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　　1.本发明涉及游戏开发技术领域，特别涉及一种用于动漫游戏开发的运行平台。

　　2.目前，开发一款游戏，需要专业的游戏设计人员使用专业的软件进行开发，业余用户想要开云电竞,Kaiyun电竞,开云集团官网,开云电竞股份有限公司尝试开发一款游戏时，没有一个便于操作的开发平台供其使用。

　　3.本发明目的之一在于提供了一种用于动漫游戏开发的运行平台，为用户提供编辑游戏内人物、行为、情节和场景的功能，便于业余用户开发游戏。

　　34.主线情节编辑单元，用于供用户编辑各人物之间发生的主线.支线情节编辑单元，用于供用户编辑各人物之间发生的支线.优选的，场景编辑模块包括：

　　42.登入验证模块，用于当用户想要登入运行平台时，对用户进行验证，验证通过后，允许用户登入，登入验证模块执行如下操作：

　　为第q个关联用户的第二行为记录经恶意评定模型评定后获得的第二评定值，w为关联用户的总数目，μ1和μ2为预设的权重值，μ1＞μ2；

　　编辑辅助模块，用于当用户编辑人物、行为、情节和场景中一种或多种时，辅助用户进行编辑；

　　获取之前预设的时间段内用户编辑人物、行为、情节和场景中一种或多种时产生的编辑行为记录；

　　若是，获取判定模型基于编辑行为记录判定用户在之前时间段内主要进行编辑的多个位置块；

　　此时，若用户对任一位置块进行编辑，触发编辑辅助，并且将用户进行编辑的位置块作为第一目标位置块，其余位置块作为第二目标位置块；

　　分别获取第一大数据和第二大数据，第一大数据包括：用户和其他用户的多个第一个人素材，第二大数据包括；来自互联网中的用户的多个第二个人素材；

　　从第一个人素材中确定与第一目标位置块和风格共同对应的多个第一目标素材，同时，从第而个人素材中确定与第二目标位置块和风格共同对应的多个第二目标素材；

　　从各第一目标素材筛选出第一推荐素材，从各第二目标素材中筛选出第二推荐素材；

　　查询预设的第一关联推荐素材对照表，确定各第一个人素材中与第一推荐素材和第二目标位置块对应的第一关联推荐素材；

　　查询预设的第二关联推荐素材对照表，确定各第二个人素材中与第二推荐素材和第二目标位置块对应的第二关联推荐素材；

　　查询预设的推荐显示位置对照表，确定第一目标位置块对应的第一推荐显示位置，在第一推荐显示位置分栏显示第一推荐素材和第二推荐素材；

　　查询推荐显示位置对照表，确定第二目标位置块对应的第二推荐显示位置，在第二推荐显示位置分栏显示第一关联推荐素材和第二关联推荐素材。

　　优选的，编辑辅助模块从各第一目标素材筛选出第一推荐素材，从各第二目标素材中筛选出第二推荐素材，具体执行如下操作：

　　分别建立第一事件和第二事件，第一事件包括：第一目标素材在推荐给用户时用户未采取，第二事件包括：第二目标素材在推荐给用户时用户未采取；

　　获取采取情况记录大数据，采取情况记录大数据包括：将第一目标素材或第二目标素材推荐给用户时用户是否采取的采取情况；

　　获取预设的事件分析模型，将第一事件、第二事件和采取情况记录大数据输入事件分析模型；

　　由事件分析模型分析第一事件在采取情况记录大数据中的发生情况，获得第一分析结果，第一分析结果包括：多个第一分析值；

　　由事件分析模型分析第二事件在采取情况记录大数据中的发生情况，获得第二分析结果，第二分析结果包括：多个第二分析值；

　　将第一特征与流行特征数据库中的第三特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的第三特征对应的第一流行度，同时，将第二特征与流行特征数据库中的第三特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的第三特征对应的第二流行度；

