服务器和非暂时性计算机可读介质

摘要

本发明的目的是建立用于激励各游戏者参加排位的技术。排位顺位指定单元(103)针对多个类型的排位指标中的各排位指标指定参加者的顺位。排位指标推荐单元(104)的预测顺位计算单元(111)针对多个类型的排位指标的至少一部分排位指标来计算关注游戏者参加各排位指标的情况下的预测顺位。推荐排位指标确定单元(112)基于预测顺位来确定要向关注游戏者推荐的排位指标作为推荐排位指标。推荐结果呈现单元(105)向关注游戏者的游戏者终端(1)呈现推荐排位指标。

权利要求

1.一种服务器，用于与能够通过接受多个游戏者各自进行的操作来执行游戏的多个终端中的各终端进行通信，对所述多个游戏者中的至少一个游戏者作为参加者而参加的多个类型的排位指标进行管理，并且针对所述多个类型的排位指标中的各排位指标来计算参加者的排位，所述服务器包括：

预测部件，用于将所述多个游戏者中的要作为处理对象的游戏者设置为关注游戏者，并且针对所述多个类型的排位指标中的至少一部分排位指标来计算所述关注游戏者参加各排位指标的情况下的顺位作为预测顺位；

确定部件，用于基于所述预测顺位来确定要向所述关注游戏者推荐的排位指标作为推荐排位指标；以及

呈现部件，用于向所述关注游戏者的终端呈现所述推荐排位指标，其中，所述服务器利用来自一个或多个游戏的多个游戏日志来自动地确定所述关注游戏者的游戏风格，所述预测部件基于所述关注游戏者的游戏风格计算所述关注游戏者参加各排位指标的情况下的顺位作为预测顺位。

2.根据权利要求1所述的服务器，其中，所述确定部件确定所述预测顺位满足预定条件的一个或多个排位指标作为所述推荐排位指标，以及所述呈现部件按所述预测顺位的降序对一个或多个所述推荐排位指标进行排序，并且向所述关注游戏者呈现所述推荐排位指标。

3.根据权利要求1或2所述的服务器，其中，所述服务器还包括指定部件，所述指定部件用于针对所述多个类型的排位指标中的各排位指标重复如下处理：根据针对特定排位指标所预定义的分数计算方法来计算参加所述特定排位指标的一个或多个参加者各自的分数，并且基于各自的分数来指定所述一个或多个参加者各自的顺位，其中，所述预测部件进行以下操作：将所述多个类型的排位指标中的要作为处理对象的排位指标设置为关注排位指标；

基于所述关注排位指标中的过去的多个分数来设置被假定作为预测顺位的指标的第1位到第n位的假定分数；

根据针对所述关注排位指标所预定义的分数计算方法来计算所述关注游戏者的当前分数；以及

基于第1位到第n位的所述假定分数和所述关注游戏者的当前分数，来计算所述关注游戏者的所述预测顺位。

4.根据权利要求3所述的服务器，其中，所述预测部件从所述关注排位指标中排除所述关注游戏者过去参加的排位指标中的满足预定条件的排位指标。

5.一种非暂时性计算机可读介质，其存储用于使计算机执行控制处理的程序，所述计算机用于控制服务器，所述服务器用于：与能够通过接受多个游戏者各自进行的操作来执行游戏的多个终端中的各终端进行通信，对所述多个游戏者中的至少一个游戏者作为参加者而参加的多个类型的排位指标进行管理，并且针对所述多个类型的排位指标中的各排位指标来计算参加者的排位，所述控制处理包括：预测步骤，用于将所述多个游戏者中的要作为处理对象的游戏者设置为关注游戏者，并且针对所述多个类型的排位指标中的至少一部分排位指标来计算所述关注游戏者参加各排位指标的情况下的顺位作为预测顺位；

确定步骤，用于基于所述预测顺位来确定要向所述关注游戏者推荐的排位指标作为推荐排位指标；以及

呈现步骤，用于向所述关注游戏者的终端呈现所述推荐排位指标，其中，所述服务器利用来自一个或多个游戏的多个游戏日志来自动地确定所述关注游戏者的游戏风格，所述预测步骤中基于所述关注游戏者的游戏风格计算所述关注游戏者参加各排位指标的情况下的顺位作为预测顺位。

