游戏服务器的数据互通方法与装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种游戏服务器的数据互通方法与装置。
【背景技术】
[0002] 随着游戏生态环境的变化以及游戏用户的流失，游戏会逐渐进入游戏服务器数据 互通的阶段。游戏服务器数据互通（以下均简称为合服）一则可以解决老服中的游戏用 户出现的流失现象，这种现象主要是由于本服务器的生态环境进入低谷期而使得游戏用户 在游戏中的各项社交需求及竞技需求均得不到满足。该流失现象在一些高付费的游戏用户 中更为普遍，从而给游戏运营商带来较大的经济损失。此外，合服还可以解决服务器资源浪 费，维护成本高等问题。随着合服的到来，随之出现的问题是对于进行合服的服务器选择方 案。由于合服操作是将两个处于各自服务器生态环境的用户融合到一个新的生态环境中， 所以合并服务器的选择方案会直接影响合服操作的效果。若合并服务器选择不当，甚至可 能会加速两个服务器的生态环境恶化速度，加速游戏用户从游戏中流失。
[0003] 现有技术中基于指标相似度来制定合服方案的主要实现步骤为：
[0004] 1、选定评定指标：服务器开服时间，服务器限定时间内每日登陆角色数，服务器限 定时间内每日rcU(Peakconcurrentusers，最高同时在线玩家人数），服务器限定时间内 每日AOJ(Averageconcurrentusers，平均同时在线玩家人数），服务器限定时间内每日充 值角色数，服务器限定时间内每日充值额度等。
[0005] 2、根据每个服务器的评定指标数据，计算两个服务器在某项指标上的相似度。一 般相似度计算方法有：欧氏距离，余弦相似度等：
[0006]
[0007]
[0008] 3、将两个服务器在各项指标上计算得到的相似度进行加权平均。
[0009] 重复上述步骤2和3,最终得到各个服务器间的相似度矩阵。将相似度最接近的两 个服务器作为合并服务器的方案选择
[0010] 现有技术的制定合服方案的缺点在于：对于角色级别的指标无法计算相似度。由 于该技术方案中相似度的计算需要基于两个观察对象在该项指标上面的数据长度是相等 的这一个前提，而对于游戏中角色级别的数据，由于各个服务器中的角色情况差别，无法达 至IJ"角色基本的数据长度相等"这一个标准，导致了在使用该技术方案时，必须舍弃一些对 量化服务器中游戏用户生态环境情况必需的指标。
【发明内容】
[0011] 本发明实施例提出一种游戏服务器的数据互通方法与装置，可以计算数据长度不 一样的两个数据序列的相似度，例如角色级别数据的相似度，使得整个基于相似度选择游 戏服务器的数据互通的技术方案更加科学可信。
[0012] 本发明实施例提供一种游戏服务器的数据互通方法，包括：
[0013] 获取待合并服务器的第一游戏指标数据；所述第一游戏指标数据记载在N个数据 序列中，所述N个数据序列--对应于N种游戏数据类型；
[0014] 获取待选择服务器的第二游戏指标数据；所述第二游戏指标数据记载在另外N个 数据序列中，所述另外N个数据序列一一对应于所述N种游戏数据类型；
[0015] 根据动态时间归整算法，逐一计算所述第一游戏指标数据和所述第二游戏指标数 据中对应于相同游戏数据类型的两个数据序列之间的最小累积距离，以得到N个最小累积 距离；
[0016] 根据每个最小累积距离，逐一计算所述第一游戏指标数据和所述第二游戏指标数 据中对应于相同游戏数据类型的两个数据序列的相似度值，以得到N个相似度值；
[0017] 根据所述N个相似度值，计算所述第一游戏指标数据和所述第二游戏指标数据的 综合相似度；
