一种获取游戏中英雄技能上手难度的方法及系统与流程

本发明涉及一种获取游戏中英雄技能上手难度的方法及系统。
背景技术：
：在MOBA(MultiplayerOnlineBattleArena，多人在线战术竞技游戏)类游戏中，玩家可选择不同的英雄参与游戏战斗。对于设计者来说，为了保证游戏内容的定期更新和游戏运营的稳定，需要周期性推出新的英雄。新英雄的设计需要考虑玩家的学习能力，因此需先推出操作简单、容易上手的英雄，再陆续推出操作复杂、较难上手的英雄。英雄上手难度的评价方法，对于MOBA类游戏的设计者来说，非常重要。MOBA类游戏中，英雄的主要区别除了外在形象，最重要的就是技能，技能不仅是英雄性格和特点的鲜明标识，也是玩家操纵英雄战斗的主要交互方法。因此，英雄的上手难度主要受到技能上手难度的影响，如果想要评价英雄上手难度，就先要评价英雄技能的上手难度。现有技术中，可利用技能数值属性(前摇时间、技能射程、技能有效范围等)来确定技能上手难度，参见图1是现有技术的游戏中英雄技能射程和技能有效范围的示意图，其中，1表示技能释放者，2表示目标，3表示技能有效范围，4表示技能释放范围，D表示技能射程；但这种方法的缺点在于：技能本身的数值属性仅能够决定技能的理论上手难度，而不能够决定技能的实际上手难度。另外，在现有技术中，还可利用技能命中率作为评价指标来确定技能上手难度。一般是招募部分玩家做用户测试，提取玩家瞄准释放等行为日志，计算各技能的命中率，然后以命中率作为衡量技能上手难度的标准，命中率越高，上手难度越小。但这种方法的缺点在于：技能上手难度与命中率并不是简单的线性关系，对于技能命中和未命中的情况，可能有多种原因，而不同原因对技能上手难度认知的影响是不同的，单一的命中率却无法体现这些不同的影响。技术实现要素：本发明目的在于提出一种获取游戏中英雄技能上手难度的方法及系统，以解决上述现有技术存在的无法准确获取技能上手难度的技术问题。为此，本发明提出一种获取游戏中英雄技能上手难度的方法，包括以下步骤：S1、设置影响英雄技能上手难度的若干个英雄技能影响因素；S2、分别获取所述英雄技能影响因素对应的影响数值，包括以下步骤：S21、分别设置所述英雄技能影响因素对应的数据指标集，每个数据指标集包括若干个数据指标；S22、读取玩家在玩游戏过程中生成的游戏日志，从所述游戏日志中获取所述数据指标对应的指标数值；S23、利用所述指标数值与对应的指标权重进行加权求和，得到所述影响数值；S3、利用若干个影响数值计算所述英雄技能上手难度。优选地，在所述步骤S3中，利用所述若干个影响数值和对应的影响权重进行加权求和，得到所述英雄技能上手难度。优选地，在所述步骤S3中，通过以下步骤获取所述影响权重：S31、根据层次分析法，对所述英雄技能影响因素进行两两对比，建立影响因素判断矩阵；S32、计算所述影响因素判断矩阵的归一化特征向量S33、对所述归一化特征向量进行一致性检验，若检验通过，将所述归一化特征向量中第i个元素作为在计算所述英雄技能上手难度时第i个影响数值对应的影响权重，i为小于或等于英雄技能影响因素个数的正整数；若检验不通过，返回步骤S31，重新建立所述影响因素判断矩阵。优选地，在所述步骤S23中，通过以下步骤获取所述指标权重：S231、根据层次分析法，对第i个数据指标集中包括的数据指标进行两两对比，建立第i个数据指标判断矩阵；其中，i为小于或等于英雄技能影响因素个数的正整数；S232、计算所述第i个数据指标判断矩阵的归一化特征向量S233、对所述归一化特征向量进行一致性检验，若检验通过，将所述归一化特征向量中第k个元素作为利用所述第i个数据指标集中第k个数据指标对应的指标数值计算第i个影响数值时的指标权重，k为正整数；若检验不通过，返回步骤S231，重新建立所述第i个数据指标判断矩阵。优选地，所述英雄技能影响因素包括影响英雄技能上手难度的技能瞄准因素、技能射程因素、技能范围因素、技能命中状态因素和技能前摇因素中的至少两者。优选地，所述技能瞄准因素对应的数据指标集包括瞄准率、瞄准命中率和未瞄准命中率中的一种或几种。