说明书

服务器和非暂时性计算机可读介质

技术领域

[0001] 本发明涉及一种服务器和程序。

背景技术

[0002] 作为能够在诸如智能电话等的终端上执行的游戏，在现有技术中，存在诸如多人战斗游戏等的多个游戏者可以参加的游戏(例如，参考专利文献1)。

[0003] 这些游戏大多数设置有排位功能。换句话说，排位功能对于这些游戏而言是基本且必要的功能。

[0004] 引用列表

[0005] 专利文献

[0006] 专利文献1：日本特开2006-192142

发明内容

[0007] 发明要解决的问题

[0008] 然而，在现有的游戏中，仅设置有使用诸如每日排位或者综合排位等的单个排位指标的排位。不夸张的说，现有游戏的排位中大部分排位较高的游戏者是所谓的重要游戏
者。

[0009] 因而，在现有游戏中，排位功能对于大多数普通游戏者而言并不是很熟悉的。

[0010] 因而，为了针对广泛的游戏者将排位功能与游戏的乐趣联系起来，需要建立激励各游戏者参加排位的技术。

[0011] 本发明是有鉴于上述情形而作出的，并且本发明的目的是建立激励各游戏者参加排位的技术。

[0012] 用于解决问题的方案

[0013] 为了实现上述目的，根据本发明的方面的服务器是如下的一种服务器，其用于与能够通过接受多个游戏者各自进行的操作来执行游戏的多个终端中的各终端进行通信，对
所述多个游戏者中的至少一个游戏者作为参加者而参加的多个类型的排位指标进行管理，
并且针对所述多个类型的排位指标中的各排位指标来计算参加者的排位，所述服务器包
括：

[0014] 预测部件，用于将所述多个游戏者中的要作为处理对象的游戏者设置为关注游戏者，并且针对所述多个类型的排位指标中的至少一部分排位指标来计算所述关注游戏者参
加各排位指标的情况下的顺位作为预测顺位；

[0015] 确定部件，用于基于所述预测顺位来确定要向所述关注游戏者推荐的排位指标作为推荐排位指标；以及

[0016] 呈现部件，用于向所述关注游戏者的终端呈现所述推荐排位指标。

[0017] 发明的效果

[0018] 本发明使得能够建立激励各游戏者参加排位的技术。

附图说明

[0019] 图1是示出根据本发明的实施例的信息处理系统的结构的框图。

[0020] 图2是示出图1的信息处理系统中的作为根据本发明的终端的实施例的服务器的硬件结构的框图。

[0021] 图3是示出图2的服务器的功能结构的示例的功能框图。

[0022] 图4是示出与游戏者参加排位有关的用户界面的示例的图。

[0023] 图5是示出图3的服务器中的参加排位指标DB的结构的示例的图。

[0024] 图6是示出一般的日志数据库的结构、即日志结构的示例的图。

[0025] 图7是示出具有图6的日志结构的日志的一个条目的具体示例的图。

[0026] 图8是示出具有图6的日志结构的日志的一个条目的具体示例的图，其中该条目是在游戏者通过使用恢复魔法或恢复物品来恢复本方角色的体力的情况下所生成的。

[0027] 图9是示出排位指标的实现的具体示例、即排位结构的示例的图。

[0028] 图10是示出具有图9中的排位结构的排位指标的一个条目的具体示例的图。

[0029] 图11是用于说明在关注排位指标是关注游戏者尚未参加的排位指标的情况下关注游戏者的预测顺位的计算方法的示例的图。

[0030] 图12是示出与关注排位指标有关的过去分数日志的时序信息的示例的图。

[0031] 图13是示出用于自动生成与游戏中的伤害有关的排位指标的模板的示例的图。

[0032] 图14示出与图13中的示例不同的应用示例、即实现了对特定角色的控制的游戏者的排位较高的模板的类型的示例的图。

[0033] 图15是示出与图13和14的示例不同的应用示例、即用于自动生成使用与伤害无关的分数的排位指标的模板的示例的图。

[0034] 图16是用于说明具有图3中的功能结构的服务器的处理中的排位推荐处理的流程的示例的流程图。

[0035] 图17是用于说明图16中的排位推荐处理的步骤S1中的预测顺位计算处理的详情的示例的流程图。

具体实施方式

[0036] 以下将参考附图来说明本发明的实施例。

[0037] 应当理解，以下被简称为“图像”的情况应当被解释成包括“运动图像”和“静止图像”这两者。

[0038] 此外，“运动图像”应当被解释成包括分别通过以下第一处理至第三处理来显示的图像。第一处理是指用于针对平面图像(2D图像)中的对象(例如，游戏角色)的各动作、在随
着时间的经过而连续地在一系列静止图像之间进行切换的同时显示多个静止图像的系列
的处理。具体地，二维动画、即类似于所谓的翻书动画(book flipping)的处理是第一处理
的示例。

