[发明专利]基于特征分类训练器的优化Unity打AB包的方法有效
| 申请号： | 201911202898.X | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN111078271B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 孙亚文;潘亚楠;张治良;廖泉辉;姚杨煜 | 申请（专利权）人： | 珠海金山数字网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F8/71 | 分类号： | G06F8/71;G06F9/50;G06F18/2411;G06F18/23213;G06F18/214 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 郑晨鸣 |
| 地址： | 519080 广东省珠海市高新区唐家湾镇前岛环路325号102*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉提供了基于特征分类训练器的优化Unity打AB包的方法，该方法包括：对目标游戏程序通过监控接口获取游戏资源的安装和卸载的时间表；根据游戏资源的安装和卸载的时间表使用聚类方法生成对应的聚类结果，进一步，获取聚类结果中的无时序聚类集合；将无时序聚类集合对应的资源文件信息进行数字化编码，生成对应的整型数据集；对整型数据集使用分类迭代方法进行训练，得到对应的分类器；通过分类器对无时序聚类集合对应的资源文件信息划分为多个打包标签，将打包标签和聚类结果对游戏资源进行优化打包。本发明的有益效果为：使AB包更加合理，减少内存中加载的资源数量，降低内存使用，提高游戏体验。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 分类 训练器 优化 unity ab 方法 | ||
【主权项】：
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