游戏推荐方法、装置和计算机可读存储介质与流程

本发明涉及电子游戏领域，具体涉及游戏推荐方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

目前，为了吸引用户的关注，游戏的推荐方式虽然一般还离不开推荐页、弹窗等形式，但是推荐内容越来越具有多样化，例如，“贪玩x月”因为发音古怪，广告词洗脑等原因吸引了许多关注。但是这种关注不一定是正面的，也不一定能够为运营方带来用户转化，更具体地说，运营方只能从用户数量的增减等因素上了解到目前的游戏推荐方式是否产生收益，却不知道如何进行游戏推荐能产生收益。

技术实现要素：

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推荐方法、装置和计算机可读存储介质。

依据本发明的一个方面，提供了一种游戏推荐方法，包括：

获取指定用户的推荐反馈数据；

根据所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略；

响应于游戏推荐客户端发送的与该指定用户对应的游戏推荐请求，根据所述游戏推荐策略从游戏素材库中选择相应的游戏素材，生成游戏推荐页面；

将所述游戏推荐页面返回给所述游戏推荐客户端进行展示。

可选地，所述获取指定用户的推荐反馈数据包括：

接收所述游戏推荐客户端发送的推荐反馈数据；所述推荐反馈数据是根据所述指定用户对所述游戏推荐页面的操作生成的。

可选地，所述游戏推荐页面包括输入区域和/或若干个选项控件；

所述推荐反馈数据包括与各选项控件对应的推荐反馈数据，和/或通过所述输入区域输入的推荐反馈数据。

可选地，所述根据所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略包括：

根据所述推荐反馈数据训练得到与该指定用户对应的游戏推荐模型；

各选项控件分别对应与所述游戏推荐模型中的若干个训练参数。

可选地，所述根据所述推荐反馈数据训练得到与该指定用户对应的游戏推荐模型包括：

对通过所述输入区域输入的推荐反馈数据进行语义分析，确定分析结果对应的所述游戏推荐模型中的训练参数。

可选地，该方法还包括：获取该指定用户的用户属性；

所述根据所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略包括：根据所述用户属性和所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。

可选地，所述用户属性是所述游戏推荐客户端根据所述指定用户的第一操作行为和/或所述指定用户的历史浏览数据确定的。

可选地，该方法还包括：获取该指定用户的历史游戏数据；

所述根据所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略包括：根据所述历史游戏数据和所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。

可选地，所述游戏推荐请求是所述游戏推荐客户端根据所述指定用户的第二操作行为发送的。

可选地，所述游戏推荐客户端为浏览器，所述第二操作行为包括如下的一种或多种：

访问行为，其中访问的域名命中预设域名列表；

搜索行为，其中搜索关键词命中预设关键词列表；

浏览行为，其中对指定域名的浏览行为满足预设条件；

下载行为，其中下载的文件命中预设下载列表。

依据本发明的另一方面，提供了一种游戏推荐装置，包括：

反馈单元，适于获取指定用户的推荐反馈数据；

推荐策略确定单元，适于根据所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略；

推荐单元，适于响应于游戏推荐客户端发送的与该指定用户对应的游戏推荐请求，根据所述游戏推荐策略从游戏素材库中选择相应的游戏素材，生成游戏推荐页面，将所述游戏推荐页面返回给所述游戏推荐客户端进行展示。

可选地，所述反馈单元，适于接收所述游戏推荐客户端发送的推荐反馈数据；所述推荐反馈数据是根据所述指定用户对所述游戏推荐页面的操作生成的。

可选地，所述游戏推荐页面包括输入区域和/或若干个选项控件；

所述推荐反馈数据包括与各选项控件对应的推荐反馈数据，和/或通过所述输入区域输入的推荐反馈数据。

可选地，所述推荐策略确定单元，适于根据所述推荐反馈数据训练得到与该指定用户对应的游戏推荐模型；

各选项控件分别对应与所述游戏推荐模型中的若干个训练参数。

可选地，所述推荐策略确定单元，适于对通过所述输入区域输入的推荐反馈数据进行语义分析，确定分析结果对应的所述游戏推荐模型中的训练参数。

可选地，所述推荐策略确定单元，还适于获取该指定用户的用户属性，根据所述用户属性和所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。

