游戏生命周期的预测方法、装置及游戏运营商服务器

摘要

本公开是关于一种游戏生命周期的预测方法、装置及游戏运营商服务器，所述方法包括：通过获取第一预设时间段内游戏用户的用户登录信息，根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定游戏用户的活跃度参数，根据游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处的生命周期阶段，避免错过对一些初始品质一般，但是用户增长迅速，用户付费潜力非常大的游戏进行推广和运营，从而提高运营效率。

说明书

技术领域

本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种游戏生命周期的预测方法、装置及游戏运营商 服务器。

背景技术

目前移动互联网发展迅猛，作为移动互联网的主流应用之一，手机游戏虽然出现时间较 短，但凭借终端的便利性、操作的简洁性、占用碎片化时间等特点发展的十分迅速。游戏的 运营和推广作为游戏生命周期中的关键环节，在高品质游戏作品不断问世，竞争格局日益激 烈的大环境下，如何低成本高效率运营游戏是各运营商需要面临的首要问题。

相关技术中，推广游戏的策略一般根据游戏的品质，例如游戏画面、游戏性、操作性、 界面选项规范等，运营人员会确定投入多少资源进行初始推广。初始推广后，运营人员对游 戏该阶段的营收状况进行统计，根据推广成本和营收状况，运营人员决定是否继续追加资源 进行推广。

发明内容

本公开实施例提供了一种游戏生命周期的预测方法、装置及游戏运营商服务器。所述技 术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种游戏生命周期的预测方法，该方法包括：

获取第一预设时间段内游戏用户的用户登录信息；

根据所述用户登录信息对所述游戏用户进行聚类，确定所述游戏用户的活跃度参数；

根据所述游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处的生命周期阶段；

根据游戏当前所处的生命周期阶段，向用户终端发送对应的游戏信息。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种游戏生命周期的预测装置，该装置包括：

用户信息获取模块，被配置为获取第一预设时间段内游戏用户的用户登录信息；

用户活跃度确定模块，被配置为根据所述用户登录信息对所述游戏用户进行聚类，确定 所述游戏用户的活跃度参数；

生命周期阶段确定模块，被配置为根据所述游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处 的生命周期阶段；

发送模块，被配置为根据游戏当前所处的生命周期阶段，向用户终端发送对应的游戏信 息。

根据本公开实施例的第三方面，提供了一种游戏运营商服务器，该服务器包括：

处理组件；

用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；

其中，所述处理组件被配置为：

获取第一预设时间段内游戏用户的用户登录信息；

根据所述用户登录信息对所述游戏用户进行聚类，确定所述游戏用户的活跃度参数；

根据所述游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处的生命周期阶段；

根据游戏当前所处的生命周期阶段，向用户终端发送对应的游戏信息。

本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过获取第一预设时间段内游戏用户的用户登录信息，根据用户登录信息对游戏用户进 行聚类，确定游戏用户的活跃度参数，根据游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处的生 命周期阶段，避免错过对一些初始品质一般，但是用户增长迅速，用户付费潜力非常大的游 戏进行推广和运营，从而提高运营效率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制 本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并 与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测方法的流程图；

图2是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测方法的流程图；

图3是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测方法的流程图；

图4是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测方法的流程图；

图5是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测方法的流程图；

图6是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测方法的流程图；

图7是根据一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测装置的框图；

图8是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测装置的框图；

图9是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测装置的框图；

图10是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测装置的框图；

图11是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测装置的框图；

图12是根据一示例性实施例示出的一种游戏运营商服务器的框图。

通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文 字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域 技术人员说明本公开的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时， 除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述 的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书 中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测方法的流程图，该游戏生命 周期的预测方法可以应用于网页游戏、网络游戏或手机游戏等游戏的生命周期预测，可以包 括如下几个步骤：

