确定游戏技巧因子的制作方法
【专利说明】
[0001] 相关申请的交叉引用
[0002] 本申请要求2013年4月29日提交的申请号为61/816,930的美国临时专利申请 的优先权，其全部内容W全文引用方式并入本文。
技术领域
[0003] 本发明的主题设及一种用于确定数字游戏技巧因子的系统、装置、方法W及制品。
【背景技术】
[0004] 很多数字游戏需要技巧和运气两者才能玩好。那么机会支配技巧或相反的情况的 含义是什么呢？技巧和机会谱线的极端是相对容易确定的。例如，模拟掷殺子的视频游戏 纯粹是一种机会游戏。相反的，棋类视频游戏纯粹是技巧游戏。其他技巧类游戏的示例包 括有：跳棋、撞球和保龄球。与之相反，抽奖和轮盘游戏为纯粹的机会游戏。 阳〇化]但是，许多游戏均包括有技巧和机会的组合。在运些情况下，术语技巧因子或支配 因子设及对技巧和机会的相对比例的探究。当机会成为影响结果的主要部分时，机会支配 游戏。换句话说，为了使技巧支配，技巧必须控制最终结果并且最终结果必须一定程度上在 游戏者的控制之中。但是，运种确定通常是主观的，因此，关于游戏的结果是否是通过技巧 或机会而支配的，理性的思想可能会有不同看法。
【发明内容】
[0006] 在一方面，可W访问表征多个游戏记录中的每个的可量化结果的数据，每个游戏 记录可W与多个游戏者中的一个和游戏相关。所述游戏可W为在计算平台上进行的数字游 戏。利用访问的数据，可W对与多个游戏者相关的全部游戏记录的可量化结果的第一方差 量进行计算。对于多个游戏者中的一个或更多并利用访问的数据，可W对与多个游戏者的 一个或更多相关的游戏记录的可量化结果的第二方差量进行计算。基于至少第一方差量和 第二方差量，可W确定游戏的技巧因子。可W提供表征技巧因子的数据。
[0007] 在另一方面，可W访问表征多个游戏记录中的每一个的可量化结果的数据。每个 游戏记录可W与多个游戏者中的一个和游戏相关。游戏可W为在计算平台上进行的数字游 戏。利用访问的数据，可W计算至少两个与多个游戏者相关的游戏记录的可量化结果的方 差量。至少基于计算的方差量，可W计算游戏的技巧和机会之间的支配因子。可W提供表 征支配因子的数据。
[0008] 在另一方面，可W接收表征请求访问技巧数字游戏的数据。在图形用户界面中，可 W展示两个或更多技巧数字游戏的描述。响应于游戏中的一个的选择，可W启动所选择的 游戏；游戏可W通过下述步骤将游戏分类为技巧游戏：访问表征多个游戏记录中的每个的 可量化结果的数据。每个游戏记录可W与多个游戏者中的一个和游戏相关。该游戏可W为 在计算平台上进行的数字游戏。利用访问的数据，可W计算至少两个可量化结果的方差量。 基于计算的方差量，可W计算游戏的支配因子。当该游戏的支配因子指示出游戏主要为技 巧游戏时，可W将游戏分类为技巧游戏中的一个。
[0009] 可W包括W任意可行的组合的一个或多个下述特征。例如，利用技巧因子，可W确 定游戏中的游戏结果的支配因子是技巧或者机会。可W将游戏分类为技巧游戏或机会游 戏。每个游戏记录的可量化结果可W独立于多个游戏记录中的所有其他可量化结果。可W 确定技巧因子的置信级别。可W确定将游戏分类为技巧游戏或机会游戏的分类不正确的可 能性。可W将技巧因子分类为不可分类的。
[0010] 计算第一方差量可W包括计算百分比得分。计算第二方差量可W包括计算百分比 得分。计算第一方差量可W包括计算正态分布。计算第二方差量可W包括计算正态分布。 计算第二方差量可W包括计算样本方差。计算第二方差量可W包括计算多个游戏者中的一 个或更多的每个的结果方差的加权平均值，权重可W基于与每个游戏者相关的记录数量。 确认游戏技巧因子可W进一步基于一个或多个已知的纯粹的技巧游戏的预定技巧因子。计 算至少两个方差量可W包括下述步骤中的一个或多个：计算百分比得分；计算正态分布； W及计算样本方差。
[0011] 本发明还描述了一种计算机程序产品，其包括存储指令的非易失性计算机可读媒 体，当指令由一个或多个计算系统的至少一个数据处理器执行时，使至少一个数据处理器 执行本文的操作。类似的，本发明还描述了一种包括一个或多个数据处理器W及与一个或 多个数据处理器联结的存储器的计算系统。该存储器可W暂时的或永久的存储指令，该指 令使得至少一个处理器执行本文的一个或多个操作。另外，方法可W通过在单个计算系统 中或者分布在两个或多个计算系统之中的一个或多个数据处理器来实施。