[0018] 当所述综合相似度达到合并标准时，将所述待合并服务器和所述待选择服务器合 并，以使所述待合并服务器的游戏数据和所述待选择服务器的游戏数据互通。
[0019] 在一个可选的实施例中，所述根据动态时间归整算法，逐一计算所述第一游戏指 标数据和所述第二游戏指标数据中对应于相同游戏数据类型的两个数据序列之间的最小 累积距离，具体包括：
[0020] 基于同一坐标空间，逐一计算第一数据序列中的元素点到第二数据序列中的元素 点的距离，得到距离矩阵D1 ;所述第一数据序列与所述第二数据序列分别为，所述第一游 戏指标数据和所述第二游戏指标数据中对应于相同游戏数据类型的两个数据序列；
[0021] 根据所述距离矩阵D1计算累积距离矩阵D2 ;计算公式如下：
[0022] d2 (i,j) =dl(i,j)+min[d2 (i-1,j-1),d2 (i-1,j),d2 (i,j-1)]
[0023] 其中，dl(i，j)代表所述距离矩阵Dl中的第i行，第j列的元素；d2(i，j)代表所 述累积距离矩阵D2中的第i行，第j列的元素；
[0024] 在a值未达到所述累积距离矩阵D2的最大行数或b值未达到所述累积距离矩阵 〇2的最大列数时，从(12(&4+1)、(12( &+1，13)以及(12(&+^+1)三个元素中选择数值最小的 元素，将距离记录器记录的数值更新为所述数值最小的元素的值，并将所述a值和所述b值 对应地更新为所述数值最小的元素所在的行数和列数；其中，所述a值和所述b值的初始值 都是1 ;
[0025] 在所述a值达到所述累积距离矩阵D2的最大行数或所述b值达到所述累积距离 矩阵D2的最大列数时，将所述距离记录器当前记录的数值作为所述第一数据序列与所述 第二数据序列的最小累积距离。
[0026] 在一个可选的实施例中，所述根据动态时间归整算法，逐一计算所述第一游戏指 标数据和所述第二游戏指标数据中对应于相同游戏数据类型的两个数据序列之间的最小 累积距离，包括：
[0027] 根据所述第一数据序列中任意两个相邻的元素点连成的线段在坐标空间中的变 化趋势，将在所述第一数据序列中任意两个相邻的元素点替换为数值A，以得到简化后的第 一数据序列；其中所述数值A根据不同的变化趋势被配置成不同的具体数值；
[0028] 根据所述第二数据序列中任意两个相邻的元素点连成的线段在所述坐标空间中 的变化趋势，将在所述第二数据序列中任意两个相邻的元素点替换为数值B，以得到简化后 的第二数据序列；其中所述数值B根据不同的变化趋势被配置成不同的具体数值；所述数 值A和数值B具有相同的数量级；所述第一数据序列与所述第二数据序列分别为，所述第一 游戏指标数据和所述第二游戏指标数据中对应于相同游戏数据类型的两个数据序列；其中 所述数值B根据不同的变化趋势被配置成不同的具体数值；
[0029] 基于所述坐标空间，逐一计算简化后的第一数据序列中的元素点到简化后的第二 数据序列中的元素点的距离，得到距离矩阵D1;
[0030] 根据所述距离矩阵D1计算累积距离矩阵D2 ;计算公式如下：
[0031]d2 (i,j) =dl(i,j)+min[d2 (i-1,j-1),d2 (i-1,j),d2 (i,j-1)]
[0032] 其中，dl(i，j)代表所述距离矩阵Dl中的第i行，第j列的元素；d2(i，j)代表所 述累积距离矩阵D2中的第i行，第j列的元素；
[0033] 在a值未达到所述累积距离矩阵D2的最大行数或b值未达到所述累积距离矩阵 〇2的最大列数时，从(12(&4+1)、(12( &+1，13)以及(12(&+^+1)三个元素中选择数值最小的 元素，将距离记录器记录的数值更新为所述数值最小的元素的值，并将a值和b值对应地更 新为所述数值最小的元素所在的行数和列数；其中，a值和b值的初始值都是1;