可选地，所述用户属性是所述游戏推荐客户端根据所述指定用户的第一操作行为和/或所述指定用户的历史浏览数据确定的。

可选地，所述推荐策略确定单元，还适于获取该指定用户的历史游戏数据，根据所述历史游戏数据和所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。

可选地，所述游戏推荐请求是所述游戏推荐客户端根据所述指定用户的第二操作行为发送的。

可选地，所述游戏推荐客户端为浏览器，所述第二操作行为包括如下的一种或多种：

访问行为，其中访问的域名命中预设域名列表；

搜索行为，其中搜索关键词命中预设关键词列表；

浏览行为，其中对指定域名的浏览行为满足预设条件；

下载行为，其中下载的文件命中预设下载列表。

依据本发明的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现如上述任一项所述的方法。

由上述可知，本发明的技术方案，通过获取指定用户的推荐反馈数据，以此为基础确定游戏推荐策略，能够在接收到游戏推荐客户端发送的游戏推荐请求后选取与用户对应的游戏推荐策略，进一步选择游戏素材生成游戏推荐页面，实现游戏推荐。该技术方案利用包含用户情感的推荐反馈数据与不能直接体现用户情感的游戏推荐客户端有机结合，实现了与用户的情感交互，从而实现针对每个用户进行量身推荐，使用户对推荐的游戏兴趣更高，更有可能玩，提高了用户转化率。

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

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：

图1示出了根据本发明一个实施例的一种游戏推荐方法的流程示意图；

图2示出了根据本发明一个实施例的一种游戏推荐装置的结构示意图；

图3示出了根据本发明一个实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。

具体实施方式

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。

目前，游戏推荐的方式基本是传统的广告、弹窗等，一些较新的推荐方式在推荐时机上进行了一些改进，例如结合浏览器，在某些时间点在新窗口或新标签中展示游戏推荐页面。然而这些方式的弊端在于，一方面，游戏推荐依然还是单方面的行为，在推荐过程中缺少与用户的交互；另一方面，缺少与用户的情感沟通，以浏览器进行推荐为例，浏览器是不能体现用户情感的，而推荐是要结合用户喜好进行的，二者并没有产生有机结合。

本发明的实施例就是基于情感交互这一发明构思而提出的，能够在一定程度上克服上述弊端。图1示出了根据本发明一个实施例的一种游戏推荐方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：

步骤s110，获取指定用户的推荐反馈数据。其中，推荐反馈数据可以是用户对于各游戏推荐页面的评价，包含了用户的情感。

步骤s120，根据推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。

步骤s130，响应于游戏推荐客户端发送的与该指定用户对应的游戏推荐请求，根据游戏推荐策略从游戏素材库中选择相应的游戏素材，生成游戏推荐页面。

这里，游戏推荐客户端是可以展示游戏推荐页面的客户端，既可以是一个专门的应用程序，也可以是普通的浏览器。游戏素材可以包括音频、视频、图片、链接、文本等。

这里还需要介绍一下，以背景技术中示出的游戏为例，虽然洗脑的广告词能够迅速被大众所铭记，但是有许多人并不喜欢这样的推荐风格。有些游戏厂商也会利用这一点，通过与游戏内涵相符合的推荐风格实现游戏推荐，在宣传时就进行了用户筛选，这样成功转化的用户流失率也会偏低。

本发明实施例的用户推荐则是从推荐多款游戏的游戏平台侧进行设计的。游戏平台可以与多家游戏厂商合作，作为合作或是推广渠道实现利益共享，因而也就产生了如何为用户推荐最适合的游戏这一问题。如果对所有用户进行同样的游戏推荐，对单个游戏厂商而言可能是好事，但是对游戏平台而言却并非如此。

