一种基于用户体验质量波动模型的游戏任务自动构造方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明提出了一种基于用户体验质量值(Quality ofExperience，QoE)波动模型 的游戏任务自动构造方法，该方法涉及到互联网数据监控、数据存储等领域。
【背景技术】
[0002] 游戏制造商往往会陷入游戏开发的困境，当游戏刚推出时，因为用户觉得新鲜和 刺激，它会吸引大量的用户，但经过一段时间后，用户会觉得无聊，开始找新的游戏，游戏制 造商不得不再次投资大量的人力和物力来开发新游戏。如何确保用户喜欢并接受游戏，并 且如何保持一定数量的用户是绝大多数游戏开发商头痛的问题。
[0003] 另一方面，当人们在生活中感到疲倦和无聊的时候，人们通常想通过玩游戏来放 松神经和大脑。然而，他们找不到合适的游戏放松，他们必须搜索并决定哪种类型的游戏有 趣，这个过程使他们的心情变得更糟。因为如果用户发现他喜欢的游戏，在游戏的开始前， 他必须手动设置游戏的配置，其中包括难度水平，对手数量，场景，人工智能的智力水平等， 这些都可能导致人们放弃游戏。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提供一种基于用户体验质量值(QoE)波动模型的游戏任务自动构 造方法，用户登录后，系统会根据用户的个性和兴趣生成一个最初的游戏任务，系统监控用 户完成该游戏任务期间的表现和波动模型的用户体验质量值(QoE)，并调整游戏任务内容， 根据体验质量(QoE)波动模型保持玩家体验质量(QoE)在一个较高的水平，避免了体验质量 (QoE)下降到低于某一阈值，以确保用户享受游戏，感到放松，并且可以降低游戏开发成本。
[0005] 为实现上述目的，本发明的技术方案是：
[0006] 一种基于用户体验质量值(Quality of Experience，QoE)波动模型的游戏任务自 动构造方法，本发明特征在于：系统为玩家提供了一个统一的登录界面，用户登录后，系统 根据用户的社会标签(如阅读习惯、个人喜好等)分析用户的个性和兴趣，并根据用户的个 性和兴趣生成一个初步游戏任务。在用户玩游戏的过程中，系统监控用户在游戏期间的表 现和用户体验质量值(Quality ofExperience，QoE)波动。通过动态调整游戏任务内容让玩 家的QoE值保持在一个较高的水平。当QoE值下降时，采用曾经让与该用户社会属性相似的 用户获得最大体验质量值的游戏配置方案来配置当前的游戏，使得用户QoE值回升。当QoE 值大幅下降低于某一阈值时，改变游戏的类型来刺激QoE值快速反弹。
[0007] 本发明初始化游戏的步骤为：
[0008] 如果用户要玩游戏，只需要加载登录界面，输入自己的用户名和密码，如图2所示， 当用户登录后，该系统将根据该用户的社会标签定义用户的属性，收集游戏任务素材，通 过游戏任务集成模型建立和初始化游戏任务;在本发明中，通过普适计算使用移动设备或 其他相应的设备获得用户的社会标签，从而定义用户的社会属性，其中包括阅读习惯、业余 爱好、职业等。这些信息存储到相应的数据库中；用户指导系统设定游戏，例如，喜欢读历史 小说的人更喜欢玩与历史相关的游戏；
[0009]本发明个性化的游戏任务生成的步骤为：
[0010]在游戏中，系统监控用户的QoE值，并动态地调整相应的游戏配置;例如，如果用户 是一个历史的业余爱好者，并且他喜欢冒险游戏，系统会初始化一个基于古代场景的冒险 任务。当这个任务完成后，如果QoE高，系统会继续提供这种类型的任务，同时，如果体验质 量下降低于某一阈值，系统会根据用户特点产生一个新的简短任务(如与古代交通工具比 赛）；如果体验质量的反弹非常低则改变游戏的类型;个性化的游戏任务生成模型的总体框 架是如图3所示；
