游戏社交推荐方法及装置制造方法及图纸

技术编号:13002761 阅读:50 留言:0更新日期:2016-03-10 14:33
本发明专利技术公开了一种游戏社交推荐方法及装置,其中,游戏社交推荐方法包括:通过数据挖掘得到多个用户的用户数据以及游戏记录数据,游戏记录数据包括用户参与游戏信息;针对多个用户中的其中一个用户,通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配,得到该用户的社交用户;根据社交用户的游戏记录数据,将社交用户参与的游戏推荐给该用户。本方案根据用户相关的社交关系进行游戏推荐,实现了游戏的智能推荐,提高了游戏推荐效果,优化了游戏推荐方式。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及互联网
,具体涉及一种游戏社交推荐方法及装置
技术介绍
随着人们娱乐需求的不断提高,越来越多的人们喜欢在空余时间玩游戏。为了使用户能够及时了解到最新游戏,并促进用户参与游戏,游戏运营商会通过消息推送等各种方式向用户推荐游戏。然而,在现有技术中,例如游戏运营商通过游戏平台或游戏中心等游戏网页向所有用户推荐的游戏都是相同的,并没有综合考虑到用户的兴趣爱好,因此,在大多数情况下,被推荐的游戏并不是用户所感兴趣的游戏,从而并没有得到良好的游戏推荐效果,造成了推荐资源的浪费。
技术实现思路
鉴于上述问题,提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的游戏社交推荐方法及装置,根据用户相关的社交关系进行游戏推荐,实现了游戏的智能推荐,提高了游戏推荐效果。根据本专利技术的一个方面,提供了一种游戏社交推荐方法,该方法包括:通过数据挖掘得到多个用户的用户数据以及游戏记录数据,游戏记录数据包括用户参与游戏信息;针对多个用户中的其中一个用户,通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配,得到该用户的社交用户;根据社交用户的游戏记录数据,将社交用户参与的游戏推荐给该用户。根据本专利技术的另一方面,提供了一种游戏社交推荐装置,该装置包括:数据获取模块,适于通过数据挖掘得到多个用户的用户数据以及游戏记录数据,游戏记录数据包括用户参与游戏信息;匹配模块,适于针对多个用户中的其中一个用户,通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配,得到该用户的社交用户;推荐模块,适于根据社交用户的游戏记录数据,将社交用户参与的游戏推荐给该用户。根据本专利技术提供的技术方案,通过数据挖掘得到多个用户的用户数据以及游戏记录数据,然后针对多个用户中的其中一个用户,通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配,得到该用户的社交用户,最后根据社交用户的游戏记录数据,将社交用户参与的游戏推荐给该用户。本专利技术提供的技术方案根据用户相关的社交关系进行游戏推荐,从而使所推荐的游戏更加适合用户,实现了游戏的智能推荐,提高了游戏推荐效果,优化了游戏推荐方式。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述,为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本专利技术的【具体实施方式】。【附图说明】通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:图1示出了根据本专利技术一个实施例的游戏社交推荐方法的流程示意图;图2示出了根据本专利技术另一个实施例的游戏社交推荐方法的流程示意图;图3示出了根据本专利技术一个实施例的游戏社交推荐装置的功能结构示意图;图4示出了根据本专利技术另一个实施例的游戏社交推荐装置的功能结构示意图。【具体实施方式】下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。图1示出了根据本专利技术一个实施例的游戏社交推荐方法的流程示意图,如图1所示,该方法包括如下步骤:步骤S100,通过数据挖掘得到多个用户的用户数据以及游戏记录数据,游戏记录数据包括用户参与游戏信息。在步骤S100中,通过大数据分析、数据打点等方式进行数据挖掘,得到多个用户的用户数据以及游戏记录数据,其中,游戏记录数据包括用户参与游戏信息,也就是说,根据某个用户的游戏记录数据,可以获知该用户参与游戏信息,比如,可获知该用户参与了哪些游戏以及所参与的这些游戏的其它相关信息。步骤S101,针对多个用户中的其中一个用户,通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配,得到该用户的社交用户。在步骤S100得到了多个用户的用户数据以及游戏记录数据之后,步骤S101就可针对多个用户中的其中一个用户,通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配,然后根据匹配结果,得到该用户的社交用户,其中,该用户的社交用户为与该用户有相关的社交关系的用户,例如,该用户的社交用户为与该用户具有相同或相似的兴趣爱好的用户,该用户的社交用户不一定为与该用户已建立朋友关系或好友关系的用户。步骤S102,根据社交用户的游戏记录数据,将社交用户参与的游戏推荐给该用户。在步骤S101得到了该用户的社交用户之后,在步骤S102中,根据社交用户的游戏记录数据,将社交用户参与的游戏推荐给该用户,由于该用户的社交用户为与该用户有相关的社交关系的用户,将社交用户参与的游戏推荐给该用户,有助于使所推荐的游戏更加适合该用户。根据本实施例提供的游戏社交推荐方法,通过数据挖掘得到多个用户的用户数据以及游戏记录数据,然后针对多个用户中的其中一个用户,通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配,得到该用户的社交用户,最后根据社交用户的游戏记录数据,将社交用户参与的游戏推荐给该用户。本专利技术提供的技术方案根据用户相关的社交关系进行游戏推荐,从而使所推荐的游戏更加适合用户,实现了游戏的智能推荐,提高了游戏推荐效果,优化了游戏推荐方式。图2示出了根据本专利技术另一个实施例的游戏社交推荐方法的流程示意图,如图2所示,该方法包括如下步骤:步骤S200,通过数据挖掘得到多个用户的用户特征信息、用户喜好信息、用户付费信息以及游戏记录数据。在步骤S200中,通过大数据分析、数据打点等方式进行数据挖掘,得到多个用户的用户特征信息、用户喜好信息以及用户付费信息等用户数据以及游戏记录数据。具体地,用户特征信息包括:用户固有特征以及用户来源渠道;用户喜好信息包括:用户浏览喜好信息、用户点击喜好信息以及用户活跃度信息;用户付费信息包括:用户付费记录信息以及用户付费潜力信息。其中,用户固有特征包括:用户性别、用户年龄以及用户星座等特征。另外,为了全面分析用户的游戏喜好,用户喜好信息还可包括:游戏类型喜好信息、游戏题材特色喜好信息、游戏美术风格喜好信息、游戏画面喜好信息、游戏战斗方式喜好信息、游戏人物设定喜好信息、游戏IP喜好信息、游戏级别喜好信息、游戏开发商喜好信息、游戏视角喜好信息、游戏音效喜好信息、游戏大小喜好信息和游戏内创建角色喜好信息等。比如,有的用户喜欢动作类游戏,则该用户的游戏类型喜好信息可以记录动作类游戏;有的用户喜欢宫廷题材的游戏,则该用户的游戏题材特色喜好信息可以记录宫廷题材游戏;有的用户喜欢竞技战斗的游戏,则该用户的游戏战斗方式喜好信息可以记录竞技战斗。以上仅为举例,本专利技术中用户喜好信息包括但不仅限于上述具体信息。...

【技术保护点】
一种游戏社交推荐方法,包括:通过数据挖掘得到多个用户的用户数据以及游戏记录数据,所述游戏记录数据包括用户参与游戏信息;针对所述多个用户中的其中一个用户,通过将该用户的用户数据与多个用户中其它用户的用户数据进行匹配,得到该用户的社交用户;根据社交用户的游戏记录数据,将社交用户参与的游戏推荐给该用户。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:张淑茹
申请(专利权)人:北京奇虎科技有限公司奇智软件北京有限公司
类型:发明
国别省市:北京;11

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