因此，通过确定与用户对应的游戏推荐策略，可以实现针对特定用户选择更符合的游戏素材进行游戏推荐，举例来说，对于理智型玩家，选择的游戏素材可以是文本类型，详细介绍推荐游戏的近期活动，吸引其成为该游戏的新玩家。对于冲动型玩家，选择的游戏素材可以是动感音乐、美女图片等冲击力强的素材，等等。

步骤s140，将游戏推荐页面返回给游戏推荐客户端进行展示。

可见，图1所示的方法，通过获取指定用户的推荐反馈数据，以此为基础确定游戏推荐策略，能够在接收到游戏推荐客户端发送的游戏推荐请求后选取与用户对应的游戏推荐策略，进一步选择游戏素材生成游戏推荐页面，实现游戏推荐。该技术方案利用包含用户情感的推荐反馈数据与不能直接体现用户情感的游戏推荐客户端有机结合，实现了与用户的情感交互，从而实现针对每个用户进行量身推荐，使用户对推荐的游戏兴趣更高，更有可能玩，提高了用户转化率。

在本发明的一个实施例中，上述方法中，获取指定用户的推荐反馈数据包括：接收游戏推荐客户端发送的推荐反馈数据；推荐反馈数据是根据指定用户对游戏推荐页面的操作生成的。举例而言，在本发明的一个实施例中，上述方法中，游戏推荐页面包括输入区域和/或若干个选项控件；推荐反馈数据包括与各选项控件对应的推荐反馈数据，和/或通过输入区域输入的推荐反馈数据。

在上面的实施例中，用户可以直接在游戏推荐页面中进行反馈操作，实现反馈数据的提交，例如，有“喜欢”和“不喜欢”两个选项，用户不需要进行复杂的操作即可实现反馈；而也可以包括一个输入框，针对某些交互欲望强烈的用户，他们可以方便地输入意见进行反馈。

游戏推荐页面中还可以包括推荐游戏的链接，例如网页游戏的游戏页面，或是游戏的推广页、主页等。用户点击链接可以直接访问这些页面。

游戏推荐策略既可以是较为简易的示出用户的游戏偏好，也可以根据收集到的推荐反馈数据细致分析，为指定用户生成用户标签。其中，也可以通过机器学习等方式训练得到游戏推荐模型，下面针对游戏推荐页面中包括选项控件和输入区域这两种方式给出了示例：

在本发明的一个实施例中，上述方法中，根据推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略包括：根据推荐反馈数据训练得到与该指定用户对应的游戏推荐模型；各选项控件分别对应与游戏推荐模型中的若干个训练参数。

以选项为“喜欢”和“不喜欢”为例，其对应的训练参数可以是关于游戏素材、推荐游戏的类型、推荐游戏本身的。选项还可以细化为“不喜欢素材”、“不喜欢该游戏”、“不喜欢这类游戏”等等。根据这些反馈数据进行训练，就能够获知用户不喜欢哪些游戏或是游戏素材，以及喜欢哪些游戏或是游戏素材。

由于选项是预设好的，因此可以简单地确定其对应的训练参数。而对于通过输入区域输入的推荐反馈数据就并非如此。在本发明的一个实施例中，上述方法中，根据推荐反馈数据训练得到与该指定用户对应的游戏推荐模型包括：对通过输入区域输入的推荐反馈数据进行语义分析，确定分析结果对应的游戏推荐模型中的训练参数。

在本实施例中先对推荐反馈数据进行语义分析，将分析结果通过匹配等方式确定训练参数，然后再通过训练得到游戏推荐模型。例如，推荐反馈数据为“游戏感觉还行，但是背景音乐太难听了”，则训练参数可以分别对应游戏和音乐素材。

游戏推荐策略实际上可以确定游戏类型、游戏或是游戏素材等的权重，其是根据推荐反馈数据得到的，但实际上也还有一些方式可以获取到用户对游戏的评价，而这些并不一定是能够通过游戏推荐页面中的操作反馈的，例如用户长期浏览某些游戏类网站，等等。

因此，在本发明的一个实施例中，上述方法还包括：获取该指定用户的用户属性；根据推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略包括：根据用户属性和推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。具体来说，在本发明的一个实施例中，上述方法中，用户属性是游戏推荐客户端根据指定用户的第一操作行为和/或指定用户的历史浏览数据确定的。

