游戏用户画像系统
该技术通过构建玩家特征向量模型，使用迁移学习从历史游戏数据（如胜率、操作习惯、交互频率）和外部社交数据（如聊天记录和社区反馈）中提取多维特征。创新点在于：1）结合图神经网络（GNN）分析玩家关系网络，实现高维特征降噪和模式识别；2）采用端到端训练框架，自适应更新画像，提高预测精度；3）隐私保护机制确保数据脱敏处理，符合行业安全标准。
AI驱动玩家匹配引擎
该技术基于深度学习和大数据分析框架，整合玩家游戏行为日志（如技能熟练度、偏好类型、在线时间等）和社交互动数据，利用聚类算法和强化学习模型进行实时动态匹配。创新点包括：1）融合多模态学习（如语音和文本分析）来理解玩家情感和团队兼容性；2）使用实时反馈机制优化匹配策略，减少延迟并提升个性化水平；3）内置抗毒性算法，自动识别并规避高风险玩家组合，确保匹配安全。
融资次数
1
员工数量
-
经营范围
一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；计算机软硬件及辅助设备批发；计算机软硬件及辅助设备零售；软件销售；互联网设备销售；人工智能应用软件开发；软件开发；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）（不得从事国家和本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。）
主营业务
利用AI技术为游戏玩家匹配队友
林克时间（北京）科技有限公司
有限责任公司(自然人投资或控股)
￥108万
2023-04-13
宫嘉宏
17600618811
北京市海淀区海淀大街甲36号5层5014号-686号(集群注册,住所使用期限到2025年4月4日)