一种游戏榜单处理方法、装置以及设备与流程

本说明书涉及互联网，尤其涉及一种游戏榜单处理方法、装置以及设备。

背景技术：

1、随着互联网技术的迅速发展，各种应用涌现，使得很多业务能够依靠对应的应用在线进行，一些大型应用平台不仅提供自有服务，同时也为其他一些应用提供引流和下载渠道等服务。比如，生成某一类应用的榜单，向用户推荐，以方便用户从榜单上选择应用下载。

2、在实际应用中，游戏榜单是经常见到的一种榜单，由于各种新游戏(尤其是手机游戏应用)推出的速度较快，因为游戏榜单对于用户是比较有参考价值的。上述的大型应用平台，会收集各种游戏，然后根据游戏的下载数量或玩家数量，来对这些游戏进行排序，得到游戏榜单推荐给用户。不过，目前的这种方式由于一些服务商、玩家刷单等行为，导致游戏的下载数量或玩家数量水分过大，进而导致游戏榜单的可靠性明显降低，从而，对于用户经常白白浪费流量下载到实际上并不够好或并不符合自己期望的游戏，对于一些被挤下榜单的较好的游戏及其服务商不公平，而且，也浪费了这些大型应用平台的资源。

3、基于此，需要更可靠、有益于多方，有助于更好地利用资源的游戏榜单处理方案。

技术实现思路

1、本说明书一个或多个实施例提供一种游戏榜单处理方法、装置、设备以及存储介质，用以解决如下技术问题：需要更可靠、有益于多方，有助于更好地利用资源的游戏榜单处理方案。

2、为解决上述技术问题，本说明书一个或多个实施例是这样实现的：

3、本说明书一个或多个实施例提供的一种游戏榜单处理方法，包括：

4、获取游戏收入数据，根据所述游戏收入数据，确定各游戏的收入排序因子；

5、根据划分的多个游戏主题，以及包括所述收入排序因子在内的多个排序因子，分别在不同的所述游戏主题下进行游戏排序，得到多个游戏主题榜单；

6、利用根据用户特征与行为数据训练过的推荐模型，计算目标用户与所述游戏主题的匹配度，并根据所述匹配度，在所述多个游戏主题榜单中为所述目标用户推荐对应的游戏主题榜单。

7、本说明书一个或多个实施例提供的一种游戏榜单处理装置，包括：

8、游戏排序因子确定模块，获取游戏收入数据，根据所述游戏收入数据，确定各游戏的收入排序因子；

9、游戏主题榜单生成模块，根据划分的多个游戏主题，以及包括所述收入排序因子在内的多个排序因子，分别在不同的所述游戏主题下进行游戏排序，得到多个游戏主题榜单；

10、游戏主题榜单推荐模块，利用根据用户特征与行为数据训练过的推荐模型，计算目标用户与所述游戏主题的匹配度，并根据所述匹配度，在所述多个游戏主题榜单中为所述目标用户推荐对应的游戏主题榜单。

11、本说明书一个或多个实施例提供的一种游戏榜单处理设备，包括：

12、至少一个处理器；以及，

13、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

14、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

15、获取游戏收入数据，根据所述游戏收入数据，确定各游戏的收入排序因子；

16、根据划分的多个游戏主题，以及包括所述收入排序因子在内的多个排序因子，分别在不同的所述游戏主题下进行游戏排序，得到多个游戏主题榜单；

17、利用根据用户特征与行为数据训练过的推荐模型，计算目标用户与所述游戏主题的匹配度，并根据所述匹配度，在所述多个游戏主题榜单中为所述目标用户推荐对应的游戏主题榜单。

18、本说明书一个或多个实施例提供的一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：

19、获取游戏收入数据，根据所述游戏收入数据，确定各游戏的收入排序因子；

20、根据划分的多个游戏主题，以及包括所述收入排序因子在内的多个排序因子，分别在不同的所述游戏主题下进行游戏排序，得到多个游戏主题榜单；

21、利用根据用户特征与行为数据训练过的推荐模型，计算目标用户与所述游戏主题的匹配度，并根据所述匹配度，在所述多个游戏主题榜单中为所述目标用户推荐对应的游戏主题榜单。

