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EA新專利：根據玩家游戲習慣動態生成游戲內容、推薦

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EA新專利：根據玩家游戲習慣動態生成游戲內容、推薦

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EA新專利：根據玩家游戲習慣動態生成游戲內容、推薦

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據外媒報道，近日EA注冊發布了一項名為“人物角色驅動的動態內容框架”的新專利，根據描述顯示該專利通過分析玩家的行為表現 ， 進行“內容生產”與“內容推薦” 。
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該專利將通過玩家以下的（主要）游戲性數據來進行檢測分析，并將各種維度下的數據分類成不同的角色模型，例如好斗者、探索主義者、完美主義者等 。
1、玩家的游戲風格
2、玩家在游戲中戰斗花費的時間
3、玩家探索地圖百分比
4、玩家難度偏好
5、玩家探索主線劇情進展速度
【EA新專利：根據玩家游戲習慣動態生成游戲內容、推薦】關于EA如何跟蹤數據的技術問題，該專利指出，“一個玩家可能被分配到一個探險主義者的原型分類，其角色維度值為戰斗維度55，競爭維度35 ， 收集維度65，探索維度85 。在這種情況下，角色維度值可以代表歸一化分布上的分數 ， 其中中位數或平均數的玩家將被分配為50分 ?！?br />
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數據的獲取來源也并不單一，根據專利描述顯示：“玩家角色的各維度數據一般可以從多個游戲的游戲數據中得出 。例如，玩家角色的戰斗維度可以從多個游戲的游戲數據中得出 ， 包括不同類型的游戲（如第一人稱射擊游戲、角色扮演游戲、戰斗飛行模擬游戲等） ?！?br /> 根據EA提交的專利示意圖顯示 ， EA可能通過積累數據的方式，定制顯示推薦給玩家的內容 。定制的內容的表現形式是對新游戲或相關產品的推薦 ， 包括但不限于附加組件、DLC等 。
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此外，EA的專利還討論了不同角色/游戲風格的前景 。該專利指出，“為玩家動態生成的內容可能會根據當前環境可能適用的玩家角色而有所不同 。”在多人游戲中，該專利會分析每個玩家的角色習慣和團隊偏好給你的隊伍呈現相關的動態內容 。
最后，該專利還會隨著時間的推移而深度學習并進行更新，通過這種方式，即使玩家的行為、偏好和游戲風格隨著時間的推移而變化，玩家的角色也可以得到完善或發展 ， 以便為玩家提供量身定做的內容 。

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