游戏智能推荐方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及互联网技术领域，具体涉及一种游戏智能推荐方法及装置。
【背景技术】
[0002]随着人们生活水平的不断提高，人们的娱乐需求也越来越高，越来越多的人们喜欢在空余时间玩游戏。为了使用户能够及时了解到最新游戏，并促进用户玩游戏，游戏运营商会通过游戏推荐位等方式向用户推荐游戏。
[0003]然而，在现有技术中，例如游戏运营商通过游戏平台或游戏中心等游戏网页中的游戏推荐位向所有用户推荐的游戏都是相同的，并没有综合考虑到游戏推荐位的推荐能力以及用户的兴趣爱好，因此，在大多数情况下，被推荐的游戏并不是用户所感兴趣的游戏，从而并没有得到良好的游戏推荐效果，造成了推荐资源的浪费。
【发明内容】
[0004]鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的游戏智能推荐方法及装置，实现了游戏的智能推荐，提高了游戏推荐效果。
[0005]根据本发明的一个方面，提供了一种游戏智能推荐方法，该方法包括:
[0006]通过数据挖掘得到多个用户的用户数据、多个游戏的游戏数据以及多个游戏推荐位的游戏推荐位数据；
[0007]根据用户数据生成每个用户的用户画像；
[0008]根据游戏数据生成每个游戏的游戏画像；
[0009]根据游戏推荐位数据，从多个游戏推荐位中选取待使用的游戏推荐位；
[0010]针对多个用户中的其中一个用户，通过将该用户的用户画像与多个游戏的游戏画像进行匹配，得到多个待推荐的游戏，并每隔预设时间段，根据预设随机算法，计算待使用的游戏推荐位与多个待推荐的游戏之间的匹配关系，确定游戏推荐方案，利用游戏推荐方案，将多个待推荐的游戏推荐给该用户。
[0011]根据本发明的另一方面，提供了一种游戏智能推荐装置，该装置包括:
[0012]第一数据获取模块，适于通过数据挖掘得到多个用户的用户数据、多个游戏的游戏数据以及多个游戏推荐位的游戏推荐位数据；
[0013]第一生成模块，适于根据第一数据获取模块得到的用户数据生成每个用户的用户画像；
[0014]第二生成模块，适于根据第一数据获取模块得到的游戏数据生成每个游戏的游戏画像；
[0015]选取模块，适于根据第一数据获取模块得到的游戏推荐位数据，从多个游戏推荐位中选取待使用的游戏推荐位；
[0016]匹配模块，适于针对多个用户中的其中一个用户，通过将该用户的用户画像与多个游戏的游戏画像进行匹配，得到多个待推荐的游戏；
[0017]确定模块，适于针对多个用户中的其中一个用户，每隔预设时间段，根据预设随机算法，计算选取模块选取的待使用的游戏推荐位与匹配模块得到的多个待推荐的游戏之间的匹配关系，确定游戏推荐方案；
[0018]推荐模块，适于针对多个用户中的其中一个用户，利用确定模块确定的游戏推荐方案，将多个待推荐的游戏推荐给该用户。
[0019]根据本发明提供的技术方案，通过数据挖掘得到多个用户的用户数据、多个游戏的游戏数据以及多个游戏推荐位的游戏推荐位数据，然后分别根据用户数据和游戏数据生成每个用户的用户画像和每个游戏的游戏画像，并根据游戏推荐位数据，从多个游戏推荐位中选取待使用的游戏推荐位，最后针对多个用户中的其中一个用户，通过将该用户的用户画像与多个游戏的游戏画像进行匹配，得到多个待推荐的游戏，并每隔预设时间段，根据预设随机算法，计算待使用的游戏推荐位与多个待推荐的游戏之间的匹配关系，确定游戏推荐方案，利用游戏推荐方案，将多个待推荐的游戏推荐给该用户。本发明提供的技术方案将用户画像与游戏画像进行匹配，得到适合某个用户的多个待推荐的游戏，并每隔预设时间段，利用不同的游戏推荐方案，将多个待推荐的游戏推荐给该用户，使游戏推荐方案多样化，从而实现了游戏的智能推荐，提高了游戏推荐效果，优化了游戏推荐方式。
[0020]上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的【具体实施方式】。
【附图说明】
[0021]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
[0022]图1示出了根据本发明一个实施例的游戏智能推荐方法的流程示意图；
[0023]图2示出了根据本发明另一个实施例的游戏智能推荐方法的流程示意图；
[0024]图3示出了根据本发明一个实施例的游戏智能推荐装置的功能结构示意图。
【具体实施方式】
[0025]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0026]图1示出了根据本发明一个实施例的游戏智能推荐方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤:
[0027]步骤S100，通过数据挖掘得到多个用户的用户数据、多个游戏的游戏数据以及多个游戏推荐位的游戏推荐位数据。
[0028]在步骤SlOO中，通过大数据分析、数据打点等方式进行数据挖掘，得到多个用户的用户数据、多个游戏的游戏数据以及多个游戏推荐位的游戏推荐位数据。其中，游戏推荐位数据反映游戏推荐位的推荐能力。
[0029]步骤SlOl，根据用户数据生成每个用户的用户画像。
[0030]在步骤SlOO得到多个用户的用户数据之后，在步骤SlOl中，根据用户数据生成每个用户的用户画像。其中，通过用户画像可准确地获知用户属性。
[0031]步骤S102，根据游戏数据生成每个游戏的游戏画像。
[0032]在步骤SlOO得到多个游戏的游戏数据之后，在步骤S102中，根据游戏数据生成每个游戏的游戏画像。其中，通过游戏画像可准确地获知游戏属性。
[0033]步骤S103，根据游戏推荐位数据，从多个游戏推荐位中选取待使用的游戏推荐位。
[0034]由于每个游戏推荐位的推荐能力是不同的，且游戏推荐位数据反映了游戏推荐位的推荐能力，因此在步骤SlOO得到多个游戏推荐位的游戏推荐位数据之后，在步骤S103中，根据游戏推荐位数据，从多个游戏推荐位中选取出推荐能力合适的游戏推荐位，作为待使用的游戏推荐位。
[0035]步骤S104，针对多个用户中的其中一个用户，通过将该用户的用户画像与多个游戏的游戏画像进行匹配，得到多个待推荐的游戏，并每隔预设时间段，根据预设随机算法，计算待使用的游戏推荐位与多个待推荐的游戏之间的匹配关系，确定游戏推荐方案，利用游戏推荐方案，将多个待推荐的游戏推荐给该用户。
[0036]在生成了每个用户的用户画像和每个游戏的游戏画像以及选取了待使用的游戏推荐位之后，在步骤S104中，针对多个用户中的其中一个用户，通过将该用户的用户画像与多个游戏的游戏画像进行匹配，得到多个待推荐的游戏，并每隔预设时间段，根据预设随机算法，计算待使用的游戏推荐位与多个待推荐的游戏之间的匹配关系，确定游戏推荐方案，利用游戏推荐方案，将多个待推荐的游戏推荐给该用户，也就是说，每隔预设时间段，根据预设随机算法，会随机地得到待使用的游戏推荐位与多个待推荐的游戏之间的匹配关系，从而产生不同的游戏推荐方案。其中，本领域技术人员可根据实际需要对预设时间段进行具体限制，此处不做限制。
[0037]另外，推荐给该用户的游戏都是该用户可能比较感兴趣的游戏，并且每隔预设时间段，该用户在同一个待使用的游戏推荐位看到的待推荐的游