(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111658769.9 (22)申请日 2021.12.31 (66)本国优先权数据 202111316184.9 2021.1 1.08 CN (71)申请人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 (72)发明人 秦德纯　 (74)专利代理 机构 北京三高永信知识产权代理 有限责任公司 1 1138 代理人 李文静 (51)Int.Cl. A63F 13/77(2014.01) G06N 5/00(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 虚拟场景的运行数据处理方法、 装置、 设备 及存储介质 (57)摘要 本申请实施例公开了一种虚拟场景的运行 数据处理方法、 装置、 设备及存储介质， 属于虚拟 场景技术领域。 该方法包括： 获取虚拟场景的数 据样本集， 数据样本集中包含若干条数据样本； 数据样本包含单局虚拟场景的场景运行数据以 及评价数据； 基于数据样本集构建决策树； 基于 决策树获取虚拟场景的分析结果并输出， 分析结 果用于指示场景运行数据中的各项属性参数对 评价数据的影 响情况。 上述方案实现了对虚拟场 景的快速测试， 从而提高虚拟场景开发过程中的 测试和调整的效率。 权利要求书3页 说明书19页 附图7页 CN 114392560 A 2022.04.26 CN 114392560 A 1.一种虚拟场景的运行 数据处理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取虚拟场景的数据样本集， 所述数据样本集中包含若干条数据样本； 所述数据样本 包含单局虚拟场景在终端中运行时的场景运行数据， 以及， 对所述单局虚拟场景 的评价数 据； 基于所述数据样本集构建决策树； 所述决策树是用于指示所述场景运行数据与所述评 价数据之间的对应关系的树状结构； 基于所述决策树获取所述虚拟场景的分析结果， 所述分析结果用于指示所述场景运行 数据中的各项属性 参数对所述评价数据的影响情况； 输出所述分析 结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述数据样本集构建决策树， 包 括： 以所述场景运行数据为训练样本， 以与 所述场景运行数据对应的所述评价数据为标签 进行监督学习， 以构建得到所述决策树。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述以所述场景运行数据为训练样本， 以 与所述场景运行数据对应的所述评价数据为标签进行监督学习， 以构建得到所述决策树之 前， 还包括： 对所述场景运行 数据进行量 化处理， 获得量 化处理后的场景运行 数据； 所述以所述场景运行数据为训练样本， 以与所述场景运行数据对应的所述评价数据为 标签进行监 督学习， 以构建得到所述决策树， 包括： 以所述量化处理后的场景运行数据为训练样本， 以与 所述场景运行数据对应的所述评 价数据为标签进行监 督学习， 以构建得到所述决策树。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述场景运行数据中包含连续型属性参 数； 所述连续型属性 参数是参数值连续的属性 参数； 所述对所述场景运行 数据进行量 化处理， 获得量 化处理后的场景运行 数据， 包括： 对所述场景运行数据中的所述连续性属性参数的参数值进行量化处理， 获得量化处理 后的场景运行 数据。 5.根据权利要求1至4任一所述的方法， 其特征在于， 所述场景运行数据包括操作数据 和场景性能数据中的至少一种； 所述操作数据包括： 对抗强度信息、 操作 能力指标、 角色类型、 道具信息以及等级信息 中的至少一种； 所述场景性能数据包括： 网络延时以及帧率中的至少一种。 6.根据权利要求1至4任一所述的方法， 其特征在于， 所述评价数据包括以下评价等级 中的至少一种： 基于在所述单局虚拟场景 结束后展示的评价界面中执 行的评价操作确定的评价 等级； 以及， 基于在所述单局虚拟场景结束后执行的虚拟场景启动相关操作确定的评价等 级。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述数据样本集构建决策树， 包 括： 基于所述虚拟场景的目标场景属性 参数， 以及所述数据样本集构建所述决策树。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114392560 A 28.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述虚拟场景的目标场景属性参 数， 以及所述数据样本集构建所述决策树， 包括： 基于所述虚拟场景的目标场景属性参数， 获取 决策树的限制参数； 所述限制参数包括： 决策树的高度、 以及叶子节点的最下样本数量中的至少一种； 基于所述限制参数以及所述数据样本集， 构建所述决策树。 9.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述虚拟场景的目标场景属性参 数， 以及所述数据样本集构建所述决策树， 包括： 基于所述数据样本集构建初始决策树； 基于所述虚拟场景的目标场景属性参数， 对所述初始决策树进行剪枝处理， 获得所述 决策树。 10.根据权利要求7至9任一所述的方法， 其特征在于， 所述目标场景属性参数包括： 所 述虚拟场景中的虚拟对象的角色类型的数量。 11.根据权利要求1至4任一所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述决策树获取所述虚 拟场景的分析 结果， 包括： 提取所述决策树中的至少一项关键参数， 以及至少一项所述关键参数各自的参数阈 值； 基于至少一项所述关键参数以及至少一项所述关键参数各自的参数阈值获取所述分 析结果。 12.根据权利要求11所述的方法， 其特征在于， 所述决策树中包含n层节点， n层所述节 点中的每个非叶子节 点对应有 所述场景运行数据中的一项属性参数， 以及所述属性参数的 参数阈值； 所述提取所述决策树中的至少一项关键参数， 以及至少一项所述关键参数各自的参数 阈值， 包括： 将属于目标层级的所述非叶子节点对应的属性参数获取为至少一项所述关键参数； 所 述目标层级是 所述决策树中， 从根节点 开始的前i个层级； i＜n， 且i、 n 为正整数； 基于属于所述目标层级的所述非叶子节点中的参数阈值， 获取至少一项所述关键参数 的参数阈值。 13.根据权利要求12所述的方法， 其特征在于， 所述评价数据包括正向评价数据和负向 评价数据； 所述基于属于所述目标层级的所述非叶子节点中的参数阈值， 获取至少一项所述关键 参数的参数阈值， 包括： 确定所述目标层级中， 与目标关键参数对应的至少一个非叶子节点； 所述目标关键参 数于至少一项所述关键参数中的任意 一个关键参数； 将所述与目标关键参数对应的至少一个非叶子节点中， 处于最上层的节点包含的参数 阈值， 获取为所述评价数据为 正向评价数据的情况 下， 所述目标关键参数的参数阈值； 将所述与目标关键参数对应的至少一个非叶子节点中， 处于最下层的节点包含的参数 阈值， 获取为所述评价数据为负向评价数据的情况 下， 所述目标关键参数的参数阈值。 14.一种虚拟场景的运行 数据处理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取单局虚拟场景在终端中运行时的场景运行 数据；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114392560 A 3