[0012] 本文中所述的主题提供了许多优点。例如，可W客观地而不是主观地确定游戏支 配因子。运种确定可W是自动进行的并且可W进一步确定技巧主导的程度或机会主导的程 度，而不是仅按纯粹的技巧或纯粹的机会进行分类。此外，能够对确定是错误的可能性进行 计算W提供确定的置信级别。
[0013] 本文描述的主题的一个或更多个变形的细节在附图和下文的描述中阐述。本文所 述主题的其它特征和优点将从说明书和附图中并且从权利要求中变得明显。
【附图说明】
[0014] 图1为确定游戏技巧因子的方法的方法流程图；
[0015] 图2A为示出了对于机会游戏，游戏者记录的示例集合的可量化结果的分布示意 图；
[0016] 图2B为示出了对于技巧游戏，游戏者记录的示例集合的可量化结果的分布示意 图；
[0017] 图3为示出了提供游戏支配因子的方法的方法流程图；
[0018] 图4为示出了启动已分类技巧游戏或提供已分类技巧游戏至使用者的方法的方 法流程图；
[0019] 图5为用于分类或提供已分类技巧游戏至使用者的系统的实现的示意图。
[0020] 各个附图中相同的附图标记表示相同的要素。
【具体实施方式】
[0021] 图I为确定游戏技巧因子的方法的方法流程图100。游戏技巧因子表征（相比于 机会）游戏者技巧确定游戏结果的程度或因数。在步骤110,访问对多个游戏记录（trail) 中的每一个的可量化结果进行表征的数据。游戏的可量化结果可W包括可量化的游戏结果 (例如，得分），每个可量化结果可W独立于多个游戏记录的所有其他的可量化结果。所述 游戏为在运算平台上运行的数字游戏（例如，视频游戏、计算机游戏、移动应用游戏等），每 一个记录与多个游戏者中的一个相关。例如，访问的数据可W包括多个记录，每一个记录包 括分数和识别的游戏者。游戏者可W与一个或多个可量化结果相关。
[0022] 在步骤120,利用访问的数据，对与多个游戏者相关的全部游戏记录的可量化结果 的第一方差量（variancemeasure)进行计算。在步骤130,利用访问的数据，对与多个游戏 者中的一个或多个相关的游戏记录的可量化结果的第二方差量进行计算。每一个方差量可 W是数字的集合（例如，可量化结果的集合）展开至多远的量。运些方差是部分地描述观 察数字族群的实际概率分布或者非完全观察的数字族群的理论的概率分布的参数。来自运 种分布的数据采样可W用来构建对分布的方差的预估。方差的量可W是分布的矩。
[0023] 在步骤140,基于至少第一方差量和第二方差量确定技巧因子。在步骤150,提供 技巧因子。提供可W包括：传输、保存、显示和处理。技巧因子可W用于确定游戏中的游戏 结果的支配因子是技巧或者机会。通过将支配因子与预定阔值或预先计算的阔值进行比 较，游戏可W分类为技巧游戏，机会游戏和/或不可进行分类。该预定阔值可W基于游戏技 巧的定义（例如，对技巧应支配机会至何种程度的定义）而变化。可W确定技巧因子的置 信级别（confidencelevel)或可W确定分类。可W确定分类不正确的可能性。
[0024] 在纯粹的机会的游戏中，由单一游戏者在多个记录中经历的可量化结果方差会与 由所有游戏者的所有记录的可量化结果方差相类似。图2A为示出了对于机会游戏，游戏者 记录的示例集合的可量化结果的分布的示图200。对于所有游戏者的可量化结果的概率分 布函数220 (即，所有记录）与对于单一游戏者230的可量化结果的分布（即，与单一游戏 者相关的所有记录）相类似。与机会游戏相反，如果在确定游戏结果中技巧是支配因子，与 单一游戏者相关的记录的可量化结果方差会小于所有记录的可量化结果方差。运些方差的 差异可W归因于不同游戏者之间的技巧的变化。图2B为示出了对于技巧游戏，游戏者记录 的示例集合的可量化结果的分布示图210。所有游戏者的可量化结果的概率性的分布函数 220 (即，所有记录）与图2A中所示的概率性的分布函数相似。但是，单一游戏者的可量化 结果的分布230 (即，与单一游戏者相关的所有记录）与分布220不相同。具体地，单一游 戏者230的可量化结果的分布的方差小于所有游戏者220的可量