标玩家的游戏对手匹配请求，通过所述优势预测模型确定每个待匹配玩家与所述目标玩家的预测优势值，所述预测优势值用于表征若所述待匹配玩家与所述目标玩家对局，所述目标玩家会产生的优势；；

根据所述预测优势值从多个待匹配玩家中为所述目标玩家匹配对手玩家。

第三方面，本公开提供一种优势预测模型的训练装置，所述装置包括：

获取模块，被配置为获取预设历史时间段内多次对局中每次对局的优势值，以及每次对局前对局双方的历史对局正面表现样本数据；

训练模块，被配置为以多次对局中每次对局的优势值和每次对局前对局双方的历史对局正面表现样本数据为第一训练数据，对第一预设初始模型进行训练，以得到所述优势预测模型。

第四方面，本公开提供一种游戏对局玩家匹配装置，应用于控制器，所述控制器包括以上第一方面所述的优势预测模型，所述装置包括：

第一确定模块，被配置为响应于目标玩家的游戏对手匹配请求，通过所述优势预测模型确定每个待匹配玩家与所述目标玩家的预测优势值，所述预测优势值用于表征若所述待匹配玩家与所述目标玩家对局，所述目标玩家会产生的优势；

第二确定模块，被配置为根据所述预测优势值从多个待匹配玩家中为所述目标玩家匹配对手玩家。

第五方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现以上第一方面或者第二方面所述方法的步骤。

第六方面，本公开提供一种电子设备，包括：