优选地，所述技能射程因素对应的数据指标集包括超程率、0-L1瞄准命中率、…、Ln-Ln+1瞄准命中率中的一种或几种；其中，L1、Ln和Ln+1表示命中点至玩家的距离，Ln<Ln+1，n为正整数。优选地，所述技能范围因素对应的数据指标集包括命中玩家数、命中玩家密度和伤害玩家数中的一种或几种。优选地，所述技能命中状态因素对应的数据指标集包括真实命中率、命中差和真实命中比中的一种或几种。优选地，所述技能前摇因素对应的数据指标集包括打断率、未打断率和打断比中的一种或几种。优选地，在所述步骤S1之前还包括步骤S0：按技能特点对英雄技能进行分类；相应地，步骤S2和步骤S3中不同类别的英雄技能对应不同的指标权重和/或影响权重。优选地，对英雄技能的分类包括：近程直线型、远程直线型、自身圆形、目标圆形、近扇型、远扇型、近程普攻、远程普攻、抓技。本发明还提出一种获取游戏中英雄技能上手难度的系统，包括：影响因素设置模块，用于设置影响英雄技能上手难度的若干个英雄技能影响 因素；影响数值获取模块，用于分别获取所述英雄技能影响因素对应的影响数值，包括：数据指标设置单元，用于分别设置所述英雄技能影响因素对应的数据指标集，每个数据指标集包括若干个数据指标；指标数值获取单元，用于读取玩家在玩游戏过程中生成的游戏日志，从所述游戏日志中获取所述数据指标对应的指标数值；加权求和单元，用于利用所述指标数值与对应的指标权重进行加权求和，得到所述影响数值；上手难度计算模块，用于利用若干个影响数值计算所述英雄技能上手难度。优选地，所述上手难度计算模块利用所述若干个影响数值和对应的影响权重进行加权求和，得到所述英雄技能上手难度。优选地，所述上手难度计算模块包括影响权重获取子模块；所述影响权重获取子模块用于获取影响数值对应的影响权重，包括：第一矩阵建立单元，用于根据层次分析法，对所述英雄技能影响因素进行两两对比，建立影响因素判断矩阵；第一向量计算单元，用于计算所述影响因素判断矩阵的归一化特征向量以及第一检验及获取单元，用于对所述归一化特征向量进行一致性检验，若检验通过，将所述归一化特征向量中第i个元素作为在计算所述英雄技能上手难度时第i个影响数值对应的影响权重，i为小于或等于英雄技能影响因素个数的正整数；若检验不通过，由所述第一矩阵建立单元重新建立所述影响因素判断矩阵。优选地，所述影响数值获取模块包括指标权重获取子模块；所述指标权重获取子模块用于获取指标数值对应的指标权重，包括：第二矩阵建立单元，用于根据层次分析法，对第i个数据指标集中包括的数据指标进行两两对比，建立第i个数据指标判断矩阵；其中，i为小于或等于英雄技能影响因素个数的正整数；第二向量计算单元，用于计算所述第i个数据指标判断矩阵的归一化特征向量以及第二检验及获取单元，用于对所述归一化特征向量进行一致性检验，若检验通过，将所述归一化特征向量中第k个元素作为利用所述第i个数据指标集中第k个数据指标对应的指标数值计算第i个影响数值时的指标权重，k为正整数；若检验不通过，由所述第二矩阵建立单元重新建立所述第i个数据指标判断矩阵。优选地，所述英雄技能影响因素包括影响英雄技能上手难度的技能瞄准因素、技能射程因素、技能范围因素、技能命中状态因素和技能前摇因素中的至少两者。优选地，所述技能瞄准因素对应的数据指标集包括瞄准率、瞄准命中率和未瞄准命中率中的一种或几种。优选地，所述技能射程因素对应的数据指标集包括超程率、0-L1瞄准命中率、…、Ln-Ln+1瞄准命中率中的一种或几种；其中，L1、Ln和Ln+1表示命中点至玩家的距离，Ln<Ln+1，n为正整数。优选地，所述技能范围因素对应的数据指标集包括命中玩家数、命中玩家密度和伤害玩家数中的一种或几种。优选地，所述技能命中状态因素对应的数据指标集包括真实命中率、命中差和真实命中比中的一种或几种。优选地，所述技能前摇因素对应的数据指标集包括打断率、未打断率和打断比中的一种或几种。优选地，在所述影响因素设置模块前还包括技能分类模块，所述技能分类模块用于按技能特点对英雄技能进行分类；相应地，所述影响数值获取模块和所述上手难度计算模块中不同类别的英雄技能对应不同的指标权重和/或影响权重。优选地，对英雄技能的分类包括：近程直线型、远程直线型、自身圆形、目标圆形、近扇型、远扇型、近程普攻、远程普攻、抓技。