[0039] 第二处理是指用于预先设置与立体图像(基于3D模型的图像)中的对象(例如，游戏角色)的各动作相对应的运动并且在随着时间的经过而改变该运动的同时显示该对象的
处理。具体地，三维动画是第二处理的示例。

[0040] 第三处理是指用于准备与对象(例如，游戏角色)的各动作相对应的视频(即，运动图像)并且随着时间的经过而重放该视频的处理。

[0041] 图1示出根据本发明的实施例的信息处理系统的结构。

[0042] 图1所示的信息处理系统是包括分别由n个游戏者(n是大于或等于1的任意整数)所使用的游戏者终端1-1～1-n、以及服务器2的系统。经由诸如因特网等的预定网络N来将
游戏者终端1-1～1-n中的各游戏者终端和服务器2彼此连接。

[0043] 服务器2向各游戏者终端1-1～1-n提供游戏执行环境，以提供与在各游戏者终端1-1～1-n处执行的游戏有关的各种服务。作为这些服务其中之一，在本实施例中，采用使用
各种排位指标的新排位功能服务。

[0044] 以下，在不需要区分各游戏者终端1-1～1-n的情况下，这些游戏者终端将被统一称为“游戏者终端1”。

[0045] 图2是示出图1的信息处理系统中的作为本发明实施例的服务器2的硬件结构的框图。

[0046] 图2包括CPU(中央处理单元)51、ROM(只读存储器)52、RAM(随机存取存储器)53、总线54、输入/输出接口55、输出单元56、输入单元57、存储单元58、通信单元59和驱动器60。

[0047] CPU 51根据ROM 52中所记录的程序、或者从存储单元58加载至RAM 53中的程序来执行各种处理。

[0048] RAM 53还适当存储CPU 51执行各种处理所需的数据等。

[0049] CPU 51、ROM 52和RAM 53经由总线54而彼此连接。输入/输出接口55也连接至总线54。输出单元56、输入单元57、存储单元58、通信单元59和驱动器60连接至输入/输出接口
55。

[0050] 输入单元56由显示器和扬声器等构成，并且以图像或音频的形式输出各种信息。

[0051] 输入单元57由键盘和鼠标等构成，并且使得能够输入各种信息。

[0052] 存储单元58由硬盘和DRAM(动态随机存取存储器)等构成，并且存储各种数据。

[0053] 通信单元59控制经由包括因特网的网络N与其它装置(图1的示例中的游戏者终端1)所执行的通信。

[0054] 根据需要设置驱动器60。将由磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器等构成的可移除介质71适当配置在驱动器60中。根据需要将通过驱动器60从可移除介质71读取的程序安装
在存储单元58中。与存储单元58同样地，可移除介质71也可以存储在存储单元58中所存储
的各种数据。

[0055] 经由图2的服务器2侧的各种硬件和各种软件之间的协作，可以管理或支持游戏者终端1上的游戏的执行。

[0056] 在本实施例中，考虑了诸如多人战斗游戏等的多个游戏者参加的游戏。

[0057] 在所考虑的游戏中，设置有使用各种排位指标的排位功能。

[0058] 因而，在各种排位指标中，服务器2确定适合游戏者的游戏风格的排位指标作为推荐对象，按照适合性的降序来对推荐对象进行排序，并且将推荐对象呈现给游戏者的游戏
者终端1。这使得可以激励许多普通游戏者参加排位。

[0059] 这里，将说明与本实施例的游戏中的游戏者和排位指标之间的关系有关的前提。

[0060] 第一前提是在本实施例中采用选择性加入方法。

[0061] 即，传统上，采用选择性加入方法。换句话说，传统上，排位指标的类型数是一个或较少的数量。因而，自动确定游戏者参加的排位指标，自动合计按排位指标的排位，并且可
以仅控制是否按这些排位显示与游戏者有关的数据。

[0062] 另一方面，在本实施例的游戏中，排位指标的类型数m多达数百至数千个。由于参加全部m个类型的各种排位指标对于游戏者而言是不现实的，因此游戏者缩窄排位指标，以
参加几个排位指标。

[0063] 在这种情况下，在本实施例中，作为用于确定游戏者参加的排位指标的方法，与自动确定要参加的排位指标的方法相反，采用游戏者决定其期望参加哪些排位指标的方法、
即选择性加入方法。

