网络游戏用户行为分析和应用

发布时间：2020-04-18 09:39

【摘要】： 近年来,随着计算机网络的普及和发展,网络游戏作为主要的网络娱乐的组成部分越来越多地受到重视。特别是近两年以来,网络游戏更作为一个相对独立的研究课题从计算机通信网络研究领域脱颖而出,成为学术界、网络游戏运营者和网络游戏开发商关注的焦点之一。随着网络游戏玩家数量的不断俱增和网络游戏的多元化、复杂化,使得网络游戏玩家,游戏开发商及运营商都希望能提高游戏的可玩性,流畅性以及虚拟财产的安全性。为使玩家体验到更好的更舒畅的游戏过程,游戏开发商和游戏玩家可以通过借助游戏中玩家的行为以及网络游戏虚拟环境相关的数据,了解到网络游戏玩家行为特征以及网络游戏虚拟环境的影响,从而在不影响游戏服务器负载的情况下优化游戏流畅度,提高游戏可玩性以及游戏安全性。本文基于现实中非常流行的大型网络游戏(魔兽世界—WoW)中采集的数据,在此对网络游戏用户行为以及游戏虚拟环境对玩家的影响等两个方面进行了一系列分析和研究。一、在用户行为分析方面: 1.率先提出了实用性很高的应用玩家习惯性行为在游戏路径预测方面的方案。我们在局域网游戏CrazyTank中采集详细的玩家行为数据,全面分析了游戏玩家的习惯性行为在游戏中的特征表现,归纳并提出了习惯性行为在网络游戏中的路径预测应用方案。 2.率先提出了玩家之间的关系反映玩家之间的信任程度,以及玩家信任传递和衰减的理念,并提出了防止游戏内欺骗的合理方案。通过编写的客户端游戏插件采集大型网络游戏魔兽世界(World of Warcraft,简称WoW)的玩家行为数据,经过分析得到玩家之间的群居性表现,并进一步得到整个游戏服务器游戏玩家之间关系分布图。通过这种关系图再结合我们引入的信任度传递机制,我们就可以应用防止游戏内欺骗的算法,来提高玩家的虚拟财产的安全性。从而解决了到目前为止让玩家和游戏运营商都一筹莫展的防止游戏内欺骗虚拟财产等问题。由于此方法可以应用在游戏客户端,因此对于游戏服务器几乎不增加任何负载。二、在游戏虚拟环境影响方面: 1.率先提出了一种全新的基于网络游戏中玩家周围环境影响来预测游戏路径的理念,并根据该理念而提出了兴趣度路径预测方法。现今的路径预测算法都仅仅是和玩家自身的前期行为相关,在网络状况差的情况下,存在着非常低的预测准确度。而我们的算法还考虑到游戏玩家的周围虚拟游戏物品和其它附近玩家行为的影响,进而预测该玩家的游戏路径。该方法在网络状况差的情况下也能够大幅度提高路径预测的准确性,但是会增加少量的游戏计算负载。进一步综合了传统预测的方法和我们提出的预测方法的优缺点,我们提出了一种混合算法,该算法在不影响游戏计算负载的前提下,达到满意的路径预测准确度。 2.率先提出了一种全新的网络延迟估测方法,即根据游戏玩家的相互影响行为来估测远程游戏玩家和服务器间的延迟方案。在C/S结构的游戏中,由于服务器和游戏终端(玩家)存在网络延迟,因此当游戏玩家相遇的时候,不同网络延迟的玩家会在不同的物理时间看到对方。这是因为服务器传送给客户端网络数据包要经过网络延时,网络延时小的客户端就会先得到网络数据包。即使他们的视觉范围相同,但这种网络延时的差异导致了远程玩家在本地客户端的显示以及对本地敌对玩家的出现所做出的反应行为时间不同,网络延时小的反应会快一些,网络延时大的反应会慢一些。我们依据这种反应时间的差异可以推断出对方玩家和服务器之间的网络延迟。
【图文】：

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图3一1传统路径预测方法叫做传统路径预测，它是目前应用最广泛应用于航海，因此也叫航海预测法，如果，只需要根据船只先前的位置和运动速度，网络状况好的情况下有不错的准确性，，但数衰减，这是因为DR仅仅利用玩家在预测测时间间隔变大，外在因素对玩家的行为迅速变大。DR算法由于脱胎于航海预测法，，作为计算的一部分。在航海上由于没有能在航海路径预测上取得不错的准确性，交互性影响，DR中并没有考虑游戏中周围响。在实际游戏中玩家的运动行为很大程玩家的靠近，增益物品的拾取等等。我们

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‘c”’、“”尸耸笠尹图3一2兴趣度路径预测与传统路径预测的差异图3一2所示在游戏坦克大战中，应用兴趣度路径预测与传统路径预测的结果差异。图中有敌对玩家A和B，还有一个玩家可以拾取的增益物品C，坦克B的初始运
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：F49

【引证文献】