利用本发明提出的获取游戏中英雄技能上手难度的方法及系统，可以得到更 加客观、定量的技能上手难度数值，从而使新英雄投放规划变的更加科学，对于提高游戏留存率、提升游戏可玩性具有非常重要的意义。附图说明图1是现有技术的游戏中英雄技能射程和技能有效范围的示意图；图2是本发明具体实施方式一的工作流程图；图3是本发明具体实施方式一的理论上手难度与实际上手难度关系图；图4是本发明具体实施方式一的层次关系图。具体实施方式实施例一：本实施例提出一种获取游戏中英雄技能上手难度的方法，参见图2是本发明具体实施方式一的工作流程图。具体地，包括以下步骤：S1、设置影响英雄技能上手难度的若干个英雄技能影响因素；英雄技能的理论上手难度并不等于实际上手难度，除了受技能数值属性的影响外，还受到其它非数值可衡量因素的影响，如技能视觉动画效果、辅助瞄准机制、玩家心理等，参见图3是本发明具体实施方式一的理论上手难度与实际上手难度关系图。举例来说，如果一个技能的射程本身很远，但是这个技能的动画效果表现出来的射程很近，那么玩家就容易受到技能动画效果的影响，对技能的射程做出误判，从而影响技能的上手；再举例说明，如果游戏中为玩家提供了辅助瞄准机制，即便玩家没有真正瞄准目标，系统也会对玩家的瞄准做校正，这样玩家在释放时就能够打中目标，辅助瞄准机制的加入，使得那些对瞄准有较强依赖性的技能上手难度降低。由此可见，单纯用技能数值属性还不足以来表示技能的上手难度，技能的实际上手难度还需要结合玩家表现来确定。在本发明的实施例中，获取英雄技能上手难度采用的英雄技能影响因素包括：技能瞄准因素、技能射程因素、技能范围因素、技能命中状态因素和技能前摇因素中的至少两者。S2、分别获取英雄技能影响因素对应的影响数值；具体地，包括以下步骤：S21、分别对每个英雄技能影响因素设置对应的数据指标集，每个数据指标 集包括若干个数据指标，在本发明的实施例中，可采用如下表1中所示的数据指标。表1上表中L1、L2、…、Ln、Ln+1表示命中点至玩家的距离，Ln<Ln+1，n为正整数。一个实施例中，取值n＝3，L1＝5m，L2＝10m，L3＝15m，L4＝20m。对于技能未命中目标的情况，可能有多种原因，而不同原因对技能上手难度认知的影响是不同的，如有些情况是技能被打断，有些情况是技能未瞄准，有些情况是瞄准了但是目标在技能有效范围之外，还有些情况是瞄准了目标且目标在技能有效范围之内，但目标处于无敌状态而导致技能无效；对于技能命中的情况，可以分为瞄准命中和未瞄准命中，虽然结果都是命中，但未瞄准命中对玩家来说是一种惊喜，瞄准命中对玩家来说是一种合理的期望满足，明显前者会使玩家觉得技能更容易上手。本实施例采用的上述数据指标能够将各种命中和未命中的情况详细刻画出来，如下所述：a、通过打断率区分了技能未命中下的技能打断情况；b、通过瞄准率和未瞄准命中率区分了技能未命中下的未瞄准情况；c、通过超程率区分了技能未命中下的目标超过射程情况；d、通过瞄准命中率和未瞄准命中率区分了技能命中下的瞄准和未瞄准情况；e、通过命中玩家数区分了技能命中下的伤害范围情况；f、通过命中差区分了技能命中下的虚假命中情况；g、通过0-5米瞄准命中率等区分了技能命中下不同范围内的命中情况。S22、读取玩家在玩游戏过程中生成的游戏日志，从游戏日志中获取各数据指标对应的指标数值；S23、利用指标数值与对应的指标权重进行加权求和，得到影响数值；本发明的实施例中，使用层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，AHP)确定各指标数值对应的指标权重。参见图4是本发明具体实施方式一的层次关系 图，本实施例中设置的英雄技能影响因素包括技能瞄准因素A1、技能射程因素A2、技能范围因素A3、技能命中状态因素A4和技能前摇因素A5；其中，技能瞄准因素A1对应的第i(i＝1)个数据指标集包括的数据指标为瞄准率B1、瞄准命中率B2和未瞄准命中率B3，技能射程因素A2对应的第i(i＝2)个数据指标集包括的数据指标为超程率B4、0-5米瞄准命中率B5、5-10米瞄准命中率B6、10-15米瞄准命中率B7和15-20米瞄准命中率B8，技能范围因素A3对应的第i(i＝3)个数据指标集包括的数据指标为命中玩家数B9，技能命中状态因素A4对应的第i(i＝4)个数据指标集包括的数据指标为命中差B10，技能前摇因素A5对应的第i(i＝5)个数据指标集包括的数据指标为打断率B11。