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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳對對科技有限公司申請的專利一種基于人工智能的社交游戲推薦方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120372097B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510828173.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的社交游戲推薦方法及系統(tǒng)是由楊瑞設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-20向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的社交游戲推薦方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于人工智能的社交游戲推薦方法及系統(tǒng)，涉及游戲推薦技術(shù)領(lǐng)域，識(shí)別出低社交壓力敏感度用戶，獲取低社交壓力敏感度用戶多游戲平臺(tái)的虛擬形象特征、技能特征、情緒標(biāo)簽和文本聊天關(guān)鍵詞，進(jìn)而輸出得到低社交壓力敏感度用戶的社交類型；結(jié)合待推薦游戲的核心推薦參數(shù)和低社交壓力敏感度用戶的社交類型得到各個(gè)待推薦游戲的初始推薦值；根據(jù)初始推薦值的大小對游戲進(jìn)行推薦排序；基于實(shí)時(shí)監(jiān)測的游戲內(nèi)數(shù)據(jù)和情感數(shù)據(jù)輸出得到各個(gè)游戲的調(diào)整優(yōu)化值，進(jìn)而生成各個(gè)游戲的綜合推薦值。解決了傳統(tǒng)游戲推薦系統(tǒng)因缺乏對用戶社交壓力敏感度的精準(zhǔn)識(shí)別與動(dòng)態(tài)適配，導(dǎo)致推薦內(nèi)容與用戶需求不匹配、用戶因社交壓力流失的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的社交游戲推薦方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的社交游戲推薦方法，其特征在于，包括以下步驟： S1，基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)中的社交回避指標(biāo)識(shí)別出低社交壓力敏感度用戶； S2，獲取低社交壓力敏感度用戶多游戲平臺(tái)的虛擬形象特征和技能特征，并識(shí)別低社交壓力敏感度用戶多游戲平臺(tái)中的情緒標(biāo)簽和文本聊天關(guān)鍵詞，進(jìn)而輸出得到低社交壓力敏感度用戶的社交類型； S3，提取待推薦游戲的核心推薦參數(shù)，進(jìn)而結(jié)合低社交壓力敏感度用戶的社交類型得到各個(gè)待推薦游戲的初始推薦值； S3具體步驟為：收集各個(gè)社交類型對應(yīng)多用戶游戲的核心推薦參數(shù)好評數(shù)據(jù)，所述核心推薦參數(shù)好評數(shù)據(jù)具體為多用戶針對某核心推薦參數(shù)的好評總數(shù)； 通過對比各個(gè)社交類型用戶各個(gè)核心推薦參數(shù)的好評總數(shù)大小，利用優(yōu)序圖法分別對各個(gè)核心推薦參數(shù)進(jìn)行比例系數(shù)賦值，確定各個(gè)社交類型用戶各個(gè)核心推薦參數(shù)的比例系數(shù)； 識(shí)別低社交壓力敏感度用戶所屬社交類型各個(gè)核心推薦參數(shù)的比例系數(shù)，同時(shí)結(jié)合待推薦游戲的核心推薦參數(shù)，分別生成各個(gè)待推薦游戲的初始推薦值； 所述核心推薦參數(shù)具體包括社交互動(dòng)復(fù)雜度參數(shù)、社交角色定位參數(shù)、游戲氛圍風(fēng)格參數(shù)和玩家匹配機(jī)制參數(shù)； S4，根據(jù)初始推薦值的大小對游戲進(jìn)行推薦排序，同時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)測低社交壓力敏感度用戶游戲過程中的游戲內(nèi)數(shù)據(jù)和用戶情感數(shù)據(jù)； S5，基于游戲內(nèi)數(shù)據(jù)和情感數(shù)據(jù)輸出得到各個(gè)游戲的調(diào)整優(yōu)化值，結(jié)合初始推薦值和調(diào)整優(yōu)化值生成各個(gè)游戲的綜合推薦值，根據(jù)綜合推薦值對游戲重新進(jìn)行推薦排序，持續(xù)為用戶更新推薦社交游戲。

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