　　基于第一分析值和第一流行度计算对应第一目标素材的第一排序值，计算公式如下：

　　为与第一特征匹配符合的第i个第三特征对应的第一流行度，β1为与第一特征匹配符合的第三特征的总数目，d

　　基于第二分析值和第二流行度计算对应第二目标素材的第二排序值，计算公式如下：

　　为与第二特征匹配符合的第i个第三特征对应的第二流行度，β2为与第二特征匹配符合的第三特征的总数目，d

　　选取第一排序值最大值对应的第一目标素材作为第一推荐素材，选取第二排序值最大值对应的第二目标素材作为第二推荐素材，完成筛选。

　　本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

　　附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

　　以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

　　用户可以登入运行平台，编辑动漫游戏内的多个人物，编辑各人物的行为(例如：动作特效等)，编辑各人物之间发生的情节，编辑该情节发生的场景；

　　本发明实施例为用户提供编辑游戏内人物、行为、情节和场景的功能，便于业余用户开发游戏。

　　本发明实施例提供了一种用于动漫游戏开发的运行平台，如图2所示，人物编辑模块1，包括：

　　用户可以编辑人物的形态、服装和个性，丰富了编辑人物的功能，增加客户体验。

　　本发明实施例提供了一种用于动漫游戏开发的运行平台，如图3所示，形态编辑单元11包括：

　　用户可以编辑人物的头部形态(例如：头发、睫毛、眼睛、眼皮、瞳仁、鼻子、牙齿、舌头、额头、脸颊、耳朵等)、颈部形态(例如：脖子)、躯干形态(例如：肩部、胸部、腹部等)、手臂形态(例如：肘部、手腕、手心等)、腰部形态、臀部形态和腿部形态(大腿、脚裸等)。

　　本发明实施例提供了一种用于动漫游戏开发的运行平台，服装编辑单元12包括：

　　用户可以编辑人物的穿着服装(例如：制服、西装、民族服装、铠甲、紧身衣等)和戴着服装(例如：假面、遮眼罩、头巾、帽子、披风、手套、戒指、鼻环、项链、携带武器等)。

　　本发明实施例提供了一种用于动漫游戏开发的运行平台，个性编辑单元13包括：

　　用户可以编辑人物的性格(例如：易怒、开朗、乐天派、性情乖巧、纯真等)、身份(例如：国王、女王、王子、骑士、大富豪等)、职业(例如：演员、侦探、护士、法官等)、立场(例如：正义的一方、罪恶的一方等)、栖息地(例如：山、森林等)、食性(例如：食草性、食肉性、以希望为食物等)和特殊能力(例如：飞行、潜水、石化、变形等)。

　　本发明实施例提供了一种用于动漫游戏开发的运行平台，情节编辑模块3包括：

　　本发明实施例提供了一种用于动漫游戏开发的运行平台，场景编辑模块4包括：

　　用户可以编辑场景内的地形(例如：山地、沼泽等)、建筑(例如：风车、大厦、城堡等)、植物(例如：树木、花草等)和天气(例如：雷雨、大风等)。

　　登入验证模块，用于当用户想要登入运行平台时，对用户进行验证，验证通过后，允许用户登入，登入验证模块执行如下操作：

　　为第q个关联用户的第二行为记录经恶意评定模型评定后获得的第二评定值，w为关联用户的总数目，μ1和μ2为预设的权重值，μ1＞μ2；

　　预设的关联规则具体为：用户在运行平台上注册账号时，采用绑定式注册，即注册时需要与运行平台上现有的多个用户进行绑定，被绑定的用户与该用户之间相互关联；预设的恶意评定模型具体为：利用机器学习算法对大量人工恶意评定记录进行学习后生成的模型，该模型可以基于用户的行为记录评定用户的恶意程度，输出评定值，评定值越大，恶意程度越高；预设的评定指数阈值具体为：例如，1.5；

　　获取行为记录时，不仅获取用户的第一行为记录，还获取关联用户的第二行为记录，将第一行为记录和第二行为记录分别输入恶意评定模型，获得第一评定值和第二评定值，基于第一评定值和第二评定值计算评定指数，综合确定用户的恶意程度，当评定指数小于等于评定指数阈值时，用户才能通过验证；

　　本发明实施例在用户登入时，对用户进行验证，极大程度上提升了平台的安全性，同时，一个用户存在恶意行为，与其关联的关联用户均受影响，提升用户产生恶意行为的代价，更好地维护平台秩序。

