【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及游戏加载，更具体地说，本专利技术涉及基于机器学习的游戏加载效率优化方法。
技术介绍
1、随着游戏产业的不断发展，游戏玩家对游戏体验的要求越来越高。游戏加载效率是影响玩家体验的重要因素之一，现有的游戏加载优化方法主要依赖于开发者的经验和对游戏资源的直观理解，这种方法在处理复杂的游戏项目时往往效率低下，且难以满足个性化的用户需求。
2、为了提高游戏加载效率，现有的方法通过分析用户行为数据和游戏资源数据，自动地识别出加载过程中的瓶颈，从而实现针对性的优化，然而，现有的研究大多集中在单一的数据源上，如仅使用用户行为数据或资源数据，而忽略了两者之间的内在联系，此外，这些方法往往没有考虑到不同用户群体的个性化需求，导致优化效果受限，因此，在此提出一种基于机器学习的游戏加载效率优化方法，以期解决上述问题。
3、专利技术项目
4、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
5、基于机器学习的游戏加载效率优化方法，包括以下步骤：
6、步骤一、分别获取游戏加载项目信息、用户行为信息
【技术保护点】
1.基于机器学习的游戏加载效率优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的游戏加载效率优化方法，其特征在于，游戏加载项目信息由多个类别的游戏第一加载子类项目信息组成，每一个游戏第一加载子类项目信息由多个游戏第二加载子类项目信息组成。
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的游戏加载效率优化方法，其特征在于，步骤二中，根据游戏加载项目信息与用户行为信息进行匹配，得到行为匹配集合指的是：将游戏加载项目信息中的一个特定的游戏第一加载子类项目信息设置为目标项目，并将目标项目标记为MBi，将目标项目MBi中的一个特定的第二加...
【技术特征摘要】
1.基于机器学习的游戏加载效率优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的游戏加载效率优化方法，其特征在于，游戏加载项目信息由多个类别的游戏第一加载子类项目信息组成，每一个游戏第一加载子类项目信息由多个游戏第二加载子类项目信息组成。
3.根据权利要求2所述的基于机器学习的游戏加载效率优化方法，其特征在于，步骤二中，根据游戏加载项目信息与用户行为信息进行匹配，得到行为匹配集合指的是：将游戏加载项目信息中的一个特定的游戏第一加载子类项目信息设置为目标项目，并将目标项目标记为mbi，将目标项目mbi中的一个特定的第二加载子类项目信息设置为目的项目，并将目的项目标记为mdi，然后将目的项目mdi对应的用户行为信息中的各项行为数据标记为xwi，将所有的目的项目mdi、对应的用户行为信息中的各项行为数据xwi匹配完成，得到匹配集合。
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的游戏加载效率优化方法，其特征在于，步骤三中，根据游戏加载项目信息与加载资源信息进行匹配，得到资源匹配集合指的是：将目的项目mdi对应的加载资源信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晓光，王怀勖，
申请(专利权)人：深圳沉浸感科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。