[发明专利]基于机器学习的游戏安装方法及电子设备、可读存储介质有效
| 申请号： | 201811628217.1 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109947438B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 李宏鸢;张穗文;林秋明;杨世挺 | 申请（专利权）人： | 广州卓动信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/61 | 分类号： | G06F8/61;G06F8/71;G06N20/00;A63F13/79 |
| 代理公司： | 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288 | 代理人： | 谢嘉舜;孙中华 |
| 地址： | 511400 广东省广州市番*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于机器学习的游戏安装方法，包括启动资源分布，将游戏资源分成多个独立的资源包进行打包；通过机器学习后台获取游戏数据；通过客户端上报的用户行为日志获取用户数据；将游戏资源分为随安装包资源和可下载资源，通过机器学习对可下载资源进行排序；根据用户数据下载和/或推荐游戏资源。本发明能够解决手机游戏安装时间过长、游戏资源信息冗余且占用空间大、游戏资源关联性不大、易产生多余的广告投放成本的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 游戏 安装 方法 电子设备 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.基于机器学习的游戏安装方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤S1、启动资源分布，将游戏资源分成多个独立的资源包进行打包；步骤S2、通过机器学习后台获取游戏数据；步骤S3、通过客户端上报的用户行为日志获取用户数据；步骤S4、将所述游戏资源分为随安装包资源和可下载资源，通过机器学习对所述可下载资源进行排序；步骤S5、根据所述用户数据下载和/或推荐所述游戏资源；其中，所述用户数据包括用户注册信息和在线时长、玩家级数、ABTest玩家信息、玩家关卡进度。
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