在具体实现中，游戏推荐客户端如浏览器可以为用户打上不同的标签以作区分。例如用户常浏览某小说网站的奇幻子频道和武侠子频道，则用户偏好可以有“奇幻”和“武侠”两个标签。第一操作行为可以是预设的符合一定条件的操作行为，例如当用户对所述特定的内容(对应于若干用户属性)执行相关的操作行为时，将所述用户的操作行为判断为具有该用户属性的第一操作行为，也就能够确定其对应的用户属性。依然以上述的奇幻子频道和武侠子频道为例，例如，当用户发送相应的访问行为或是搜索行为时，即能够确定用户属性。

上述实施例中是通过游戏推荐客户端记录的用户属性来确定推荐游戏的，在本发明的一个实施例中，上述方法还包括：获取该指定用户的历史游戏数据；根据推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略包括：根据历史游戏数据和推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。以游戏平台为例，其会记录用户玩过的游戏，也就能够根据用户的历史游戏数据向其推荐相同或相近类型的游戏。

在游戏推荐页面中还可以标识出选择该游戏进行推荐的理由，例如，“你曾玩过xxx游戏，猜你还喜欢xxx游戏”等等。

在本发明的一个实施例中，上述方法中，游戏推荐请求是游戏推荐客户端根据指定用户的第二操作行为发送的。具体而言，在本发明的一个实施例中，上述方法中，游戏推荐客户端为浏览器，第二操作行为包括如下的一种或多种：访问行为，其中访问的域名命中预设域名列表；搜索行为，其中搜索关键词命中预设关键词列表；浏览行为，其中对指定域名的浏览行为满足预设条件；下载行为，其中下载的文件命中预设下载列表

举例而言，当用户访问了一个竞品游戏平台的网站时，由于该网站的域名在预设域名列表中，即发送游戏推荐请求；或是当用户没有访问本游戏平台达到预设时长后，送游戏推荐请求；搜索了竞品游戏平台或是本游戏平台中的某款游戏时，发送游戏推荐请求；下载了游戏平台客户端文件时，发送游戏推荐请求，等等。

图2示出了根据本发明一个实施例的一种游戏推荐装置的结构示意图，该装置可以应用于游戏平台的服务器侧。如图2所示，游戏推荐装置200包括：

反馈单元210，适于获取指定用户的推荐反馈数据。其中，推荐反馈数据可以是用户对于各游戏推荐页面的评价，包含了用户的情感。

推荐策略确定单元220，适于根据推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。

推荐单元230，适于响应于游戏推荐客户端发送的与该指定用户对应的游戏推荐请求，根据游戏推荐策略从游戏素材库中选择相应的游戏素材，生成游戏推荐页面，将游戏推荐页面返回给游戏推荐客户端进行展示。

这里，游戏推荐客户端是可以展示游戏推荐页面的客户端，既可以是一个专门的应用程序，也可以是普通的浏览器。游戏素材可以包括音频、视频、图片、链接、文本等。

这里还需要介绍一下，以背景技术中示出的游戏为例，虽然洗脑的广告词能够迅速被大众所铭记，但是有许多人并不喜欢这样的推荐风格。有些游戏厂商也会利用这一点，通过与游戏内涵相符合的推荐风格实现游戏推荐，在宣传时就进行了用户筛选，这样成功转化的用户流失率也会偏低。

本发明实施例的用户推荐则是从推荐多款游戏的游戏平台侧进行设计的。游戏平台可以与多家游戏厂商合作，作为合作或是推广渠道实现利益共享，因而也就产生了如何为用户推荐最适合的游戏这一问题。如果对所有用户进行同样的游戏推荐，对单个游戏厂商而言可能是好事，但是对游戏平台而言却并非如此。