[0064] 第二前提是：在本实施例中，预定义一个游戏者可以同时参加的排位指标的最大数量。

[0065] 这使得可以防止参加者数量仅偏向特定排位指标。另外，可以容易估计排位指标中的参加者数量。

[0066] 第三前提是：在本实施例中，除了使用现有类型的排位指标以外，还可以自动生成新类型的排位指标。

[0067] 即，如上所述，在本实施例中，排位指标的类型数m变大，即，为数百至数千。然而，手动设置全部m个类型的各种排位指标是不现实的。

[0068] 因而，本实施例中的服务器2具有用于根据现有的游戏数据来自动生成排位指标的功能。稍后将说明用于自动生成排位指标的方法。

[0069] 在这些前提下，服务器2计算n(例如，n＝5百万以上)个游戏者和m(例如，m＝数百至数千)个类型的排位指标的n×m个组合的适合性(relevance)。然后，服务器2针对n个游
戏者中的各游戏者按适合性的降序对排位指标进行排序，并且将排序结果呈现给各游戏者
终端1-1～1-n。另外，服务器2将具有较高适合性的排位指标中的前几个排位指标作为推荐
对象呈现给各游戏者终端1-1～1-n。

[0070] 这使得n个游戏者中的各游戏者可以在无需确认排位指标组的全部的情况下容易地确定适合其游戏风格的排位指标作为要参加的排位指标。

[0071] 简言之，传统的社交游戏等中的排位功能不具有自动推荐功能。因而，提供仅使用较少数量的排位指标、即一个或几个排位指标的排位(诸如每日排位和综合排位等)。

[0072] 与此相对，在本实施例中，提高使用m个类型的各种排位指标的排位。

[0073] 因而，在本实施例中，作为表示特定排位指标适合游戏者的游戏风格的程度的水平，采用当前没有参加排位指标的游戏者参加该排位指标的情况下的预测顺位。

[0074] 即，服务器2计算用于当前没有参加排位指标的游戏者参加该排位指标的情况下的预测顺位。

[0075] 另外，服务器2按预测顺位的降序(从较高顺位到较低顺位)、换句话说在游戏者参加排位指标的情况下游戏者被排队得较高的可能性的降序对各种排位指标进行排序。基于
该排序结果，服务器2向游戏者自动推荐例如前k(诸如k＝5等的任意整数值)各排位指标作
为例如通过“自动选择”所选择的排位指标。即，将通过“自动选择”所选择的排位指标呈现
给游戏者的游戏者终端1。

[0076] 因而，对于游戏者而言，可以在无需确认众多的全部m个类型的排位指标的情况下，容易参加其具有竞争性(即，预期其被排队得较高)的排位指标。这使得可以激励许多普
通游戏者参加排位。

[0077] 如上所述的服务器2中的一系列处理步骤(即，用于计算排位指标和游戏者之间的适合性(针对各排位指标的预测顺位)、基于计算结果来对排位指标进行排序、并将预定类
型的排位指标作为推荐对象呈现给游戏者的处理步骤)将被称为“推荐排位指标呈现处
理”。

[0078] 图3是示出服务器2的功能结构中的执行推荐排位指标呈现处理时的功能结构的功能框图。

[0079] 如图3所示，服务器2的CPU 51具有排位参加管理单元101、时间管理单元102、排位顺位指定单元103、排位指标推荐单元104、推荐结果呈现单元105和排位指标生成单元106
的功能。

[0080] 在服务器2的存储单元58的区域中，设置有参加排位指标DB 121、全部游戏者日志DB 122、排位结果DB 123、分数DB 124和排位指标DB 125。

[0081] 排位参加管理单元101管理游戏者终端1的游戏者针对向排位指标的参加状况。

[0082] 例如，排位参加管理单元101执行控制，以在游戏者的游戏者终端1上显示如图4所示的用户界面，即与排位指标中的游戏者的参加有关的用户界面。

[0083] 图4的(A)示出用于从根据特定观点排序的排位指标中选择游戏者参加的排位指标的用户界面201。

[0084] 用户界面201设置有选择操作部211作为用于选择用于对排位指标进行排序的“观点”的部件。在图4的(A)的示例中，由于选择了“按可能性的降序”，因此按(针对游戏者被排
队得较高的)可能性的降序对多个类型的排位指标进行排序。