　　编辑辅助模块，用于当用户编辑人物、行为、情节和场景中一种或多种时，辅助用户进行编辑；

　　获取之前预设的时间段内用户编辑人物、行为、情节和场景中一种或多种时产生的编辑行为记录；

　　若是，获取判定模型基于编辑行为记录判定用户在之前时间段内主要进行编辑的多个位置块；

　　此时，若用户对任一位置块进行编辑，触发编辑辅助，并且将用户进行编辑的位置块作为第一目标位置块，其余位置块作为第二目标位置块；

　　分别获取第一大数据和第二大数据，第一大数据包括：用户和其他用户的多个第一个人素材，第二大数据包括；来自互联网中的用户的多个第二个人素材；

　　从第一个人素材中确定与第一目标位置块和风格共同对应的多个第一目标素材，同时，从第而个人素材中确定与第二目标位置块和风格共同对应的多个第二目标素材；

　　从各第一目标素材筛选出第一推荐素材，从各第二目标素材中筛选出第二推荐素材；

　　查询预设的第一关联推荐素材对照表，确定各第一个人素材中与第一推荐素材和第二目标位置块对应的第一关联推荐素材；

　　查询预设的第二关联推荐素材对照表，确定各第二个人素材中与第二推荐素材和第二目标位置块对应的第二关联推荐素材；

　　查询预设的推荐显示位置对照表，确定第一目标位置块对应的第一推荐显示位置，在第一推荐显示位置分栏显示第一推荐素材和第二推荐素材；

　　查询推荐显示位置对照表，确定第二目标位置块对应的第二推荐显示位置，在第二推荐显示位置分栏显示第一关联推荐素材和第二关联推荐素材。

　　预设的时间段具体为：例如，300秒；预设的判定模型具体为：利用机器学习算法对

　　大量人工判定记录进行学习后生成的模型，该模型主要捕捉编辑行为记录内是否存在用户同时编辑多个位置块的现象(例如：用户在编辑人物头部时，需要将人物头部风格与服装、佩饰等搭配，因此，也需要对服装和佩饰进行编辑)；预设的风格识别模型具体为：利用机器学习算法对大量人工识别风格记录进行学习后生成的模型，该模型可以基于编辑属性大数据自动识别风格；预设的第一关联推荐素材对照表具体为：由后台人员事先找出与某位置块的某第一目标素材最搭配的其它位置块的第一目标素材，进行制表，用于对照查询第一关联推荐素材，预设的第二关联推荐素材与之同理；预设的推荐显示位置对照表具体为：由后台人员事先统计每个位置块的最佳显示位置(不干扰用户进行编辑)进行制表，用于对照查询推荐显示位置；

　　一般情况下，用户使用开发平台进行编辑时，不会只编辑一个位置块(例如：人物头部位置块)，还会为了更好地搭配(风格协调)，同时编辑其它多个位置块(例如：人物上半身服装位置块、人物下半身服装位置块、人物脚部位置块、场景天气位置块等)，这对用户来说，难度较大，尤其是业余设计者，因此，当用户进行游戏编辑时，获取之前预设时间段内该用户的编辑记录，使用判定模型判定用户是否存在同时编辑多个位置块的现象，若是，等待用户触发编辑辅助；同时，判定模型输出用户在前预设时间段内主要进行编辑的多个位置块；当用户编辑任一位置块时，触发编辑辅助，将用户编辑的位置块作为第一目标位置块，其余位置块作为第二位置块；获取第一目标位置块的第一编辑属性(例如：图层颜色、形状、大小等)和第二目标位置块的第二编辑属性；整合(例如：按数据类型组合)第一编辑属性和第二编辑属性，获得编辑属性大数据，由风格识别模型识别出多个风格；每个用户的第一个人素材(自己之前设计的作品素材)实现共享即第一大数据，再从互联网站获取互联网用户提供的第二个人素材即第二大数据；从第一个人素材和第二个人素材中确定与目标位置块和风格共同对应的多个第一目标素材和第二目标素材(例如：头部位置块即寻找头部素材，战争风格即寻找战争风格素材)；从第一目标素材中筛选出第一推荐素材，从第二目标素材中筛选出第二推荐素材；查表确定第一推荐素材最适宜搭配的其它位置块对应的第一关联推荐素材以及确定第二推荐素材最适宜搭配的其它位置块对应的第二关联推荐素材；查表确定第一推荐素材和第二推荐素材最适宜的第一推荐显示位置以及确定第一关联推荐素材和第二关联推荐素材最适宜的第二推荐显示位置；进行分栏显示即可；

　　例如：当用户在编辑人物的头部位置块、上半身服装位置块、下半身服装位置块和脚部位置块时，用户再次编辑头部位置块时，触发编辑辅助，头部位置块右边显示出符合用户当前编辑风格的最佳第一推荐素材和第二推荐素材，供用户采取，同时，上半身服装位置块、下半身服装位置块和脚部位置块的右边也会显示与第一推荐素材和第二推荐素材最佳搭配的对应第一关联推荐素材和第二关联推荐素材，供用户采取；当用户又编辑上半身服装位置块时，上半身服装位置块右边显示出符合用户当前期望编辑风格的最佳第一推荐素材和第二推荐素材，其余位置块显示对应第一关联推荐素材和第二关联推荐素材，以此类推；

