本發(fā)明涉及游戲推廣，更具體地說，本發(fā)明涉及一種游戲推廣算法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在游戲推廣行業(yè)，評估推廣活動的效果是確保資源有效利用和提高用戶參與度的關(guān)鍵，傳統(tǒng)的評估方法無法充分捕捉用戶行為和情感的復(fù)雜性，導(dǎo)致推廣策略調(diào)整不夠及時和有效，其中包括傳統(tǒng)方法未能有效識別推廣活動在時間序列上的周期性變化，限制了對推廣效果的深入理解，并且許多推廣活動未能充分利用用戶評論和反饋，導(dǎo)致對用戶態(tài)度和情感的理解不足，從而影響后續(xù)推廣策略的制定，最終導(dǎo)致推廣活動的效果評估精度和策略調(diào)整的及時性較差。

2、為了解決上述兩個缺陷，現(xiàn)提供一種技術(shù)方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明的實施例提供一種游戲推廣算法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種游戲推廣算法，具體包括以下步驟：

4、s1：根據(jù)游戲推廣活動在游戲社區(qū)內(nèi)的周期性，監(jiān)測推廣評估特征隨著時間序列的變化，使用小波分析游戲推廣活動在游戲社區(qū)內(nèi)的周期性信息；

5、s2：通過自回歸模型確定游戲推廣活動中預(yù)期的推廣評估特征，根據(jù)實際推廣評估特征的數(shù)據(jù)和預(yù)期推廣評估特征的對比，確定游戲社區(qū)內(nèi)的持續(xù)熱度信息；

6、s3：通過將游戲社區(qū)內(nèi)的周期性信息和持續(xù)熱度信息的綜合性分析，量化游戲推廣活動在社區(qū)中的效果；

7、s4：提取游戲推廣后用戶對于游戲推廣的評論，使用情感詞典為每個詞匯分配情感分數(shù)，獲得每條評論的情感評分，并根據(jù)每條評論的瀏覽量和點贊量，獲得游戲推廣的評論信息；

8、s5：量化評論對游戲推廣的影響，通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對游戲推廣活動在游戲社區(qū)的表現(xiàn)進行監(jiān)控。

9、在一個優(yōu)選地實施方式中，使用小波分析游戲推廣活動在游戲社區(qū)內(nèi)的周期性信息，包括：

10、將游戲社區(qū)內(nèi)的周期性信息通過推廣周期性系數(shù)表示；

11、所述推廣周期性系數(shù)的獲取邏輯為：設(shè)置監(jiān)測區(qū)間，獲取推廣評估特征中游戲推廣鏈接的點擊量在監(jiān)測區(qū)間的離散時間序列數(shù)據(jù)，并將游戲推廣鏈接的點擊量在監(jiān)測區(qū)間的離散時間序列數(shù)據(jù)標記為：，其中，n=1、2、3、……、n，n為正整數(shù)，n為單位間隔內(nèi)采集游戲推廣鏈接的點擊量的編號，通常單位間隔中采集的間隔為一天，選擇daubechies小波將時間序列分解到不同的尺度上；

12、計算在監(jiān)測區(qū)間中游戲推廣鏈接點擊量的周期峰值系數(shù)，周期峰值系數(shù)的計算公式為：；其中，為在監(jiān)測區(qū)間中第j個周期的周期峰值系數(shù)，j=1、2、3、……、j，j為正整數(shù)，為小波函數(shù)的共軛，是第j個周期的尺度，是第j個周期的小波函數(shù)平移量，m為通過小波分析提取周期內(nèi)的游戲推廣鏈接點擊量的編號，m=1、2、3、……、m，m為正整數(shù)；

13、設(shè)置峰值閾值和時間差閾值，進行峰值檢測和時間點檢測，峰值檢測通過將小波分析后提取的周期中的周期峰值系數(shù)與峰值閾值進行對比，若周期峰值系數(shù)小于峰值閾值，則對提取的周期進行過濾；