其中，获取各指标数值对应的指标权重，包括以下步骤：S231、根据预设的判断尺度表，通过将准则层B中第i个数据指标集包括的数据指标分别两两比较，建立第i个数据指标判断矩阵其中，判断尺度表表示数据指标两两比较结果与判断尺度值的对应关系，数据指标判断矩阵由判断尺度值得到；Bmn(i)表示第i个数据指标集中第m个数据指标相对于第i个数据指标集中第n个数据指标的比较结果，且Bmn(i)＝1/Bnm(i)，NB(i)表示第i个数据指标集中数据指标的个数，m、n均为小于或等于NB(i)的正整数。本实施例中，在建立判断矩阵时采用1～9的判断尺度表，各尺度含义如表2所示：尺度含义1第m个因素与第n个因素的影响相同3第m个因素比第n个因素的影响稍强5第m个因素比第n个因素的影响强7第m个因素比第n个因素的影响明显强9第m个因素比第n个因素的影响绝对强表2其中，尺度2、4、6、8表示第m个因素的重要性介于上述两个相邻等级之间。S232、计算第i个数据指标判断矩阵的归一化特征向量S233、对归一化特征向量进行一致性检验，若检验通过，将归一化特征向量中第k个元素作为利用该第i个数据指标集中第k个数据指标对应的指标数值计算第i个影响数值Di时的指标权重wi,k，k为正整数；若检验不通过，返回S231重新建立第i个数据指标判断矩阵；利用线性加权模型，得到第i个影响数值Di，计算公式为：其中，Ti,k表示第i个数据指标集中第k个数据指标对应的指标数值。S3、利用影响数值和对应的影响权重进行加权求和，得到英雄技能上手难度。其中，获取各影响数值对应的影响权重，包括以下步骤：S31、根据预设的判断尺度表，通过将准则层A中各英雄技能影响因素分别两两比较，建立影响因素判断矩阵其中，Aij表示第i个英雄技能影响因素相对于第j个英雄技能影响因素的比较结果，且Aij＝1/Aji，NA为英雄技能影响因素的总个数，i、j均为小于或等于NA的正整数；在MOBA类游戏中，英雄技能多种多样，且不同技能的特点差别很大。比如，有些技能的有效范围是一条射线，玩家在释放前需要瞄准，并需要判断目标是否在技能有效距离之内；有些技能的有效范围是一个圆，玩家在释放前并不需要瞄准，只要目标在射程之内都能命中。如果采用同样的加权系数，显然不够合理。本发明还根据技能特点对游戏中英雄技能进行分类，对不同分类的英雄技能使用不同的加权系数，即在建立影响因素判断矩阵和/或数据指标判断矩阵时考虑使用不同的尺度值。本实施例从三个方面对技能类型进行划分：一是技能的有效范围，比如有效范围可能是一条射线、一个扇型或者一个圆；二是技能的释放频率，比如普通攻击的技能冷却时间较短，因此释放频率很高，而其他技能的技能冷却时间很长，释放频率较低；三是技能的作用效果，比如抓技是将目标抓取后掷出，而普攻(普通攻击)则是直接对目标造成伤害。根据上述技能特点，将英雄技能分为以下几类：近程直线型、远程直线型、自身圆形、目标圆形、近扇 型、远扇型、近程普攻、远程普攻、抓技。这样，使得同类技能内部可以使用相同的加权系数得到技能上手难度，从而更立体地展现各因素对其上手难度的影响。以获取近程直线型的英雄技能上手难度为例，建立的第i(i＝1)个数据指标判断矩阵(Bmn(1))3*3，如下所示：以及建立的影响因素判断矩阵(Aij)5*5，如下所示：S32、计算影响因素判断矩阵的归一化特征向量S33、对归一化特征向量进行一致性检验，若检验通过，将归一化特征向量中第i个元素作为准则层A中第i个影响数值Di在计算技能上手难度时对应的影响权重βi；若检验不通过，返回S31重新建立影响因素判断矩阵由于在本实施例中影响因素A3只对应了一个数据指标B9，因此，利用该数据指标B9计算第i(i＝3)个影响数值时对应的指标权重取值1；影响因素A4、A5与影响因素A3类似。利用线性加权模型，得到技能上手难度D，计算公式如下：上式(1)还可写成：现有的游戏策划往往通过主观的判断或者借助一些简单的客观数据来估计MOBA类英雄技能的上手难度，这样得到的结果不客观、不准确。