在步骤101中，获取第一预设时间段内游戏用户的用户登录信息。

该第一预设时间段可以为一天、一周、若干天或者一个月等时间段。第一预设时间段可 以根据游戏的生命周期的长短，游戏用户登录信息变化速度等进行选择确定。

在步骤102中，根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定游戏用户的活跃度参数。

在步骤103中，根据游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处的生命周期阶段。

游戏的生命周期指的是游戏投放市场到最终退出市场的整个过程。一款游戏投放市场后， 要经历引入期、成长期、成熟期、衰退期几个阶段。对于不同的游戏，各个阶段的时长是不 一样的。引入期指的是游戏投放市场的最初时期。成长期指的是游戏吸引一定数量的付费玩 家之后的时期。成熟期指的是游戏注册人数趋于稳定，游戏用户每天活跃和付费也趋于稳定 的时期。衰退期指的是游戏进入了淘汰阶段。

在步骤104中，根据游戏当前所处的生命周期阶段，向用户终端发送对应的游戏信息。

若游戏当前所处的生命周期阶段为引入期，则向第一数量的用户终端发送游戏信息；若 游戏当前所处的生命周期阶段为成长期，则向第二数量的用户终端发送游戏信息；若游戏当 前所处的生命周期为成熟期，则更改游戏内容，延长活跃用户的活跃时间。

其中，若游戏当前所处的生命周期阶段为引入期，说明游戏刚投放市场，此时需要进行 大量的宣传，向大量的用户终端发送游戏信息，以使用户能够了解到该游戏，进而注册该游 戏成为该游戏的游戏用户。

若游戏当前所处的生命周期阶段为成长期，向第二数量的用户终端发送游戏信息。第二 数量的用户终端可以根据引入期中接受游戏信息的用户终端数量和游戏新增的游戏用户数确 定，或者直接根据当前游戏新增的游戏用户数确定第二数量的用户终端，或者预先根据相似 游戏在成长期的发送数量确定。例如，第二数量的用户终端指的是从未接收过游戏信息的用 户终端；或者第二数量的用户终端中的部分用户终端可以是从未接收过游戏信息的用户终端， 部分用户终端可以是接收过游戏信息但没有注册游戏的用户终端。

综上所述，本实施例提供的游戏生命周期的预测方法，通过获取第一预设时间段内游戏 用户的用户登录信息，根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定游戏用户的活跃度参数， 根据游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处的生命周期阶段，避免错过对一些初始品质 一般，但是用户增长迅速，用户付费潜力非常大的游戏进行推广和运营，从而提高运营效率。

在一个实施例中，根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定游戏用户的活跃度参数 的过程，如图2所示，可以包括以下几个步骤：

在步骤1021中，根据用户登录信息，确定游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险 用户数。

用户登录信息可以包括：日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积付费次 数和累积付费天数。对应的，活跃用户可以指日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天 数、累积付费次数或者累积付费天数超过一定数量的游戏用户。正常用户可以指指日平均登 录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积付费次数或者累积付费天数位于一定范围内的 游戏用户。风险用户可以指指日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积付费次 数或者累积付费天数少于一定值的游戏用户。

其中，日平均登录次数为游戏用户在第一预设时间段内每天的平均登录次数。累积登录 次数为游戏用户在第一预设时间段内的总登录次数。累积登录天数为游戏用户在第一预设时 间段内登录的总天数。累积付费次数为游戏用户在第一预设时间段内付费的总次数。累积付 费天数为游戏用户在第一预设时间段内付费的总天数。

另外，游戏用户也具有生命周期，一个用户注册了某个游戏之后，可能会在很长一段时 间里面持续登录，并付费购买游戏中的道具，一段时间后，登录次数减少，用户对游戏的兴 趣减少，再过一段时间，用户偶尔登录游戏或者不再登录游戏，用户对游戏的兴趣消失；也 可能一个用户注册游戏之后，就直接流失，再也不在游戏中出现。其中，活跃用户可以为在 很长一段时间里面持续登录的用户。正常用户可以为登录次数减少，对游戏的兴趣减少的用 户。风险用户可以为偶尔登录游戏或者不再登录游戏的用户。

在步骤1022中，根据游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险用户数，确定活跃用 户占总游戏用户的比值。

例如，若游戏用户中的活跃用户数为400，正常用户数为200，而风险用户数为150，则 活跃用户占总游戏用户的比值为400/(400+200+150)＝53.3％。