14、若周期峰值系數(shù)大于峰值閾值，則獲取周期內(nèi)處于峰值游戲推廣鏈接點擊量的編號位置，并獲取上一個周期內(nèi)處于峰值游戲推廣鏈接點擊量的編號位置，將獲取周期內(nèi)處于峰值游戲推廣鏈接點擊量的編號位置與上一個周期內(nèi)處于峰值游戲推廣鏈接點擊量的編號位置作差，獲得時間差；

15、將時間差與時間差閾值進行對比，若周時間差小于時間差閾值，則對提取的周期進行過濾；

16、若時間差大于時間差閾值，則對提取的周期進行保留，獲得保留周期的周期峰值系數(shù)，并將保留周期的周期峰值系數(shù)重新標記為：，其中，k=1、2、3、……、k，k為正整數(shù);

17、獲取監(jiān)測區(qū)間在游戲社區(qū)中進行推廣的次數(shù)，并將監(jiān)測區(qū)間在游戲社區(qū)中進行推廣的次數(shù)標記為：c；

18、計算推廣周期性系數(shù)，計算公式為：；其中，為推廣周期性系數(shù)，為峰值閾值。

19、在一個優(yōu)選地實施方式中，確定游戲社區(qū)內(nèi)的持續(xù)熱度信息，包括：

20、將游戲社區(qū)內(nèi)的持續(xù)熱度信息通過持續(xù)推廣差異系數(shù)表示；

21、所述持續(xù)推廣差異系數(shù)的獲取邏輯為：獲取推廣評估特征中游戲推廣鏈接的點擊量在監(jiān)測區(qū)間的離散時間序列數(shù)據(jù)，將監(jiān)測區(qū)間內(nèi)前r個單位間隔內(nèi)采集的游戲推廣鏈接的點擊量數(shù)據(jù)作為自回歸模型的輸入數(shù)據(jù)；

22、自回歸模型的表達式為：；其中，為通過自回歸模型預(yù)測的第t天的點擊量，是模型的系數(shù)，為誤差項；

23、獲得監(jiān)測區(qū)間內(nèi)后f個單位間隔內(nèi)采集游戲推廣鏈接的點擊量的預(yù)測值，并將后f個單位間隔內(nèi)采集游戲推廣鏈接的點擊量的預(yù)測值標記為：，其中，f=1、2、3、……、f，f為正整數(shù)，f為后f個單位間隔內(nèi)預(yù)測值的編號，獲得監(jiān)測區(qū)間內(nèi)后f個單位間隔內(nèi)采集游戲推廣鏈接的點擊量的實際值，并將監(jiān)測區(qū)間內(nèi)后f個單位間隔內(nèi)采集游戲推廣鏈接的點擊量的實際值標記為：；

24、計算持續(xù)推廣差異系數(shù)，計算公式為：；其中，為持續(xù)推廣差異系數(shù)。

25、在一個優(yōu)選地實施方式中，量化游戲推廣活動在區(qū)中的效果，包括：

26、將游戲推廣活動在社區(qū)中的效果通過推廣影響力評估系數(shù)進行表示，將推廣周期性系數(shù)和持續(xù)推廣差異系數(shù)進行加權(quán)計算，構(gòu)建推廣影響力評估模型，生成推廣影響力評估系數(shù)，推廣影響力評估系數(shù)的表達式為：；其中，為推廣影響力評估系數(shù)，為推廣周期性系數(shù)的比例系數(shù)，為持續(xù)推廣差異系數(shù)的比例系數(shù)，分別都大于0。

27、在一個優(yōu)選地實施方式中，獲得游戲推廣的評論信息，包括：

28、將游戲推廣的評論信息通過情感發(fā)酵系數(shù)表示；

29、所述情感發(fā)酵系數(shù)的獲取邏輯為：從游戲社區(qū)平臺提取在監(jiān)測區(qū)間內(nèi)與進行游戲推廣后相關(guān)的用戶評論，并通過情感詞典為每個詞匯分配情感分數(shù)，獲得每條評論的情感評分，將每條評論的情感評分標記為：，其中，q=1、2、3、……、q，q為正整數(shù)，q為在監(jiān)測區(qū)間內(nèi)每次進行游戲推廣的編號，h=1、2、3、……h(huán)，h為正整數(shù)，h為在第q個游戲推廣內(nèi)評論的編號；