[0011] (1)游戏任务的产生
[0012] -个任务的配置是由多种因素合成的，包括任务类型、场景、难度水平、任务持续 时间、图像质量、背景音乐、敌人数量等。假设需要配置的因素的数量是N，则定义一个任务 的因素向量为Ft= {fl，f2，f3~fN}，其中fi是因素向量特征，N为特征数量;考虑到通过调整 不同特性对用户的感知影响是具有显著差异的，在这里，本发明定义一个参数"跨度"，用来 说明任务要素调整的影响程度，特征之间的跨度将被量化为不同的权重： a二沐〇: =1),:值越大意味着跨度越大，对玩家的影响也就越大。
[0013] 在这个模型中，本发明根据体验质量(QoE)波动模型调整任务配置，该模型基于一 个常识：当人们开始玩一个新类型的游戏任务时会充满了新鲜感和兴奋感，新鲜感和兴奋 感随着时间的推移逐渐下降，这导致体验质量逐步下降。如果调整游戏任务设置，体验质量 (QoE)值可以回升，但不会迅速达到最大峰值。如果换一个新类型的游戏，又会重复上述的 过程。这种波动过程如下图4所示；
[0014] 为了尽可能的充分利用已经开发的游戏和降低游戏开发成本，当任务完成后，系 统检查体验质量(QoE)值是否低于某一阈值;如果是，系统优先调整特征。如果体验质量的 回升幅度低于某一阈值，则改变游戏任务类型来刺激体验质量(QoE)。每次任务完成，都要 更新当前体验质量(QoE)值。
[0015] 本发明从目标用户的历史数据中得到游戏记录Rt。不同的游戏任务有着不同的游 戏配置和相应的体验质量(QoE)，分别用Tc= {tci，tC2,......}和1= {qci，qc2,......}表示。所 以采用（TuQ。)构造任务记录，存储在数据库中；
[0016] Rt=(TcQc)
[0017] 其中，Rt = {Rtl，Rt2，……}，对于第个任务，记录表示为Rti = (tci，qci)。任务结束的 时候，目标用户的游戏任务体验质量(QoE)值通过计算存储在知识数据库中；
[0018] 当一个任务完成后，根据其频率更新当前所有记录的体验质量值，然后排序所有 的体验质量(QoE)值和选择符合度最大的一个配置作为下一个任务的配置；
[0019] Cs = arg(Max(Qc))
[0020] Qc = 〇Q(t，tc)
[0021 ] 其中，Cs是选择的配置，Q。是体验质量（QoE)记录，OQ(t，t。）是整体的体验质量 (QoE)值，由子步骤1更新；
[0022] 子步骤1.更新数据库体验质量(QoE)记录项
[0023] 用户体验质量(QoE)值与用户对体验的新鲜感相关，其自我更新机制就像人类记 忆机制的反过程，如果一个体验反复出现，则其体验质量(QoE)必定会迅速下降，如果一个 体验间隔很久才出现，其体验质量(Q0E)将会持续增加;某一时刻游戏任务的体验质量的所 有权重值就是各种体验的组合；
[0024] 1)刺激衰减
[0025] 给定一个记录在一段时间后t>l，系统要计算这个配置的体验质量减少值，直到时 间t:aq(t，fci);
[0026] 首先，体验质量在时间t内的减少程度可以通过频率来反映:fcl，所以可以得到第i 个配置tea验的体验质量程度值，如下所示：
[0028] 其中，α是一个持续时间转换成配置权重的参数。注意，fci是标准化的，如果fci = 〇，时间t的对应值是1。然后累积值就是全部体验质量(QoE)相加，最后再加上q(t，ted);
[0029] 其中，0Q(t-l，tci)是至Ijt-I时的全部体验质量(QoE)值，且0Q(0，t ci)=0;
[0030]