对应的，上述步骤103中，可以根据活跃用户占总游戏用户的比值，确定游戏当前所处 的生命周期阶段。

作为一种示例，结合参考图3，步骤1021中具体可以包括以下几个步骤：

在步骤10211中，分别根据日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积付费 次数和累积付费天数，确定日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积付费次数 和累积付费天数对应的活跃用户数、正常用户数和风险用户数。

其中，若游戏用户对应的日平均登录次数大于对应的第一预设值，则将游戏用户确定为 日平均登录次数对应的活跃用户；若游戏用户对应的日平均登录次数位于对应的预设范围内， 则将游戏用户确定为日平均登录次数对应的正常用户；若游戏用户对应的日平均登录次数小 于对应的第二预设值，则将游戏用户确定为日平均登录次数对应的风险用户。

若游戏用户对应的累积登录次数大于对应的第一预设值，则将游戏用户确定为累积登录 次数对应的活跃用户；若游戏用户对应的累积登录次数位于对应的预设范围内，则将游戏用 户确定为累积登录次数对应的正常用户；若游戏用户对应的累积登录次数小于对应的第二预 设值，则将游戏用户确定为累积登录次数对应的风险用户。

若游戏用户对应的累积登录天数大于对应的第一预设值，则将游戏用户确定为累积登录 天数对应的活跃用户；若游戏用户对应的累积登录天数位于对应的预设范围内，则将游戏用 户确定为累积登录天数对应的正常用户；若游戏用户对应的累积登录天数小于对应的第二预 设值，则将游戏用户确定为累积登录天数对应的风险用户。

若游戏用户对应的累积付费次数大于对应的第一预设值，则将游戏用户确定为累积付费 次数对应的活跃用户；若游戏用户对应的累积付费次数位于对应的预设范围内，则将游戏用 户确定为累积付费次数对应的正常用户；若游戏用户对应的累积付费次数小于对应的第二预 设值，则将游戏用户确定为累积付费次数对应的风险用户。

若游戏用户对应的累积付费天数大于对应的第一预设值，则将游戏用户确定为累积付费 天数对应的活跃用户；若游戏用户对应的累积付费天数位于对应的预设范围内，则将游戏用 户确定为累积付费天数对应的正常用户；若游戏用户对应的累积付费天数小于对应的第二预 设值，则将游戏用户确定为累积付费天数对应的风险用户。

其中，第一预设值、预设范围和第二预设值可以根据相似游戏的用户的日平均登录次数、 累积登录次数、累积登录天数、累积付费次数和累积付费天数来确定，确定方法可以为统计 分析等，此处不再进行详细说明。

在步骤10212中，根据日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积付费次数 和累积付费天数对应的活跃用户数，确定游戏用户中的活跃用户数。

在步骤10213中，根据日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积付费次数 和累积付费天数对应的正常用户数，确定游戏用户中的正常用户数。

在步骤10214中，根据日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积付费次数 和累积付费天数对应的风险用户数，确定游戏用户中的风险用户数。

例如，可以采用Q1＝a1×A1+a2×B1+a3×C1+a4×D1+a5×E1确定游戏用户中的活跃用 户数；Q1为游戏用户中的活跃用户数。

其中，a1为日平均登录次数的预设权重，a2为累积登录次数的预设权重，a3为累积登录 天数的预设权重，a4为累积付费次数的预设权重，a5为累积付费天数的预设权重；A1为日 平均登录次数大于对应的第一预设值的游戏用户数；B1为累积登录次数大于对应的第一预设 值的游戏用户数；C1为累积登录天数大于对应的第一预设值的游戏用户数；D1为累积付费 次数大于对应的第一预设值的游戏用户数；E1为累积付费天数大于对应的第一预设值的游戏 用户数。