　　本发明实施例在用户为了整体风格协调，同时编辑多个位置块时，介入进行辅助，当用户再次编辑某位置块时，显示出与该位置块对应的符合用户当前编辑风格的最佳第一推荐素材和第二推荐素材，其余位置块显示对应与最佳第一推荐素材和第二推荐素材分别最搭配的第一关联推荐素材和第二关联推荐素材，供用户选择，更好地帮助用户进行编辑，

　　提升其编辑效率，对业务设计者更是十分友好，极大程度上提升了用户体验；同时，实现了素材共享，在大数据的趋势下，更具有适用性，另外，也十分智能化。

　　本发明实施例提供了一种用于动漫游戏开发的运行平台，编辑辅助模块从各第一目标素材筛选出第一推荐素材，从各第二目标素材中筛选出第二推荐素材，具体执行如下操作：

　　分别建立第一事件和第二事件，第一事件包括：第一目标素材在推荐给用户时用户未采取，第二事件包括：第二目标素材在推荐给用户时用户未采取；

　　获取采取情况记录大数据，采取情况记录大数据包括：将第一目标素材或第二目标素材推荐给用户时用户是否采取的采取情况；

　　获取预设的事件分析模型，将第一事件、第二事件和采取情况记录大数据输入事件分析模型；

　　由事件分析模型分析第一事件在采取情况记录大数据中的发生情况，获得第一分析结果，第一分析结果包括：多个第一分析值；

　　由事件分析模型分析第二事件在采取情况记录大数据中的发生情况，获得第二分析结果，第二分析结果包括：多个第二分析值；

　　将第一特征与流行特征数据库中的第三特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的第三特征对应的第一流行度，同时，将第二特征与流行特征数据库中的第三特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配符合的第三特征对应的第二流行度；

　　基于第一分析值和第一流行度计算对应第一目标素材的第一排序值，计算公式如下：

　　为与第一特征匹配符合的第i个第三特征对应的第一流行度，β1为与第一特征匹配符合的第三特征的总数目，d

　　基于第二分析值和第二流行度计算对应第二目标素材的第二排序值，计算公式如下：

　　为与第二特征匹配符合的第i个第三特征对应的第二流行度，β2为与第二特征匹配符合的第三特征的总数目，d

　　选取第一排序值最大值对应的第一目标素材作为第一推荐素材，选取第二排序值最大值对应的第二目标素材作为第二推荐素材，完成筛选。

　　预设的事件分析模型具体为：利用机器学习算法对大量人工进行事件分析的记录进行学习后生成的模型，该模型可以分析某事件在某数据中的发生情况，输出分析值，分析值越大，说明该事件在该数据内频繁发生；预设的流行特征数据库具体为：该数据库内存储有大量流行特征(当下流行的游戏特征)；预设的常数具体为：例如，2；预设的第一分析值阈值具体为：例如，88；预设的第二分析值阈值具体为：例如，85；

　　从各第一目标素材筛选出第一推荐素材，从各第二目标素材中筛选出第二推荐素材时，应剔除曾经推荐给用户但是用户未采取的第一目标素材和第二目标素材，但是，不能仅凭用户未采取就剔除，不太科学，用户可能存在疏忽等情况，因此，可以分别建立第一事件和第二事件，由事件分析模型进行分析；用户开发一款游戏，大多希望能有更多的用户来玩游戏，因此，设计风格应有一定的流行性，事先设置流行特征数据库，来确定目标素材中的特征的流行度；基于评价值和流行度计算对应目标素材的排序值，综合基于事件分析模型的分析结果和与流行特征匹配确定的流行度对相应目标素材进行排序，选取排序值最大的目标素材作为对应推荐素材；

　　本发明实施例基于评价值和流行度计算对应目标素材的排序值，综合基于事件分析模型的分析结果和与流行特征匹配确定的流行度对相应目标素材进行排序，选取排序值最大的目标素材作为对应推荐素材，设置合理，为用户挑选最适宜的目标素材作为推荐素材，提升了用户体验，同时，通过上述公式计算排序值，直接选取排序值最大的目标素材作为推荐素材，极大程度上提升了筛选效率。

　　显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。