[發明專利]流失預測模型的訓練方法、玩家流失原因分析方法及裝置在審

申請號：	202010784091.8	申請日：	2020-08-06
公開（公告）號：	CN111861588A	公開（公告）日：	2020-10-30
發明（設計）人：	熊宇;張怡婷;吳潤澤;陶建容;范長杰;胡志鵬	申請（專利權）人：	網易(杭州)網絡有限公司
主分類號：	G06Q30/02	分類號：	G06Q30/02;A63F13/79
代理公司：	北京超成律師事務所 11646	代理人：	張芮
地址：	310052 浙江省杭州***	國省代碼：	浙江;33
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摘要：
搜索關鍵詞：	流失預測模型訓練方法玩家原因分析裝置
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【權利要求書】：

1.一種流失預測模型的訓練方法，其特征在于，所述訓練方法包括：

獲取多個目標玩家分別對應的游戲日志，并根據所述游戲日志構造訓練數據集；其中，所述訓練數據集中的每個訓練數據包括多個類別的流失原因特征和流失結果，所述流失結果包括是或否；

將所述流失原因特征作為流失預測模型的輸入，根據所述流失預測模型的輸出結果以及所述流失原因特征對應的流失結果，訓練所述流失預測模型，直至所述流失預測模型的損失值最小或者所有的模型參數都訓練結束時，選取對應的準確率最高的內部結構，得到訓練好的流失預測模型；其中，訓練好的所述流失預測模型用于基于輸入的目標流失原因特征輸出用于表征所述流失結果為是的預測值。

2.根據權利要求1所述的流失預測模型的訓練方法，其特征在于，所述流失原因特征的類別包括以下至少之一：

社交影響類別、資源平衡類別、玩法挫敗類別、游戲角色成長類別、游戲元素偏好類別。

3.根據權利要求1所述的流失預測模型的訓練方法，其特征在于，所述根據所述游戲日志構造訓練數據集，包括：

基于目標玩家對應的游戲日志，構建所述目標玩家對應的特征畫像表，所述特征畫像表中包括所述目標玩家對應的多個類別的流失原因特征；

基于所述目標玩家對應的游戲日志，確定所述目標玩家對應的流失結果；

基于多個目標玩家分別對應的特征畫像表和該多個目標玩家分別對應的流失結果，構造訓練數據集。

4.根據權利要求2所述的流失預測模型的訓練方法，其特征在于，所述獲取多個目標玩家分別對應的游戲日志，包括：

獲取每個目標玩家在以每個目標時間點為中心的第一預設時間段內的登錄信息；所述目標時間點為該目標玩家的流失起始時間點之前一段時間內的時間點；

根據該目標玩家在每個目標時間點對應的登錄信息以及預設的標準值，確定該目標玩家對應的轉折時間點；

獲取該目標玩家對應的轉折時間點之前的第二預設時間段內的游戲日志。

5.根據權利要求1-4任一項所述的流失預測模型的訓練方法，其特征在于，所述流失預測模型為集成樹模型，該集成樹模型中包括預設好的模型參數，所述模型參數包括：子模型樹的數量、學習率、樹的分支中的最小子模型樹的權重值。

6.根據權利要求3所述的流失預測模型的訓練方法，其特征在于，所述訓練方法還包括：