[0034] 在a值达到所述累积距离矩阵D2的最大行数或b值达到所述累积距离矩阵D2的 最大列数时，将所述距离记录器当前记录的数值作为所述第一数据序列与所述第二数据序 列的最小累积距离。
[0035] 进一步地，所述数值A根据不同的变化趋势被配置成不同的具体数值，具体是：
[0036] 当所述第一数据序列中的两个相邻的元素点连成的线段具有上升趋势时，所述数 值A被配置为数值A1;
[0037]当所述第一数据序列中的两个相邻的元素点连成的线段具有平稳趋势时，所述数 值A被配置为数值A2;
[0038]当所述第一数据序列中的两个相邻的元素点连成的线段具有下降趋势时，所述数 值A被配置为数值A3;
[0039]其中，所述数字Al、A2、A3具有相同的数量级。
[0040] 进一步地，所述数值B根据不同的变化趋势被配置成不同的具体数值，具体是：
[0041] 当所述第二数据序列中的两个相邻的元素点连成的线段具有上升趋势时，所述数 值B被配置为数值B1;
[0042]当所述第二数据序列中的两个相邻的元素点连成的线段具有平稳趋势时，所述数 值B被配置为数值B2;
[0043]当所述第二数据序列中的两个相邻的元素点连成的线段具有下降趋势时，所述数 值B被配置为数值B3;
[0044]其中，所述数字B1、B2、B3具有相同的数量级。
[0045] 进一步地，所述根据每个最小累积距离，逐一计算所述第一游戏指标数据和所述 第二游戏指标数据中对应于相同游戏数据类型的两个数据序列的相似度值，具体采用以下 公式进行计算：
[0046] similark= (1+exp (-dist k))/2
[0047] 其中，distk代表第k个最小累积距离，similark代表所述第一游戏指标数据和所 述第二游戏指标数据中对应于第k种游戏数据类型的两个数据序列的相似度值。
[0048] 进一步地，所述根据所述N个相似度值，计算所述第一游戏指标数据和所述第二 游戏指标数据的综合相似度，具体是：
[0049] 计算所述N个相似度值的平均数，将所述平均数作为所述第一游戏指标数据和 所述第二游戏指标数据的综合相似度；
[0050] 或者，计算所述N个相似度值的加权平均数，将所述加权平均数作为所述第一游 戏指标数据和所述第二游戏指标数据的综合相似度。
[0051] 在一个可选的实施例中，所述当所述综合相似度达到合并标准时，将所述待合并 服务器和所述待选择服务器合并，以使所述待合并服务器的游戏数据和所述待选择服务器 的游戏数据互通，具体是：
[0052] 当所述综合相似度超过设定的阈值时，则判定所述综合相似度达到合并标准，将 所述待合并服务器和所述待选择服务器合并，以使所述待合并服务器的游戏数据和所述待 选择服务器的游戏数据互通。
[0053] 在一个可选的实施例中，在所述根据所述N个相似度值，计算所述第一游戏指标 数据和所述第二游戏指标数据的综合相似度之后，还包括：将所述综合相似度存储在相似 度存储区；其中，所述相似度存储区存储了所述待合并服务器与每个待选择服务器的综合 相似度，并且所述待合并服务器与每个待选择服务器的综合相似度按照大小排序；
[0054] 则所述当所述综合相似度达到合并标准时，将所述待合并服务器和所述待选择服 务器合并，以使所述待合并服务器的游戏数据和所述待选择服务器的游戏数据互通，具体 是：
[0055]当所述综合相似度排在所述相似度存储区中存储的所有综合相似度的前X位时， 则判定所述综合相似度达到合并标准，将所述待合并服务器和所述待选择服务器合并，第 一游戏指标数据第二游戏指标数据以使所述待合并服务器的游戏数据和所述待选择服务 器的游戏数据互通；X为预设的正整数值。