一种游戏推荐方法技术

本发明专利技术涉及信息推送技术领域，尤其涉及一种游戏推荐方法，包括以下步骤：获取用户信息、将用户聚类为聚类簇、生成聚类簇的游戏列表、推荐游戏给用户，相较于传统的游戏推荐方法，本发明专利技术根据用户基本信息将用户聚类为不同的聚类簇，对聚类簇内全部玩家的已安装游戏列表进行汇总，并根据使用情况及评价进行排序形成游戏列表，再将玩家未安装的游戏推荐给玩家，使得游戏推荐更具有目标性及个性化，提高了游戏推荐的有效性，同时提高了用户体验，有助于游戏平台的正常运行。

A Game Recommendation Method

The invention relates to the field of information push technology, in particular to a game recommendation method, which includes the following steps: obtaining user information, clustering users into clusters, generating game lists of clusters and recommending games to users. Compared with the traditional game recommendation method, the invention clusters users into different clusters according to the basic information of users, and all players in the cluster. The installed game lists are summarized and sorted according to the usage and evaluation to form a game list. Then the game that the players have not installed is recommended to the players, which makes the game recommendation more targeted and personalized, improves the validity of the game recommendation, and improves the user experience, and contributes to the normal operation of the game platform.

【技术实现步骤摘要】
一种游戏推荐方法
本专利技术涉及信息推送
，尤其涉及一种游戏推荐方法。
技术介绍
现有的游戏平台，一般按照游戏的分类(如棋牌游戏、角色动作、休闲益智等)，将游戏服务商提供的游戏，按照统一的固定的模式展示给用户，以供用户下载安装；然而，数量极为庞大的游戏程序，也给用户选择一个自己感兴趣的游戏应用程序带来了很大困难。仅仅根据用户下载游戏应用的次数和用户评论等构成的不同游戏分类的排行榜，展现给所有的用户都是一样的，这就忽略了不同用户所感兴趣的游戏不一定与下载次数和用户评论等信息相符合，大大降低了用户的体验，继而影响到游戏平台的业务。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术中存在的不足，提供一种根据相似用户群进行准确推荐的游戏推荐方法。本专利技术是通过以下技术方案予以实现：一种游戏推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：a.获取用户信息：用户行为获取模块采集用户的基本信息，上传至游戏平台服务器端，用户的基本信息包括用户特征、手机设备标识、安装的游戏列表及游戏使用时间；b.将用户聚类为聚类簇：用户行为分析模块根据服务器端接收到的用户的基本信息，对用户的基本信息进行归一化处理，采用聚类分析将所有用户聚类为多个用户所属分类的聚类簇；c.生成聚类簇的游戏列表：游戏列表生成模块对同一聚类簇内所有用户的游戏使用情况进行分析，根据手机设备标识、游戏安装数量、游戏使用时间及用户评价将游戏按顺序排列生成聚类簇的游戏列表；d.推荐游戏给用户：游戏推荐模块通过对比聚类簇的游戏列表及用户安装的游戏列表，将用户没有安装的游戏推荐给用户，供用户安装。本专利技术的有益效果是：相较于传统的游戏推荐方法，本专利技术根据用户基本信息将用户聚类为不同的聚类簇，对聚类簇内全部玩家的已安装游戏列表进行汇总，并根据使用情况及评价进行排序形成游戏列表，再将玩家未安装的游戏推荐给玩家，使得游戏推荐更具有目标性及个性化，提高了游戏推荐的有效性，同时提高了用户体验，有助于游戏平台的正常运行。附图说明图1是本专利技术的原理结构示意图。具体实施方式为了使本
的技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合最佳实施例对本专利技术作进一步的详细说明。一种游戏推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：a.获取用户信息：用户行为获取模块采集用户的基本信息，上传至游戏平台服务器端，用户的基本信息包括用户特征、手机设备标识、安装的游戏列表及游戏使用时间，用户特征包括用户年龄、性别、星座、教育程度、通讯录好友列表及用户位置等信息；b.将用户聚类为聚类簇：用户行为分析模块根据服务器端接收到的用户的基本信息，对用户的基本信息进行归一化处理，本实施例中使用的是K-means算法，该算法能够将具有类似特征的对象聚类成若干簇，即采用聚类分析将所有用户聚类为多个用户所属分类的聚类簇，每个簇内用户具有较高的相似度；c.生成聚类簇的游戏列表：游戏列表生成模块对同一聚类簇内所有用户的游戏使用情况进行分析，根据手机设备标识、游戏安装数量、游戏使用时间及用户评价将游戏按顺序排列生成聚类簇的游戏列表，分别对游戏安装数量、游戏使用时间及用户评价给与不同的权重，计算后进行排名，取前N个结果形成聚类簇的游戏列表，N值可调；d.推荐游戏给用户：游戏推荐模块通过对比聚类簇的游戏列表及用户安装的游戏列表，将用户没有安装的游戏推荐给用户，供用户安装。相较于传统的游戏推荐方法，本专利技术根据用户基本信息将用户聚类为不同的聚类簇，对聚类簇内全部玩家的已安装游戏列表进行汇总，并根据使用情况及评价进行排序形成游戏列表，再将玩家未安装的游戏推荐给玩家，使得游戏推荐更具有目标性及个性化，提高了游戏推荐的有效性，同时提高了用户体验，有助于游戏平台的正常运行。以上所述仅为本专利技术的优选实施例而已，并不用于限制本专利技术，对于本领域的技术人员来说，本专利技术可以有各种更改和变化。凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种游戏推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：a.获取用户信息：用户行为获取模块采集用户的基本信息，上传至游戏平台服务器端，用户的基本信息包括用户特征、手机设备标识、安装的游戏列表及游戏使用时间；b.将用户聚类为聚类簇：用户行为分析模块根据服务器端接收到的用户的基本信息，对用户的基本信息进行归一化处理，采用聚类分析将所有用户聚类为多个用户所属分类的聚类簇；c.生成聚类簇的游戏列表：游戏列表生成模块对同一聚类簇内所有用户的游戏使用情况进行分析，根据手机设备标识、游戏安装数量、游戏使用时间及用户评价将游戏按顺序排列生成聚类簇的游戏列表；d.推荐游戏给用户：游戏推荐模块通过对比聚类簇的游戏列表及用户安装的游戏列表，将用户没有安装的游戏推荐给用户，供用户安装。

【技术特征摘要】
1.一种游戏推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：a.获取用户信息：用户行为获取模块采集用户的基本信息，上传至游戏平台服务器端，用户的基本信息包括用户特征、手机设备标识、安装的游戏列表及游戏使用时间；b.将用户聚类为聚类簇：用户行为分析模块根据服务器端接收到的用户的基本信息，对用户的基本信息进行归一化处理，采用聚类分析将所有用户聚...

【专利技术属性】
技术研发人员：王彦越，
申请(专利权)人：宏诚盛世天津网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：天津,12