例如，可以采用Q2＝a1×A2+a2×B2+a3×C2+a4×D2+a5×E2确定游戏用户中的正常用 户数；

其中，A2为日平均登录次数位于对应的预设范围内的游戏用户数；B2为累积登录次数 位于对应的预设范围内的游戏用户数；C2为累积登录天数对应的预设范围内的游戏用户数； D2为累积付费次数位于对应的预设范围内的游戏用户数；E2为累积付费天数位于对应的预 设范围内的游戏用户数。a1，a2，a3，a4和a5的含义参见上述描述。

例如，可以采用Q3＝a1×A3+a2×B3+a3×C3+a4×D3+a5×E3确定游戏用户中的风险用 户数；

其中，A3为日平均登录次数小于对应的第二预设值的游戏用户数；B3为累积登录次数 小于对应的第二预设值的游戏用户数；C3为累积登录天数小于对应的第二预设值的游戏用户 数；D3为累积付费次数小于对应的第二预设值的游戏用户数；E3为累积付费天数小于对应 的第二预设值的游戏用户数。

另外，游戏生命周期的预测装置也可以根据上述5个参数中的任意一种或多种参数，确 定游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险用户数。例如，根据日平均登录次数、累积 登录次数和累积付费次数来确定游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险用户数。又例 如，根据日平均登录次数、累积登录天数和累积付费天数来确定游戏用户中的活跃用户数、 正常用户数和风险用户数。另外，用户登录信息中还可以包括：日平均登录时长、累积登录 时长、日平均付费值、累积付费值等参数，对应的，游戏生命周期的预测装置在对游戏生命 周期进行预测时，也可以结合上述参数来确定游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险 用户数。确定方法与上述实施例类似，此处不再进行详细说明。

在本示例中，结合日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积付费次数和累 积付费天数对应的预设权重和日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积付费次 数和累积付费天数对应的活跃用户数、正常用户数和风险用户数，来确定游戏用户中的活跃 用户数、正常用户数和风险用户数，能够提高游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险 用户数确定的精确度，进而精确确定游戏当前所处的生命周期阶段。

作为一种示例，结合参考图4，根据游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处的生命 周期阶段，可以包括以下几个步骤：

在步骤1031中，若游戏用户中活跃用户的比值大于等于第三预设值，则将游戏当前所处 的生命周期阶段确定为引入期。

在步骤1032中，若游戏用户中活跃用户的比值小于第三预设值大于等于第四预设值，则 将游戏当前所处的生命周期阶段确定为成长期。

在步骤1033中，若游戏用户中活跃用户的比值小于第四预设值大于等于第五预设值，则 将游戏当前所处的生命周期阶段确定为成熟期。

在步骤1034中，若游戏用户中活跃用户的比值小于第五预设值，则将游戏当前所处的生 命周期阶段确定为衰退期。

第三预设值、第四预设值和第五预设值可以根据相似游戏的设置经验进行设置。

综上所述，本实施例提供的游戏生命周期的预测方法，通过获取第一预设时间段内游戏 用户的用户登录信息，根据用户登录信息，确定游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风 险用户数，根据游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险用户数，确定活跃用户占总游 戏用户的比值，根据活跃用户占总游戏用户的比值，确定游戏当前所处的生命周期阶段，避 免错过对一些初始品质一般，但是用户增长迅速，用户付费潜力非常大的游戏进行推广和运 营，从而提高运营效率。

图5是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测方法的流程图，可以应用 于网页游戏、网络游戏或手机游戏的生命周期预测中，可以包括以下步骤：

在步骤501中，获取第一预设时间段内游戏用户的用户登录信息。

在步骤502中，根据用户登录信息，确定各游戏用户的类型。

其中，用户登录信息可以包括：日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积 付费次数、累积付费天数、日平均登录时长、累积登录时长、日平均付费值或累积付费值等 中的任意一种或多种参数。例如，假设用户登录信息包括：日平均登录次数、累积登录次数、 累积登录天数、累积付费次数和累积付费天数五个参数，游戏用户的类型的其中一种可选的 确定方法可以为：若游戏用户的上述参数中三个以上参数大于对应的第一预设值，则确定游 戏用户的类型为活跃用户，若游戏用户的上述参数中有两个参数大于对应的第一预设值，则 确定游戏用户的类型为正常用户，若游戏用户的上述参数中仅有一个参数大于对应的第一预 设值或者所有参数都小于等于对应的第一预设值，则确定游戏用户的类型为风险用户。