本发明利用大数据技术，提供了一种基于游戏日志数据的、客观定量的技能上手难度评价方法，使得游戏策划可以根据玩家在游戏中的真实表现，得到技能上手难度的准确数值，从而使新英雄投放规划变的更加科学。实施例二：本发明提出一种获取英雄技能上手难度的系统，包括：影响因素设置模块，用于设置影响英雄技能上手难度的若干个英雄技能影响因素；影响数值获取模块，用于分别获取英雄技能影响因素对应的影响数值，包括：数据指标设置单元，用于分别设置英雄技能影响因素对应的数据指标集，每个数据指标集包括若干个数据指标；指标数值获取单元，用于读取玩家在玩游戏过程中生成的游戏日志，从游戏日志中获取数据指标对应的指标数值；加权求和单元，用于利用指标数值与对应的指标权重进行加权求和，得到影响数值；以及上手难度计算模块，用于利用若干个影响数值计算英雄技能上手难度。进一步地，上手难度计算模块利用若干个影响数值和对应的影响权重进行加权求和，得到英雄技能上手难度。具体地，上手难度计算模块包括影响权重获取子模块，该影响权重获取模块用于获取影响数值对应的影响权重，包括：第一矩阵建立单元，用于根据层次分析法，对英雄技能影响因素进行两两对比，建立影响因素判断矩阵；第一向量计算单元，用于计算影响因素判断矩阵的归一化特征向量以及第一检验及获取单元，用于对归一化特征向量进行一致性检验，若检验通过，将归一化特征向量中第i个元素作为在计算英雄技能上手难度时第i个影响数值对应的影响权重，i为小于或等于英雄技能影响因素个数的正整数；若检验不通过，由第一矩阵建立单元重新建立影响因素判断矩阵。进一步地，影响数值获取模块包括指标权重获取子模块，该指标权重获取子模块用于获取指标数值对应的指标权重，包括：第二矩阵建立单元，用于根据层次分析法，对第i个数据指标集中包括的数据指标进行两两对比，建立第i个数据指标判断矩阵；其中，i为小于或等于英雄技能影响因素个数的正整数；第二向量计算单元，用于计算第i个数据指标判断矩阵的归一化特征向量以及第二检验及获取单元，用于对归一化特征向量进行一致性检验，若检验通过，将归一化特征向量中第k个元素作为利用第i个数据指标集中第k个数据指标对应的指标数值计算第i个影响数值时的指标权重，k为正整数；若检验不通过，由第二矩阵建立单元重新建立第i个数据指标判断矩阵。进一步地，英雄技能影响因素包括影响英雄技能上手难度的技能瞄准因素、技能射程因素、技能范围因素、技能命中状态因素和技能前摇因素中的至少两者。在本发明的实施例中，技能瞄准因素对应的数据指标集包括瞄准率、瞄准命中率和未瞄准命中率中的一种或几种。技能射程因素对应的数据指标集包括超程率、0-L1瞄准命中率和Ln-Ln+1瞄准命中率中的一种或几种；其中，L1、Ln和Ln+1表示命中点至玩家的距离，Ln<Ln+1，n为正整数。技能范围因素对应的数据指标集包括命中玩家数、命中玩家密度和伤害玩家数中的一种或几种。技能命中状态因素对应的数据指标集包括真实命中率、命中差和真实命中比中的一种或几种。技能前摇因素对应的数据指标集包括打断率、未打断率和打断比中的一种或几种。进一步地，在影响因素设置模块前还包括技能分类模块，技能分类模块用于按技能特点对英雄技能进行分类；相应地，影响数值获取模块和上手难度计算模块中不同类别的英雄技能对应不同的指标权重和/或影响权重。本发明的实施例 中，对英雄技能的分类包括：近程直线型、远程直线型、自身圆形、目标圆形、近扇型、远扇型、近程普攻、远程普攻、抓技。需要说明的是，上述各模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。本领域技术人员将认识到，对以上描述做出众多变通是可能的，所以实施例仅是用来描述一个或多个特定实施方式。尽管已经描述和叙述了被看作本发明的示范实施例，本领域技术人员将会明白，可以对其作出各种改变和替换，而不会脱离本发明的精神。另外，可以做出许多修改以将特定情况适配到本发明的教义，而不会脱离在此描述的本发明中心概念。所以，本发明不受限于在此披露的特定实施例，但本发明可能还包括属于本发明范围的所有实施例及其等同物。当前第1页1 2 3