【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息检索，尤其涉及游戏用户体验数据分析方法及系统。
技术介绍
1、在信息检索的
中，重点在于有效地搜集、组织、存储和检索信息。这个领域涉及大量数据的处理，利用各种算法和计算模型来快速有效地找到用户所需的信息。在游戏用户体验分析的背景下，这意味着从大量的游戏使用数据中提取有用的洞见和信息。
2、其中，游戏用户体验数据分析方法是一种分析和解读玩家在游戏过程中产生的数据的技术方法。这些数据包括玩家的行为模式、游戏内互动、购买历史以及其他与玩家体验相关的数据。该方法的主要目的是为了理解玩家的行为和需求，以优化游戏设计，提升用户满意度，从而增强玩家的整体体验。通过对用户体验数据的深入分析，游戏开发者可以调整游戏内容，解决问题点，创造更吸引人的游戏环境。
3、传统的游戏用户体验数据分析方法在多方面存在不足，传统方法往往依赖于较为简单的统计分析和规则驱动模型，在处理复杂、动态变化的玩家数据时显得力不从心，难以准确捕捉玩家行为的多样性和深层次特征，例如在行为预测和趋势分析方面，缺乏深度学习和时序分析的应用，导...
【技术保护点】
1.游戏用户体验数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的游戏用户体验数据分析方法，其特征在于，所述行为预测模型包括行为决策树、概率评估和动作预测，所述动态玩家画像包括偏好动态图谱、行为趋势分析和互动模式识别，所述优化行为模式包括行为异常点检测、预测模式构建和行为序列分析，所述玩家群体分析包括社交网络图、群体行为模式和社交关系强度分析，所述行为趋势预测包括时间依赖模型、行为轨迹预测和行为演化趋势，所述个性化推荐策略包括偏好匹配模型、推荐列表生成和交互响应模式，所述游戏互动优化方案包括内容适应性调整、玩家参与度提升和体验定制方案。p>
3.根据权...
【技术特征摘要】
1.游戏用户体验数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的游戏用户体验数据分析方法，其特征在于，所述行为预测模型包括行为决策树、概率评估和动作预测，所述动态玩家画像包括偏好动态图谱、行为趋势分析和互动模式识别，所述优化行为模式包括行为异常点检测、预测模式构建和行为序列分析，所述玩家群体分析包括社交网络图、群体行为模式和社交关系强度分析，所述行为趋势预测包括时间依赖模型、行为轨迹预测和行为演化趋势，所述个性化推荐策略包括偏好匹配模型、推荐列表生成和交互响应模式，所述游戏互动优化方案包括内容适应性调整、玩家参与度提升和体验定制方案。
3.根据权利要求1所述的游戏用户体验数据分析方法，其特征在于，基于玩家的行为数据，采用深度q网络，进行行为模式分析和策略调整，实时优化预测结果，生成行为预测模型的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的游戏用户体验数据分析方法，其特征在于，基于所述行为预测模型，采用在线支持向量机，处理实时数据流，更新玩家画像，提取关键行为特征，生成动态玩家画像的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的游戏用户体验数据分析方法，其特征在于，基于所述动态玩家画像，采用变分自编码器模型，进行复...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈泽焘，曹青，
申请(专利权)人：上海承喻信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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