在步骤503中，根据各游戏用户的类型，确定游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和 风险用户数。

在步骤504中，根据游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险用户数，确定活跃用 户占总游戏用户的比值。

在步骤505中，根据活跃用户占总游戏用户的比值，确定游戏当前所处的生命周期阶段。

在步骤506中，根据游戏当前所处的生命周期阶段，向用户终端发送对应的游戏信息。

综上所述，本实施例提供的游戏生命周期的预测方法，通过获取第一预设时间段内游戏 用户的用户登录信息，根据用户登录信息确定各游戏用户的类型，根据各游戏用户的类型， 确定游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险用户数，根据游戏用户中的活跃用户数、 正常用户数和风险用户数，确定活跃用户占总游戏用户的比值，根据活跃用户占总游戏用户 的比值，确定游戏当前所处的生命周期阶段，从而避免错过对一些初始品质一般，但是用户 增长迅速，用户付费潜力非常大的游戏进行推广和运营，从而提高运营效率。

图6是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测方法的流程图，可以应用 于网页游戏、网络游戏或手机游戏的生命周期的预测中，可以包括以下步骤：

在步骤601中，获取第一预设时间段内游戏用户的用户登录信息。

在步骤602中，根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定游戏用户的活跃度参数。

在步骤603中，获取游戏的同类游戏在第一预设时间段内的用户登录信息和接收同类游 戏信息的用户终端对应数量。

可选的，同类游戏指的是游戏类型、游戏画风或游戏玩法类似的游戏。游戏类型可以为： 网游RPG、动作枪战、休闲创意、跑酷闯关、塔防迷宫等。

在步骤604中，根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定相似游戏的游戏用户的活 跃度参数。

在步骤605中，将游戏的游戏用户的活跃度参数与相似游戏的游戏用户的活跃度参数进 行比较，得到比较结果。

在步骤606中，根据游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处的生命周期阶段。

在步骤607中，根据比较结果、接收同类游戏信息的用户终端对应数量和游戏当前所处 的生命周期阶段，向对应数量的用户终端发送游戏信息。

具体地，游戏生命周期的预测装置根据游戏当前所处的生命周期阶段，确定需要发送游 戏信息的用户终端数量，并根据比较结果、接收同类游戏信息的用户终端对应数量对需要发 送游戏信息的用户终端数量进行调整，得到调整后的用户终端数量，向调整后的用户终端数 量发送游戏信息。

综上所述，本实施例提供的游戏生命周期的预测方法，通过获取第一预设时间段内游戏 用户的用户登录信息，根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定游戏用户的活跃度参数， 获取游戏的同类游戏在第一预设时间段内的用户登录信息和接收同类游戏信息的用户终端对 应数量，根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定相似游戏的游戏用户的活跃度参数， 将游戏的游戏用户的活跃度参数与相似游戏的游戏用户的活跃度参数进行比较，得到比较结 果，根据游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处的生命周期阶段，根据比较结果、接收 同类游戏信息的用户终端对应数量和游戏当前所处的生命周期阶段，向对应数量的用户终端 发送游戏信息，避免错过对一些初始品质一般，但是用户增长迅速，用户付费潜力非常大的 游戏进行推广和运营，从而提高运营效率。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中 未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图7是根据一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测装置的框图，该游戏生命周 期的预测装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现上述方法。该游戏生命周期的预测装 置可以包括：

用户信息获取模块701，被配置为获取第一预设时间段内游戏用户的用户登录信息；

用户活跃度确定模块702，被配置为根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定游戏 用户的活跃度参数；

生命周期阶段确定模块703，被配置为根据游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处 的生命周期阶段；