因此，通过确定与用户对应的游戏推荐策略，可以实现针对特定用户选择更符合的游戏素材进行游戏推荐，举例来说，对于理智型玩家，选择的游戏素材可以是文本类型，详细介绍推荐游戏的近期活动，吸引其成为该游戏的新玩家。对于冲动型玩家，选择的游戏素材可以是动感音乐、美女图片等冲击力强的素材，等等。

可见，图2所示的装置，通过各单元的相互配合，获取指定用户的推荐反馈数据，以此为基础确定游戏推荐策略，能够在接收到游戏推荐客户端发送的游戏推荐请求后选取与用户对应的游戏推荐策略，进一步选择游戏素材生成游戏推荐页面，实现游戏推荐。该技术方案利用包含用户情感的推荐反馈数据与不能直接体现用户情感的游戏推荐客户端有机结合，实现了与用户的情感交互，从而实现针对每个用户进行量身推荐，使用户对推荐的游戏兴趣更高，更有可能玩，提高了用户转化率。

在本发明的一个实施例中，上述装置中，反馈单元210，适于接收游戏推荐客户端发送的推荐反馈数据；推荐反馈数据是根据指定用户对游戏推荐页面的操作生成的。举例而言，在本发明的一个实施例中，上述装置中，游戏推荐页面包括输入区域和/或若干个选项控件；推荐反馈数据包括与各选项控件对应的推荐反馈数据，和/或通过输入区域输入的推荐反馈数据。

在上面的实施例中，用户可以直接在游戏推荐页面中进行反馈操作，实现反馈数据的提交，例如，有“喜欢”和“不喜欢”两个选项，用户不需要进行复杂的操作即可实现反馈；而也可以包括一个输入框，针对某些交互欲望强烈的用户，他们可以方便地输入意见进行反馈。

游戏推荐页面中还可以包括推荐游戏的链接，例如网页游戏的游戏页面，或是游戏的推广页、主页等。用户点击链接可以直接访问这些页面。

游戏推荐策略既可以是较为简易的示出用户的游戏偏好，也可以根据收集到的推荐反馈数据细致分析，为指定用户生成用户标签。其中，也可以通过机器学习等方式可以训练得到游戏推荐模型，下面针对游戏推荐页面中包括选项控件和输入区域这两种方式给出了示例：

在本发明的一个实施例中，上述装置中，推荐策略确定单元220，适于根据推荐反馈数据训练得到与该指定用户对应的游戏推荐模型；各选项控件分别对应与游戏推荐模型中的若干个训练参数。

以选项为“喜欢”和“不喜欢”为例，其对应的训练参数可以是关于游戏素材、推荐游戏的类型、推荐游戏本身的。选项还可以细化为“不喜欢素材”、“不喜欢该游戏”、“不喜欢这类游戏”等等。根据这些反馈数据进行训练，就能够获知用户不喜欢哪些游戏或是游戏素材，以及喜欢哪些游戏或是游戏素材。

由于选项是预设好的，因此可以简单地确定其对应的训练参数。而对于通过输入区域输入的推荐反馈数据就并非如此。在本发明的一个实施例中，上述装置中，推荐策略确定单元220，适于对通过输入区域输入的推荐反馈数据进行语义分析，确定分析结果对应的游戏推荐模型中的训练参数。

在本实施例中先对推荐反馈数据进行语义分析，将分析结果通过匹配等方式确定训练参数，然后再通过训练得到游戏推荐模型。例如，推荐反馈数据为“游戏感觉还行，但是背景音乐太难听了”，则训练参数可以分别对应游戏和音乐素材。

游戏推荐策略实际上可以确定游戏类型、游戏或是游戏素材等的权重，其是根据推荐反馈数据得到的，但实际上也还有一些方式可以获取到用户对游戏的评价，而这些并不一定是能够通过游戏推荐页面中的操作反馈的，例如用户长期浏览某些游戏类网站，等等。

因此，在本发明的一个实施例中，上述装置中，推荐策略确定单元220，还适于获取该指定用户的用户属性，根据用户属性和推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。

