游戏匹配方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种游戏匹配方法、装置、存储介质及电子设备，方法包括：获取待匹配游戏队伍的队伍特征；根据队伍特征，通过预训练的好的聚类模型，得到待匹配游戏队伍所属的目标类簇，聚类模型是以不同游戏房间类型下不同类簇中的样本游戏队伍的游戏等级不同，且不同游戏房间类型下任意两个类簇中的样本游戏队伍的数量差异最小化为约束目标进行训练得到的；根据待匹配游戏队伍的目标类簇和游戏房间类型，将待匹配游戏队伍分配到多个匹配池中的目标匹配池中；在目标匹配池中，确定与待匹配游戏队伍匹配的游戏队伍，缩短了在同一匹配池中进行游戏队伍对战匹配的匹配时长，提高了游戏匹配的效率。配的效率。配的效率。

【技术实现步骤摘要】
游戏匹配方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及计算机
，具体地，涉及一种游戏匹配方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]在MOBA(Multiplayer Online Battle Arena，多人在线战术竞技游戏)的对战匹配场景中，通常是单个或多个用户先组成一个游戏队伍，然后以游戏队伍为单位进行对战匹配。当同一时间的在线游戏队伍量很大的情况下，需要并发地对线上游戏队伍进行对战匹配，以缩短游戏匹配所需要的时长，提高游戏匹配效率。
[0003]目前，采用并发对战匹配的方式是将在线游戏队伍随机地分配到不同匹配池中，以并行地在每个匹配池中对该匹配池中的游戏队伍进行对战匹配。而在对战匹配中，倾向将同一类型的用户进行匹配，但是，由于是随机地将游戏队伍分配到不同匹配池中，因此，此种方式可能造成同一匹配池中匹配到相同类型的游戏队伍难度增大，增加游戏匹配所需要的时长，进而导致游戏匹配效率降低。

技术实现思路

[0004]提供该
技术实现思路
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种游戏匹配方法，其特征在于，包括：获取待匹配游戏队伍的队伍特征；根据所述队伍特征，通过预训练的好的聚类模型，得到所述待匹配游戏队伍所属的目标类簇，所述聚类模型是以不同游戏房间类型下不同类簇中的样本游戏队伍的游戏等级不同，且不同游戏房间类型下任意两个类簇中的样本游戏队伍的数量差异最小化为约束目标进行训练得到的；根据所述待匹配游戏队伍的目标类簇和游戏房间类型，将所述待匹配游戏队伍分配到多个匹配池中的目标匹配池中，所述匹配池用于容纳不同游戏房间类型下一种类簇对应的游戏队伍，且所述匹配池中的游戏队伍的等级差异最小；在所述目标匹配池中，确定与所述待匹配游戏队伍匹配的游戏队伍。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待匹配游戏队伍的队伍特征，包括：获取待匹配游戏队伍中的至少一个用户对应的用户特征和/或设备特征；根据所述待匹配游戏队伍中的所述用户特征和/或所述设备特征，确定所述待匹配游戏队伍的所述队伍特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述队伍特征由所述用户特征和所述设备特征确定的情况下，所述根据所述待匹配游戏队伍中的所述用户特征和/或所述设备特征，确定所述待匹配游戏队伍的所述队伍特征，包括：将所述待匹配游戏队伍中的所述用户特征和所述设备特征分别进行向量化表示，得到与所述用户特征对应的用户特征向量和与所述设备特征对应的设备特征向量；对所述用户特征向量和所述设备特征向量进行拼接，得到所述队伍特征向量，所述队伍特征向量用于表征所述队伍特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述聚类模型包括不同游戏房间类型对应的聚类子模型，所述聚类模型通过以下方式获得：针对每种游戏房间类型对应的样本游戏队伍，根据该种游戏房间类型对应的样本游戏队伍的样本队伍特征，以目标约束对与该种游戏房间类型对应的初始聚类子模型的参数进行迭代优化，直至满足迭代停止条件，以得到与该种类型游戏房间对应的聚类子模型；根据所有游戏房间类型分别对应的聚类子模型，确定所述聚类模型；所述目标约束为：不同类簇之间样本游戏队伍的数量差异最小化，以及同一类簇中的样本游戏队伍之间的游戏等级差异最小化。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始聚类子模型的参数包括初始分配矩阵和初始指示矩阵，所述针对每种游戏房间类型对应的样本游戏队伍，根据该种游戏房间类型对应的样本游戏队伍的样本队伍特征，以目标约束对与该种游戏房间类型对应的初始聚类子模型的参数进行迭代优化，直至满足迭代停止条件，以得到与该种类型游戏房间对应的聚类子模型，包括：针对每种游戏房间类型对应的样本游戏队伍，根据该种游戏房间类型对应的样本游戏队伍的样本队伍特征，以目标约束对所述初始...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝帅，齐观德，陈杰锐，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：