发送模块704，被配置为根据游戏当前所处的生命周期阶段，向对应数量的用户终端发 送游戏信息。

游戏的生命周期指的是游戏投放市场到最终退出市场的整个过程。一款游戏投放市场后， 要经历引入期、成长期、成熟期、衰退期几个阶段。对于不同的游戏，各个阶段的时长是不 一样的。引入期指的是游戏投放市场的最初时期。成长期指的是游戏吸引一定数量的付费玩 家之后的时期。成熟期指的是游戏注册人数趋于稳定，游戏用户每天活跃和付费也趋于稳定 的时期。衰退期指的是游戏进入了淘汰阶段。

可选的，发送模块704被配置为，在游戏当前所处的生命周期阶段为引入期时，向第一 数量的用户终端发送游戏信息；

在游戏当前所处的生命周期阶段为成长期时，向第二数量的用户终端发送游戏信息；

在游戏当前所处的生命周期阶段为成熟期时，更改游戏内容，延长活跃用户的活跃时间。

综上所述，本实施例提供的游戏生命周期的预测装置，通过获取第一预设时间段内游戏 用户的用户登录信息，根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定游戏用户的活跃度参数， 根据游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处的生命周期阶段，避免错过对一些初始品质 一般，但是用户增长迅速，用户付费潜力非常大的游戏进行推广和运营，从而提高运营效率。

图8是根据一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测装置的框图，在图7所示实 施例的基础上，所述游戏用户包括：活跃用户、正常用户和风险用户，活跃度参数包括：活 跃用户占总游戏用户的比值。

对应的，用户活跃度确定模块702包括：用户数确定单元7021和用户活跃度确定单元 7022；

用户数确定单元7021，被配置为根据用户登录信息，确定游戏用户中的活跃用户数、正 常用户数和风险用户数；

用户活跃度确定单元7022，被配置为根据游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险 用户数，确定活跃用户占总游戏用户的比值。

作为一种示例，结合参考图9，用户登录信息包括：日平均登录次数、累积登录次数、 累积登录天数、累积付费次数和累积付费天数。

对应的，用户数确定单元7021包括：第一用户数确定子单元70211和第二用户数确定子 单元70212；

第一用户数确定子单元70211，被配置为分别根据日平均登录次数、累积登录次数、累 积登录天数、累积付费次数和累积付费天数，确定日平均登录次数、累积登录次数、累积登 录天数、累积付费次数和累积付费天数对应的活跃用户数、正常用户数和风险用户数；

第二用户数确定子单元70212，被配置为根据日平均登录次数、累积登录次数、累积登 录天数、累积付费次数和累积付费天数对应的活跃用户数，确定游戏用户中的活跃用户数； 根据日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积付费次数和累积付费天数对应的 正常用户数，确定游戏用户中的正常用户数；根据日平均登录次数、累积登录次数、累积登 录天数、累积付费次数和累积付费天数对应的风险用户数，确定游戏用户中的风险用户数。

可选的，第一用户数确定子单元70211被配置为，在游戏用户对应的日平均登录次数大 于对应的第一预设值时，将游戏用户确定为日平均登录次数对应的活跃用户；在游戏用户对 应的日平均登录次数位于对应的预设范围内时，将游戏用户确定为日平均登录次数对应的正 常用户；在游戏用户对应的日平均登录次数小于对应的第二预设值时，将游戏用户确定为日 平均登录次数对应的风险用户。

可选的，第二用户数确定子单元70212，被配置为采用Q1＝a1×A1+a2×B1+a3×C1+a4 ×D1+a5×E1确定游戏用户中的活跃用户数；

其中，a1为日平均登录次数的预设权重，a2为累积登录次数的预设权重，a3为累积登录 天数的预设权重，a4为累积付费次数的预设权重，a5为累积付费天数的预设权重；A1为日 平均登录次数大于对应的第一预设值的游戏用户数；B1为累积登录次数大于对应的第一预设 值的游戏用户数；C1为累积登录天数大于对应的第一预设值的游戏用户数；D1为累积付费 次数大于对应的第一预设值的游戏用户数；E1为累积付费天数大于对应的第一预设值的游戏 用户数。

