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该策略上线后显著提升了活跃度，综合 7 日留存提升了 3.6%，日平均局数提升了 11.7%。另外，我们还针对不同的场次分别提供了个性化的模型和牌库，目前该策略已经推全到《爱游斗地主》的所有场次。另外我们还提供专门用于比赛和直播的牌库。 游戏 AI
在游戏运营过程中，我们有多个场景需要游戏 AI 的支持，例如出牌提示和掉线代打等。游戏 AI 技术对游戏的支持，主要体现在《兜来玩麻将》业务中的落地以及在斗地主业务中推广。《兜来斗地主》包括 6 种麻将玩法，例如四川麻将 - 血流成河，四川麻将 - 血战到底，大众麻将，二人麻将等。在游戏刚上线的业务冷启动阶段，由于玩家数量较少，需要将游戏 AI 投入到匹配池来提升体验。因此，需要支持 6 种以上麻将玩法的 AI 并支持分级。然而，通用的麻将 AI 研究是一个学术界尚未解决的非对称博弈难题。MSRA 在日本麻将上做出了超越人类水平 AI[3]，然而其算法框架强烈依赖于专家级别用户的训练数据且针对日本麻将的规则做了定制化，不适合应用于我们支持多种玩法的业务需求和大规模扩展。 我们主要关注的运营指标是用户留存。该模型上线后，较传统基于规则的匹配策略，用户 7 日留存提升了约 2.4%。 发牌策略 除了匹配，发牌也是至关重要的。在斗地主游戏中，分发出去的牌组将直接影响该局游戏玩家的发挥及游戏体验。发牌完成后，系统不再对牌局进行干涉，由三位玩家自行完成游戏。因此，发牌的策略是斗地主游戏决策中至关重要的部分。传统的发配策略通常为随机发牌或者根据规则生成牌组。随机发牌的情况下，可能出现非常零散的手牌或是三家牌力非常不平衡的牌组，从而造成不公平，这些都会严重影响玩家体验。而按规则的发牌策略往往比较生硬，无法对牌力进行有效的调整。另外，以上方案都没有利用玩家的状态信息进行发牌。因此，我们开发了数据驱动的发牌策略。 我们首先制作了牌库，其中包括大量的牌组。而入选牌库的标准则是根据玩家的反馈。玩家的反馈有很多，例如一局之后，超过一个玩家点击“再来一局”就可以认为是一个正向反馈。如果没人点击“再来一局”可以认为是负向反馈。我们收集多种反馈，从而标记一个牌组的“好坏”，并利用这些样本数据训练二分类模型。之后我们随机或者按规则生成牌组，并通过以上模型来过滤出相对好的牌组进入牌库。当然，不同场次的玩家偏好不一样，从而反馈也不一致。因而我们根据不同场次分别组建牌库。另外，在同一牌库中，我们根据其中牌组的特征进行了聚类，这些聚类标签也可以在后续的牌组选择中应用。我们的牌库模型和牌库本身也会根据数据的积累，定期更新。
接着，我们提出一种基于强化学习的牌组选择与牌位分配的方法。我们从玩家的历史游戏信息以及近期的胜负信息中，提取玩家的基本特征、行为特征、状态特征等。同时，我们从牌局提取相应的牌组特征。我们将玩家特征视为 state，牌组特征视为 action，一局游戏的 reward 定义为玩家是否继续游戏的，从而建立 RL 学习框架。我们利用 Q-Learning 算法对最佳发牌策略进行学习。 政务数据共享是区块链自主创新的主战场 霍炜表示，区块链需要寻找合适的应用场景，应先试先行并充分验证其优越性，然后再有序推广，绝不能搞区块链应景式应用。 随着我国数字政府和电子政务建设的深入推进，客观上需要加快推动政务数据的受控共享和业务协同，而区块链技术为解决政务数据共享和政务流程协同提供了有价值的解决方案。这主要体现在四个方面：一是为数据确权。区块链可实现数据流通过程可信追溯，为解决政务数据使用过程中归属权、管理权和使用权界定等难题提供技术支撑。二是为数据守护。区块链通过密码技术保障数据的逻辑安全，通过分布式账本保障数据的物理安全，通过多中心化的系统实现服务的高度可用性。三是为数据排障。区块链技术构建多方可信协同环境，结合安全多方计算等技术，可实现政务数据跨部门、跨地区、跨层次的共同维护和利用。四是为数据赋能。区块链可以通过智能合约自动执行预先设定的规则，打通现实世界与数字世界交互的桥梁，以区块链为底层的信任基础设施可以赋能各个行业。
霍炜表示，在政务服务领域推进区块链应用，要遵守《中华人民共和国密码法》和《国家政务信息化项目建设管理办法》中有关密码应用的管理要求，定期开展密码应用安全性评估，确保密码方案与应用的合规性、正确性和有效性。同时，政务服务领域区块链应用，要坚持自上而下、统一规划、统一部署，不能“搞一个应用建一条链”，形成新的“区块链信息孤岛”。我国应支持政务服务领域区块链技术规模应用，为区块链初创企业和技术创新提供初始市场和先验机会，通过规模应用实现技术快速迭代升级，在区块链技术应用和发展上拥有更多话语权和主导权。 （编辑：平顶山站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