22、本说明书一个或多个实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：为了避免为刷单带来的水分误导，有针对性地考虑不容易造假的游戏收入数据，基于收入排序因子对游戏进行排序，提高了游戏榜单的可靠性；而且，划分了多个游戏主题，得到多个游戏主题榜单，一方面能够给予了更多较好的游戏在榜单上的曝光机会，另一方面，通过划分多个游戏主题，并利用推荐模型计算目标用户与不同游戏主题的匹配度，进而推荐对应的游戏主题榜单，更加精准，更有可能符合目标用户的期望；因此，也有助于避免浪费用户的流量，以及能够更好地利用推出游戏主题榜单的大型应用平台的资源，对多方都有益。

技术特征：

1.一种游戏榜单处理方法，包括：

2.如权利要求1所述的方法，所述利用根据用户特征与行为数据训练过的推荐模型，计算目标用户与所述游戏主题的匹配度之前，所述方法还包括：

3.如权利要求1所述的方法，所述利用根据用户特征与行为数据训练过的推荐模型，计算目标用户与所述游戏主题的匹配度，具体包括：

4.如权利要求1所述的方法，所述根据划分的多个游戏主题，以及包括所述收入排序因子在内的多个排序因子，分别在不同的所述游戏主题下进行游戏排序，得到多个游戏主题榜单，具体包括：

5.如权利要求1所述的方法，所述根据划分的多个游戏主题，以及包括所述收入排序因子在内的多个排序因子，分别在不同的所述游戏主题下进行游戏排序，得到多个游戏主题榜单之前，所述方法还包括：

6.如权利要求4所述的方法，所述为所述游戏确定包括所述收入排序因子在内的多个排序因子分别的归一化系数，具体包括：

7.如权利要求1所述的方法，所述多个排序因子中包括针对所述收入排序因子的负向对冲因子；

8.如权利要求7所述的方法，所述非目标人群包括不适宜人群；

9.如权利要求8所述的方法，所述根据所述不适宜人群对应的游戏收入子数据，计算所述游戏对于所述不适宜人群的亲和度，具体包括：

10.如权利要求1～9任一项所述的方法，所述多个排序因子包括与以下至少一类信息相关的排序因子：访问用户数量、点击数量、游玩时间。

11.一种游戏榜单处理装置，包括：

12.如权利要求11所述的装置，所述游戏主题榜单推荐模块，在所述利用根据用户特征与行为数据训练过的推荐模型，计算目标用户与所述游戏主题的匹配度之前，获取线上用户游戏相关行为数据；

13.如权利要求11所述的装置，所述游戏主题榜单推荐模块，若确定所述目标用户是初次被推荐游戏主题榜单的用户，则冷启动所述利用根据用户特征与行为数据训练过的推荐模型；

14.如权利要求11所述的装置，所述游戏主题榜单生成模块，为所述游戏确定包括所述收入排序因子在内的多个排序因子分别的归一化系数；

15.如权利要求11所述的装置，所述游戏主题榜单生成模块，在所述根据划分的多个游戏主题，以及包括所述收入排序因子在内的多个排序因子，分别在不同的所述游戏主题下进行游戏排序，得到多个游戏主题榜单之前，根据对所述排序因子的侧重程度的不同，划分出多个游戏主题；

16.如权利要求14所述的装置，所述游戏主题榜单生成模块，分别针对包括所述收入排序因子在内的多个排序因子中的每个排序因子，执行：

17.如权利要求11所述的装置，所述多个排序因子中包括针对所述收入排序因子的负向对冲因子；

18.如权利要求17所述的装置，所述非目标人群包括不适宜人群；

19.如权利要求18所述的装置，所述游戏排序因子确定模块，在所述游戏中提取游戏性风险点和/或付费风险点；

20.如权利要求11～19任一项所述的装置，所述多个排序因子包括与以下至少一类信息相关的排序因子：访问用户数量、点击数量、游玩时间。

21.一种游戏榜单处理设备，包括：

技术总结
本说明书实施例公开了一种游戏榜单处理方法、装置以及设备，有助于提高游戏榜单的可靠性，更有可能符合目标用户的期望，也有助于避免浪费用户的流量，以及能够更好地利用推出游戏主题榜单的大型应用平台的资源，对多方都有益。方案包括：获取游戏收入数据，根据所述游戏收入数据，确定各游戏的收入排序因子；根据划分的多个游戏主题，以及包括所述收入排序因子在内的多个排序因子，分别在不同的所述游戏主题下进行游戏排序，得到多个游戏主题榜单；利用根据用户特征与行为数据训练过的推荐模型，计算目标用户与所述游戏主题的匹配度，并根据所述匹配度，在所述多个游戏主题榜单中为所述目标用户推荐对应的游戏主题榜单。

技术研发人员：沈玉博,赵斌,孙斌
受保护的技术使用者：支付宝（杭州）信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15