可选的，第二用户数确定子单元70212，被配置为采用Q2＝a1×A2+a2×B2+a3×C2+a4 ×D2+a5×E2确定游戏用户中的正常用户数；

其中，A2为日平均登录次数位于对应的预设范围内的游戏用户数；B2为累积登录次数 位于对应的预设范围内的游戏用户数；C2为累积登录天数对应的预设范围内的游戏用户数； D2为累积付费次数位于对应的预设范围内的游戏用户数；E2为累积付费天数位于对应的预 设范围内的游戏用户数。

可选的，第二用户数确定子单元70212，被配置为采用Q3＝a1×A3+a2×B3+a3×C3+a4 ×D3+a5×E3确定游戏用户中的风险用户数；

其中，A3为日平均登录次数小于对应的第二预设值的游戏用户数；B3为累积登录次数 小于对应的第二预设值的游戏用户数；C3为累积登录天数小于对应的第二预设值的游戏用户 数；D3为累积付费次数小于对应的第二预设值的游戏用户数；E3为累积付费天数小于对应 的第二预设值的游戏用户数。

可选的，生命周期阶段确定模块703被配置为，

在游戏用户中活跃用户的比值大于等于第三预设值时，将游戏当前所处的生命周期阶段 确定为引入期；在游戏用户中活跃用户的比值小于第三预设值大于等于第四预设值时，将游 戏当前所处的生命周期阶段确定为成长期；在游戏用户中活跃用户的比值小于第四预设值大 于等于第五预设值时，将游戏当前所处的生命周期阶段确定为成熟期；在游戏用户中活跃用 户的比值小于第五预设值时，将游戏当前所处的生命周期阶段确定为衰退期。

综上所述，本实施例提供的游戏生命周期的预测装置，通过获取第一预设时间段内游戏 用户的用户登录信息，根据用户登录信息，确定游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风 险用户数，根据游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险用户数，确定活跃用户占总游 戏用户的比值，根据活跃用户占总游戏用户的比值，确定游戏当前所处的生命周期阶段，避 免错过对一些初始品质一般，但是用户增长迅速，用户付费潜力非常大的游戏进行推广和运 营，从而提高运营效率。

图10是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测装置的框图，在图7所示 实施例的基础上，用户活跃度确定模块702包括：用户类型确定单元7023、各类型用户数确 定单元7024和活跃用户比值确定单元7025。

其中，用户类型确定单元7023用于根据用户登录信息，确定各游戏用户的类型。

其中，用户登录信息可以包括：日平均登录次数、累积登录次数、累积登录天数、累积 付费次数、累积付费天数、日平均登录时长、累积登录时长、日平均付费值或累积付费值等 中的任意一种或多种参数。例如，假设用户登录信息包括：日平均登录次数、累积登录次数、 累积登录天数、累积付费次数和累积付费天数五个参数，游戏用户的类型的其中一种可选的 确定方法可以为：若游戏用户的上述参数中三个以上参数大于对应的第一预设值，则确定游 戏用户的类型为活跃用户，若游戏用户的上述参数中有两个参数大于对应的第一预设值，则 确定游戏用户的类型为正常用户，若游戏用户的上述参数中仅有一个参数大于对应的第一预 设值或者所有参数都小于等于对应的第一预设值，则确定游戏用户的类型为风险用户。

各类型用户数确定单元7024用于根据各游戏用户的类型，确定游戏用户中的活跃用户 数、正常用户数和风险用户数。

活跃用户比值确定单元7025用于根据游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险用户 数，确定活跃用户占总游戏用户的比值。

综上所述，本实施例提供的游戏生命周期的预测方法，通过获取第一预设时间段内游戏 用户的用户登录信息，根据用户登录信息确定各游戏用户的类型，根据各游戏用户的类型， 确定游戏用户中的活跃用户数、正常用户数和风险用户数，根据游戏用户中的活跃用户数、 正常用户数和风险用户数，确定活跃用户占总游戏用户的比值，根据活跃用户占总游戏用户 的比值，确定游戏当前所处的生命周期阶段，从而避免错过对一些初始品质一般，但是用户 增长迅速，用户付费潜力非常大的游戏进行推广和运营，从而提高运营效率。