30、獲得每條評論在監(jiān)測區(qū)間內(nèi)每次進行游戲推廣后的瀏覽量，并將每條評論在監(jiān)測區(qū)間內(nèi)每次進行游戲推廣后的瀏覽量標記為：，獲得每條評論在監(jiān)測區(qū)間內(nèi)每次進行游戲推廣后的點贊量，并將每條評論在監(jiān)測區(qū)間內(nèi)每次進行游戲推廣后的點贊量標記為：；

31、計算評論影響系數(shù)，計算公式為：；其中，為第q個游戲推廣內(nèi)第h個評論的評論影響系數(shù)，為瀏覽量的特定比例系數(shù)，為點贊量的特定比例系數(shù)；

32、根據(jù)每條評論的評論影響系數(shù)大小，對每條評論劃分為不同種類，將評論的種類標記為：，其中，g=1、2、3、……、g，g為正整數(shù)，g為不同評論種類的編號；

33、根據(jù)每條評論的評論影響系數(shù)，通過求和公式獲得不同游戲推廣后的總評論影響系數(shù)，并將不同游戲推廣后的總評論影響系數(shù)標記為：，其中，；

34、將評論影響系數(shù)和每次進行游戲推廣后不同種類評論的比例構(gòu)建回歸模型，生成情感發(fā)酵系數(shù)，表達式為：；其中，為情感發(fā)酵系數(shù)，為在不同游戲推廣后不同評論種類的比例大小，為在不同游戲推廣后不同評論種類的比例大小的影響權(quán)重。

35、在一個優(yōu)選地實施方式中，通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對游戲推廣活動在游戲社區(qū)的表現(xiàn)進行監(jiān)控，包括：

36、將推廣影響力評估系數(shù)、情感發(fā)酵系數(shù)、進行游戲推廣的次數(shù)以及持續(xù)游戲推廣的時長作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的輸入，將推廣預(yù)警系數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的輸出，并將其賦值為0或1對模型進行訓(xùn)練，其中0表示推廣預(yù)警系數(shù)小于推廣預(yù)警系數(shù)閾值，1表示推廣預(yù)警系數(shù)大于推廣預(yù)警系數(shù)閾值；

37、通過公式獲得游戲推廣預(yù)警系數(shù)，推廣預(yù)警系數(shù)的表達式為：；其中，為推廣預(yù)警系數(shù)，為特定的比例系數(shù)。

38、在一個優(yōu)選地實施方式中，一種游戲推廣系統(tǒng)，包括周期性分析模塊、自回歸模型模塊、評估模塊、情感分析模塊以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，模塊之間信號連接；

39、周期性分析模塊，用于通過對游戲推廣評估特征的時間序列數(shù)據(jù)進行小波分析，提取出周期性信息；

40、自回歸模型模塊，用于通過自回歸模型預(yù)測未來的推廣評估特征，通過將預(yù)測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)進行對比，衡量當前推廣活動的效果，確定持續(xù)熱度信息；

41、評估模塊，用于將周期性信息和持續(xù)熱度信息綜合性分析，量化在游戲社區(qū)的推廣效果；

42、情感分析模塊，用于提取推廣活動后的用戶評論，并使用情感詞典對評論進行情感分析，分配情感分數(shù)，評估游戲推廣活動對用戶的情感影響和社區(qū)的反饋反應(yīng)；

43、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，用于綜合各個模塊的數(shù)據(jù)，通過訓(xùn)練后的模型進行綜合評估，并實時監(jiān)控游戲推廣的整體表現(xiàn)。

44、本發(fā)明的技術(shù)效果和優(yōu)點：

45、本發(fā)明通過監(jiān)測推廣評估特征隨時間序列的變化，以及預(yù)判游戲推廣效果并通過實際與預(yù)期的對比，量化游戲推廣在游戲社區(qū)的推廣表現(xiàn)，通過提取用戶評論，量化用戶對游戲推廣的評價，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實時監(jiān)控游戲推廣活動在游戲社區(qū)中的表現(xiàn)，有助于自動化地監(jiān)測和調(diào)整游戲推廣策略，提升推廣活動的有效性。