在具体实现中，游戏推荐客户端如浏览器可以为用户打上不同的标签以作区分。例如用户常浏览某小说网站的奇幻子频道和武侠子频道，则用户偏好可以有“奇幻”和“武侠”两个标签。第一操作行为可以是预设的符合一定条件的操作行为，例如当用户对所述特定的内容(对应于若干用户属性)执行相关的操作行为时，将所述用户的操作行为判断为具有该用户属性的第一操作行为，也就能够确定其对应的用户属性。依然以上述的奇幻子频道和武侠子频道为例，例如，当用户发送相应的访问行为或是搜索行为时，即能够确定用户属性。

上述实施例中是通过游戏推荐客户端记录的用户属性来确定推荐游戏的，在本发明的一个实施例中，上述装置中，用户属性是游戏推荐客户端根据指定用户的第一操作行为和/或指定用户的历史浏览数据确定的。

在本发明的一个实施例中，上述装置中，推荐策略确定单元，还适于获取该指定用户的历史游戏数据，根据历史游戏数据和推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。以游戏平台为例，其会记录用户玩过的游戏，也就能够根据用户的历史游戏数据向其推荐相同或相近类型的游戏。

在游戏推荐页面中还可以标识出选择该游戏进行推荐的理由，例如，“你曾玩过xxx游戏，猜你还喜欢xxx游戏”等等。

在本发明的一个实施例中，上述装置中，游戏推荐请求是游戏推荐客户端根据指定用户的第二操作行为发送的。具体而言，在本发明的一个实施例中，上述装置中，游戏推荐客户端为浏览器，第二操作行为包括如下的一种或多种：访问行为，其中访问的域名命中预设域名列表；搜索行为，其中搜索关键词命中预设关键词列表；浏览行为，其中对指定域名的浏览行为满足预设条件；下载行为，其中下载的文件命中预设下载列表。

举例而言，当用户访问了一个竞品游戏平台的网站时，由于该网站的域名在预设域名列表中，即发送游戏推荐请求；或是当用户没有访问本游戏平台达到预设时长后，送游戏推荐请求；搜索了竞品游戏平台或是本游戏平台中的某款游戏时，发送游戏推荐请求；下载了游戏平台客户端文件时，发送游戏推荐请求，等等。

综上所述，本发明的技术方案，通过获取指定用户的推荐反馈数据，以此为基础确定游戏推荐策略，能够在接收到游戏推荐客户端发送的游戏推荐请求后选取与用户对应的游戏推荐策略，进一步选择游戏素材生成游戏推荐页面，实现游戏推荐。该技术方案利用包含用户情感的推荐反馈数据与不能直接体现用户情感的游戏推荐客户端有机结合，实现了与用户的情感交互，从而实现针对每个用户进行量身推荐，使用户对推荐的游戏兴趣更高，更有可能玩，提高了用户转化率。

需要说明的是：

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的游戏推荐装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

例如，图3示出了根据本发明一个实施例的一种计算机可读存储介质的结构示意图。该计算机可读存储介质300存储有用于执行根据本发明的方法步骤的计算机可读程序代码310，例如可以被电子设备的处理器读取的程序代码，当这些程序代码由电子设备运行时，导致该电子设备执行上面所描述的方法中的各个步骤。程序代码可以以适当形式进行压缩。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

