[发明专利]基于多模式测量的网络游戏玩家行为预测方法在审
| 申请号： | 201811231755.7 | 申请日： | 2018-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN109447142A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 冯军 | 申请（专利权）人： | 镇江悦乐网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模式测量的网络游戏玩家行为预测方法，获取网络游戏意识的分析数据；基于单因素方差分析的情感指标从分析数据选取接近趋势数据，构成训练样本；建立基于支持向量机的行为意图预测模型；分别将筛选出的主观评价指标、生理指标、上述指标两两组合以及所有指标组合作为自变量，将接近趋势作为因变量，带入基于支持向量机的行为意图预测模型，得到网络游戏玩家行为预测值，精确性高，方法巧妙，具有良好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 网络游戏 行为预测 多模式测量 支持向量机 分析数据 行为意图 预测模型 自变量 单因素方差分析 两两组合 趋势数据 生理指标 训练样本 主观评价 因变量 筛选 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于多模式测量的网络游戏玩家行为预测方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤(A)，获取网络游戏意识的分析数据；步骤(B)，基于单因素方差分析的情感指标从分析数据选取接近趋势数据，构成训练样本，该接近趋势数据的得分在8‑10分之间，规避趋势的得分在0‑4分之间，中立态度的得分在5到7之间；步骤(C)，建立基于支持向量机的行为意图预测模型(C1)，给定训练集，T＝{(xi，yi)，i＝1，2，…，l}，其中，xi∈Rn是n维输入向量，yi为一维输出向量，1为样本个数.在高维空间H中构造最优线性回归函数，如公式(1)所示，f(x)＝ωφ(x)+b， (1)其中，ω为权向量；b为阈值，ω、b通过公式(2)所示，![]()
其中，C为惩罚参数；ξi，![]()
为松弛变量；ε为误差概率；(C2)，得到回归函数，如公式(3)所示，![]()
其中，ai为拉格朗日乘数；步骤(D)，分别将筛选出的主观评价指标、生理指标、上述指标两两组合以及所有指标组合作为自变量，将接近趋势作为因变量，带入基于支持向量机的行为意图预测模型，得到网络游戏玩家行为预测值。
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