虚拟资源集合的推荐方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及游戏，尤其是涉及一种虚拟资源集合的推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、作为一种常见的游戏交互方式，游戏礼包广泛存在于各类游戏场景中。游戏礼包通常是由多个虚拟物品搭配而成，用户同时购买游戏礼包内的每个虚拟物品。然而由于受到触发限制等原因，用户购买游戏礼包的相关数据非常稀疏，导致游戏礼包推荐的预测精度较低。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种虚拟资源集合的推荐方法、装置、电子设备及存储介质，可以有效改善虚拟资源集合的购买数据稀疏的问题，从而有效提高虚拟资源集合的推荐精度。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种虚拟资源集合的推荐方法，包括：获取游戏对应的目标资源特征矩阵和目标资源集合特征矩阵，以及用户对应的目标用户特征矩阵；通过预先训练得到的目标资源集合推荐模型，基于所述目标用户特征矩阵、所述目标资源特征矩阵和所述目标资源集合特征矩阵，确定所述游戏中配置的每个候选虚拟资源集合相对于所述用户的推荐度；基于所述推荐度，从所述候选虚拟资源集合中确定所述用户对应的目标虚拟资源集合。

3、第二方面，本发明实施例还提供一种虚拟资源集合的推荐装置，包括：特征矩阵获取模块，用于获取游戏对应的目标资源特征矩阵和目标资源集合特征矩阵，以及用户对应的目标用户特征矩阵；资源集合推荐模块，用于通过预先训练得到的目标资源集合推荐模型，基于所述目标用户特征矩阵、所述目标资源特征矩阵和所述目标资源集合特征矩阵，确定所述游戏中配置的每个候选虚拟资源集合相对于所述用户的推荐度；资源集合推荐模块，用于基于所述推荐度，从所述候选虚拟资源集合中确定所述用户对应的目标虚拟资源集合。

4、第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现第一方面提供的任一项所述的方法。

5、第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现第一方面提供的任一项所述的方法。

6、本发明实施例提供的一种虚拟资源集合的推荐方法、装置、电子设备及存储介质，首先获取游戏对应的目标资源特征矩阵和目标资源集合特征矩阵，以及用户对应的目标用户特征矩阵，再通过预先训练得到的目标资源集合推荐模型，基于目标用户特征矩阵、目标资源特征矩阵和目标资源集合特征矩阵，确定游戏中配置的每个候选虚拟资源集合相对于用户的推荐度，最终基于推荐度，从候选虚拟资源集合中确定用户对应的目标虚拟资源集合。上述方法可以通过目标资源集合推荐模型，基于目标用户特征矩阵、目标资源特征矩阵和目标资源集合特征矩阵，对每个候选虚拟资源集合进行推荐预测，得到每个候选虚拟资源集合相对于用户的推荐度，本发明实施例将目标资源特征矩阵中所表征的用户对虚拟资源的偏好信息迁移到用户对虚拟资源集合的偏好信息，结合目标用户特征矩阵、目标资源特征矩阵和目标资源集合特征矩阵进行虚拟资源集合的推荐，从而可以有效改善虚拟资源集合的购买数据稀疏的问题，进而有效提高虚拟资源集合的推荐精度。

7、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

8、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

技术特征：

1.一种虚拟资源集合的推荐方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的虚拟资源集合的推荐方法，其特征在于，通过预先训练得到的目标资源集合推荐模型，基于所述目标用户特征矩阵、所述目标资源特征矩阵和所述目标资源集合特征矩阵，确定所述游戏中配置的每个候选虚拟资源集合相对于所述用户的推荐度，包括：

3.根据权利要求2所述的虚拟资源集合的推荐方法，其特征在于，通过所述目标资源集合推荐模型的中间层，基于所述资源交互矩阵、所述资源集合交互矩阵和所述资源与资源集合关联矩阵，确定资源场景三部图和所述资源场景三部图对应的第一目标表征矩阵，以及确定资源集合场景三部图和所述资源集合场景三部图对应的第二目标表征矩阵，包括：

4.根据权利要求3所述的虚拟资源集合的推荐方法，其特征在于，根据所述归一化资源邻接矩阵、归一化资源集合邻接矩阵、所述用户初始化表征矩阵、所述资源初始化表征矩阵和所述资源集合初始化表征矩阵，确定所述资源场景三部图对应的第一目标表征矩阵和所述资源集合场景三部图对应的第二目标表征矩阵，包括：

5.根据权利要求4所述的虚拟资源集合的推荐方法，其特征在于，对所述第一表征矩阵集合进行指定层累加处理，得到所述资源场景三部图对应的第一目标表征矩阵，包括：

6.根据权利要求1所述的虚拟资源集合的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的虚拟资源集合的推荐方法，其特征在于，基于所述第一训练表征矩阵和所述第二训练表征矩阵，分别确定用户偏好损失值和资源集合结构损失值，包括：

8.根据权利要求7所述的虚拟资源集合的推荐方法，其特征在于，根据训练资源与资源集合关联矩阵、所述第一训练表征矩阵中的资源集合表征子矩阵和所述第二训练表征矩阵中的资源集合表征子矩阵，确定资源集合结构损失值，包括：

9.根据权利要求8所述的虚拟资源集合的推荐方法，其特征在于，根据所述用户偏好损失值、所述资源集合结构损失值和所述预测损失值，对所述初始资源集合推荐模型进行训练，得到目标资源集合推荐模型，包括：

10.一种虚拟资源集合的推荐装置，其特征在于，包括：

11.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1至9任一项所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1至9任一项所述的方法。

技术总结
本发明提供了一种虚拟资源集合的推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及游戏技术领域，包括：获取游戏对应的目标资源特征矩阵和目标资源集合特征矩阵，以及用户对应的目标用户特征矩阵；通过预先训练得到的目标资源集合推荐模型，基于所述目标用户特征矩阵、所述目标资源特征矩阵和所述目标资源集合特征矩阵，确定所述游戏中配置的每个候选虚拟资源集合相对于所述用户的推荐度；基于所述推荐度，从所述候选虚拟资源集合中确定所述用户对应的目标虚拟资源集合。本发明可以有效改善虚拟资源集合的购买数据稀疏的问题，从而有效提高虚拟资源集合的推荐精度。

技术研发人员：赵明浩,邵期翔,王凯,吴润泽,沈旭东,阮翊婷,吕唐杰,范长杰,胡志鹏
受保护的技术使用者：网易(杭州)网络有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15