图11是根据另一示例性实施例示出的一种游戏生命周期的预测装置的框图，在图7所示 实施例的基础上，所述装置还可以包括：比较模块705；

用户活跃度确定模块702根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定游戏用户的活跃 度参数之后，用户信息获取模块701还被配置为，获取游戏的同类游戏在第一预设时间段内 的用户登录信息和接收同类游戏信息的用户终端对应数量；

用户活跃度确定模块702还被配置为，根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定相 似游戏的游戏用户的活跃度参数；

比较模块705，被配置为将游戏的游戏用户的活跃度参数与相似游戏的游戏用户的活跃 度参数进行比较，得到比较结果；

发送模块704被配置为，根据比较结果、接收同类游戏信息的用户终端对应数量和游戏 当前所处的生命周期阶段，向对应数量的用户终端发送游戏信息。

综上所述，本实施例提供的游戏生命周期的预测装置，通过获取第一预设时间段内游戏 用户的用户登录信息，根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定游戏用户的活跃度参数， 获取游戏的同类游戏在第一预设时间段内的用户登录信息和接收同类游戏信息的用户终端对 应数量，根据用户登录信息对游戏用户进行聚类，确定相似游戏的游戏用户的活跃度参数， 将游戏的游戏用户的活跃度参数与相似游戏的游戏用户的活跃度参数进行比较，得到比较结 果，根据游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处的生命周期阶段，根据比较结果、接收 同类游戏信息的用户终端对应数量和游戏当前所处的生命周期阶段，向对应数量的用户终端 发送游戏信息，避免错过对一些初始品质一般，但是用户增长迅速，用户付费潜力非常大的 游戏进行推广和运营，从而提高运营效率。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施 例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图12是根据一示例性实施例示出的一种游戏运营商服务器1000的框图。

参照图12，游戏运营商服务器1000可以包括以下一个或多个组件：处理组件1002，存 储器1004，电源组件1006，输入/输出(I/O)的接口1008，以及通信组件1010。

处理组件1002通常控制游戏运营商服务器1000的整体操作，诸如与获取用户登录信息， 用户聚类，数据通信，生命周期阶段确定和发送操作等操作。处理组件1002具体可以被配置 为获取第一预设时间段内游戏用户的用户登录信息；根据用户登录信息对游戏用户进行聚类， 确定游戏用户的活跃度参数；根据游戏用户的活跃度参数，确定游戏当前所处的生命周期阶 段；根据游戏当前所处的生命周期阶段，向用户终端发送对应的游戏信息。

处理组件1002可以包括一个或多个处理器1020来执行指令，以完成上述的方法的全部 或部分步骤。此外，处理组件1002可以包括一个或多个模块，便于处理组件1002和其他组 件之间的交互。例如，处理组件1002可以包括通信模块，以方便通信组件1010和处理组件 1002之间的交互。

存储器1004被配置为存储各种类型的数据以及处理组件1002的可执行指令以支持在游 戏运营商服务器1000的操作。这些数据的示例包括用于在游戏运营商服务器1000上操作的 任何应用程序或方法的指令，消息，数据等。存储器1004可以由任何类型的易失性或非易失 性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存 储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只 读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1006为游戏运营商服务器1000的各种组件提供电力。电源组件1006可以包括 电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为游戏运营商服务器1000生成、管理和分配电力 相关联的组件。

I/O接口1008为处理组件1002和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以 是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁 定按钮。

通信组件1010被配置为便于游戏运营商服务器1000和其他设备之间有线或无线方式的 通信。游戏运营商服务器1000可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或 它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1010经由广播信道接收来自外部广播管理系 统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1010还包括近场通信 (NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外 数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，游戏运营商服务器1000可以被一个或多个应用专用集成电路 (ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、 现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行 上述游戏生命周期的预测方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括 指令的存储器1004，上述指令可由游戏运营商服务器1000的处理器1020执行以完成上述方 法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、 CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由游戏运营商服务器1000 的处理器执行时，使得游戏运营商服务器1000能够执行上述游戏生命周期的预测方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施 方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应 性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术 手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以 在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。