本发明公开了a1、一种游戏推荐方法，包括：

获取指定用户的推荐反馈数据；

根据所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略；

响应于游戏推荐客户端发送的与该指定用户对应的游戏推荐请求，根据所述游戏推荐策略从游戏素材库中选择相应的游戏素材，生成游戏推荐页面；

将所述游戏推荐页面返回给所述游戏推荐客户端进行展示。

a2、如a1所述的方法，其中，所述获取指定用户的推荐反馈数据包括：

接收所述游戏推荐客户端发送的推荐反馈数据；所述推荐反馈数据是根据所述指定用户对所述游戏推荐页面的操作生成的。

a3、如a2所述的方法，其中，所述游戏推荐页面包括输入区域和/或若干个选项控件；

所述推荐反馈数据包括与各选项控件对应的推荐反馈数据，和/或通过所述输入区域输入的推荐反馈数据。

a4、如a3所述的方法，其中，所述根据所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略包括：

根据所述推荐反馈数据训练得到与该指定用户对应的游戏推荐模型；

各选项控件分别对应与所述游戏推荐模型中的若干个训练参数。

a5、如a4所述的方法，其中，所述根据所述推荐反馈数据训练得到与该指定用户对应的游戏推荐模型包括：

对通过所述输入区域输入的推荐反馈数据进行语义分析，确定分析结果对应的所述游戏推荐模型中的训练参数。

a6、如a1所述的方法，其中，该方法还包括：获取该指定用户的用户属性；

所述根据所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略包括：根据所述用户属性和所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。

a7、如a6所述的方法，其中，所述用户属性是所述游戏推荐客户端根据所述指定用户的第一操作行为和/或所述指定用户的历史浏览数据确定的。

a8、如a1所述的方法，其中，该方法还包括：获取该指定用户的历史游戏数据；

所述根据所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略包括：根据所述历史游戏数据和所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。

a9、如a1-a8中任一项所述的方法，其中，所述游戏推荐请求是所述游戏推荐客户端根据所述指定用户的第二操作行为发送的。

a10、如a1所述的方法，其中，所述游戏推荐客户端为浏览器，所述第二操作行为包括如下的一种或多种：

访问行为，其中访问的域名命中预设域名列表；

搜索行为，其中搜索关键词命中预设关键词列表；

浏览行为，其中对指定域名的浏览行为满足预设条件；

下载行为，其中下载的文件命中预设下载列表。

本发明还公开了b11、一种游戏推荐装置，包括：

反馈单元，适于获取指定用户的推荐反馈数据；

推荐策略确定单元，适于根据所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略；

推荐单元，适于响应于游戏推荐客户端发送的与该指定用户对应的游戏推荐请求，根据所述游戏推荐策略从游戏素材库中选择相应的游戏素材，生成游戏推荐页面，将所述游戏推荐页面返回给所述游戏推荐客户端进行展示。

b12、如b11所述的装置，其中，

所述反馈单元，适于接收所述游戏推荐客户端发送的推荐反馈数据；所述推荐反馈数据是根据所述指定用户对所述游戏推荐页面的操作生成的。

b13、如b12所述的装置，其中，所述游戏推荐页面包括输入区域和/或若干个选项控件；

所述推荐反馈数据包括与各选项控件对应的推荐反馈数据，和/或通过所述输入区域输入的推荐反馈数据。

b14、如b13所述的装置，其中，

所述推荐策略确定单元，适于根据所述推荐反馈数据训练得到与该指定用户对应的游戏推荐模型；

各选项控件分别对应与所述游戏推荐模型中的若干个训练参数。

b15、如b14所述的装置，其中，

所述推荐策略确定单元，适于对通过所述输入区域输入的推荐反馈数据进行语义分析，确定分析结果对应的所述游戏推荐模型中的训练参数。

b16、如b11所述的装置，其中，

所述推荐策略确定单元，还适于获取该指定用户的用户属性，根据所述用户属性和所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。

b17、如b16所述的装置，其中，所述用户属性是所述游戏推荐客户端根据所述指定用户的第一操作行为和/或所述指定用户的历史浏览数据确定的。

b18、如b11所述的装置，其中，

所述推荐策略确定单元，还适于获取该指定用户的历史游戏数据，根据所述历史游戏数据和所述推荐反馈数据确定与该指定用户对应的游戏推荐策略。

b19、如b11-b18中任一项所述的装置，其中，所述游戏推荐请求是所述游戏推荐客户端根据所述指定用户的第二操作行为发送的。

b20、如b19所述的装置，其中，所述游戏推荐客户端为浏览器，所述第二操作行为包括如下的一种或多种：

访问行为，其中访问的域名命中预设域名列表；

搜索行为，其中搜索关键词命中预设关键词列表；

浏览行为，其中对指定域名的浏览行为满足预设条件；

下载行为，其中下载的文件命中预设下载列表。

本发明还公开了c21、一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现如a1-a10中任一项所述的方法。