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申请/专利权人：成都帆点创想科技有限公司
摘要：本发明公开了一种游戏玩法场景的实时推荐方法及系统，包括：获取当前游戏场景信息与用户信息，对用户进行分类；根据用户的分类结果，按照预设条件对用户进行游戏玩法场景推荐；对场景推荐的结果进行统计，并将其统计信息存入线上日志；设计深度学习模型特征类型并根据线上日志进行信息提取作为模型输入参数，深度学习模型用于对场景推荐进行样本训练；搭建在线模型与离线模型，分别对其进行监控指标匹配；匹配成功后，对在线模型与离线模型进行对齐，否则进行告警。本发明通过策略与算法结合互相反哺的方式，将深度模型推荐技术在目标item与用户数据少的基础上提升收益，激发用户活跃。并通过结合游戏场景，创建了更符合业务的Game‑MOE网络结构。
主权项：1.一种游戏玩法场景的实时推荐方法，其特征在于，包括：获取当前游戏场景信息与用户信息，对用户进行分类；根据用户的分类结果，按照预设条件对用户进行游戏玩法场景推荐；对场景推荐的结果进行统计，并将其统计信息存入线上日志；设计深度学习模型特征类型并根据线上日志进行信息提取作为模型输入参数，所述深度学习模型用于对场景推荐进行样本训练；搭建在线模型与离线模型，分别对其进行监控指标匹配；匹配成功后，对所述在线模型与离线模型进行对齐；所述对齐包括：随机批量抽取当日样本来对在线模型与离线模型进行评估，判断其对样本的处理逻辑是否对齐，否则进行告警。
全文数据：
权利要求：
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