如果让你设计一个高并发的消息中间件，你会怎么做？

以《爱游斗地主》游戏原始基于规则的匹配策略为例，将待匹配用户构成匹配池，以用户状态(剩余金币量、胜率、段位等)为主要尺度，按规则公式计算战力系数，然后按该系数相近的用户匹配到一起。然而，这些信息并不能准确反映玩家真实水平，很难保证对局玩家状态平衡，导致用户实际体验不一致。因此需要更全面的评估玩家的真实水平，并从全局体验上优化匹配策略，以提高用户游戏时长和留存。

我们利用玩家历史游戏行为序列和画像数据，基于深度神经网络实现多维特征融合的用户匹配策略。将玩家历史游戏行为统计特征和用户画像作为模型输入，玩家历史对局的连桌数的区间分类作为标签，我们可以训练一个多分类模型。线上预测时，首先通过设计的聚类模型对用户进行粗略聚类——即粗排过程。然后将每个聚类下用户，三人一组(斗地主规则)分组，将所有分组组合输入预测模型，输出不同组合下匹配概率值，优先将概率值大的组合匹配在一起——即精排过程。
 

基于召回和组合排序框架，我们就可以设计多种具体的投放策略，包括新素材冷启动、创意空间探索、智能创意制作等。除了上述投放策略，我们还开发了各种辅助策略，如素材的黑白名单策略，老素材的回收策略，关停策略等。所有这些策略配合基本已经满足我们的目前的所有场景了。目前我们已经介入 10 多款游戏，其中有 2 款游戏已经全部自动托管。目前 AI 生成的广告计划带来的花费已经是占总花费的 40% 左右。

AI 辅助运营

游戏推广之后的下一个环节是运营。在运营过程中，有许多游戏内的策略问题，游戏内的运营策略非常影响用户的体验和留存，从而影响营收。设置合适的策略通常是游戏策划的一个非常重要的工作，好的策略通常依赖于游戏策划的丰富经验和直觉。不过在某些场景下，数据可以更好指导如何生成适合用户的运营策略。另一方面，在支持运营的过程中，常常需要游戏 AI 的辅助。例如在游戏的冷启动，掉线带打等场景中，游戏 AI 发挥着重要的作用。这里我们介绍我们在快手游戏业务中，我们是如何通过数据驱动的策略和游戏 AI 去提升用户体验的。

数据驱动的游戏内策略

匹配策略

在多人竞技或者对抗游戏场景中，匹配是玩家良好体验的重要一环，对提升用户留存至关重要。用户匹配算法一般是按一定策略先粗排筛选出实力相当或满足某种规则的用户群体进行分场，然后进行局部精排分队以保证游戏平衡性，但如何从全局用户体验上进行优化得到玩家分场分队匹配还是一个 NP-hard 难题。
 

霍炜说，当前国内主流区块链大都在开源区块链底层平台上开发，而这些开源平台大都使用未经国家认可的密码算法，有些算法已经警示有安全风险。虽然是开源平台，但平台核心代码仍然掌握在开发者手中，随时有被“卡脖子”的风险。另一方面，区块链密码应用的安全性有很多不足，例如区块链用户的私钥一般通过“数字资产钱包”保管，而相当多的区块链应用未使用具有足够安全强度的密码模块来构建数字资产钱包，导致用户面临不可忽视的数字资产安全问题。面对日益严峻的网络安全形势，必须立足自主密码技术，着力研发自主可控的区块链底层平台，保障区块链安全可靠应用。

密码技术创新是区块链核心技术自主可控的根本。首先，密码技术创新有助于提升区块链运行效率。区块链应用密码算法确保数据不可篡改、抗抵赖，密码计算的高频使用增加了节点的计算负担和时延，因此加快突破轻量级密码、高效共识协议、高性能密码计算实现等关键技术，可进一步提升区块链节点的计算效率。其次，自主密码技术赋能区块链安全运行。区块链底层应用了密码杂凑、公钥密码等算法，这些算法的安全强度会随着技术的发展逐渐下降，需要周期性、滚动式开展对新一代密码算法和工程实现的研究;区块链节点会部署在不同环境中，如何在这些环境中引入具有足够安全强度的密码模块，对区块链中数字资产的保护至关重要。在基于公有云的区块链网络环境中，密码模块和密钥安全很难通过硬件密码模块来实现，软件密码模块的研究变得十分紧要，亟须加快白盒密码算法、门限密钥算法、混淆、设备绑定等密码技术的研究。

（编辑：平顶山站长网）

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