[0085] 这里，用于对(针对游戏者被排队得较高的)可能性的降序进行排序的处理是利用后述的排位指标推荐单元104(图3)所执行的。即，尽管稍后将详细说明，但是简单的说，排
位指标推荐单元104计算用于游戏者(后述的关注游戏者)参加排位指标(后述的关注排位
指标)的情况的预测顺位。这里，较高的预测顺位(更小的值)意味着(针对游戏者被排队得
较高的)可能性较高。因而，排位指标推荐单元104按预测顺位的降序(从低值到高值)、换句
话说按(针对游戏者被排队得较高的)可能性的降序对排位指标进行排序。

[0086] 在排位指标显示区域212中显示如上所述的排位指标推荐单元104所进行的排序结果。

[0087] 然而，难以在单个画面中显示m个类型的各种排位指标。因而，在排位指标显示区域212中，根据从选择操作部211中所选择的观点的排序顺序来按列表显示预定数量的类型
(图4的(A)的示例中为20个类型)的排位指标。即，在图4的(A)的示例中，在按(针对游戏者
被排队得较高的)可能性的降序所排序的m个类型的排位指标中，按排序顺序显示前20个类
型的排位指标(图标)。

[0088] 更确切地，如后所述，不是特别需要对全部m个类型的排位指标进行排序。然而，为了说明的方便，这里假定要对全部m个类型的排位指标进行排序。

[0089] 如上所述，在m个类型的排位指标中，仅有限数量的类型的排位指标(诸如约20个类型的排位指标等)可以同时显示在排位指标显示区域212中。因而，还设置有用于改变要
显示在排位指标显示区域212中的项的操作部213。

[0090] 另外，还设置有用于执行关键字搜索的操作部214，以使得游戏者可以通过输入特定关键字来搜索期望的排位指标。

[0091] 图4的(B)示出用于确认游戏者参加的排位指标并且显示排位指标的说明的用户界面202。

[0092] 如上所述，在本实施例中，采用游戏者自身确定要参加的排位指标的选择性加入方法，并且对游戏者可以参加的排位指标的最大数量进行预定义。

[0093] 然后，游戏者可以通过使用图4的(B)中的用户界面202来确定例如其期望参加的三个类型的排位指标。具体地，游戏者按下排位参加登记按钮221。这确认了游戏者向排位
指标的参加。

[0094] 在这种情况下，在用户界面202中显示用于游戏者参加的排位指标的说明图像222、223和224。

[0095] 由于各排位指标具有自己的合计持续时间，因此优选的实现使得：一旦游戏者参加了特定排位指标，则游戏者在该排位指标的合计持续时间(例如，24小时或一个月)期间
无法取消排位指标的登记。

[0096] 这里，分别由说明图像222、223和224表示的三个类型的排位指标可以是通过游戏者在图4的(A)所示的用户界面201中从排位指标显示区域212选择的排位指标，或者可以是
作为按下图4的(B)所示的自动选择按钮226的结果由服务器2自动选择的排位指标。

[0097] 在按下了后者的自动选择按钮226的情况下，执行上述的推荐排位指标呈现处理，并且在适合游戏者的排位指标中，例如，推荐前三个类型的排位指标、即游戏者具有较高可
能性被排队得较高的三个类型的排位指标，并且在用户界面201中自动显示示出各排位指
标的说明的说明图像222、223和224。

[0098] 这使得游戏者可以在无需确认全部的m个类型的排位指标的情况下容易找出其具有竞争性的排位指标。

[0099] 说明图像222、223和224是各自针对各排位指标包括持续时间、排序条件和当前顺位的图像。

[0100] 例如，说明图像222是示出每日排位的说明的图像，并包括说明内容“每日，(根据通过使用水属性武器/能力所给出的伤害点的累计的排位的)水属性武器的使用者，第27
位”。即，在说明图像222中所说明的排位指标中，使用游戏者通过利用水属性武器和能力在
过去24小时内所给出的伤害的累计作为分数来计算顺位。

[0101] 这里，奖励说明图像225是用于说明在游戏者参加排位指标的情况下能够获取到的奖励的内容的图像。

[0102] 即，通过使用图4的用户界面，游戏者可以登记游戏者具有较高可能性被排队得较高的排位指标作为要参加的排位指标，并且在进行游戏时获取奖励。根据按如上所述的排
位的顺位给出奖励可以增强对游戏者的激励。

[0103] 以上所述总结如下，本实施例中的服务器2可以向各游戏者提供数量远比以往多的m个类型的排位指标，并且强烈地激励游戏者参加这些排位指标中的适合各游戏者的游
戏风格的排位指标。

[0104] 即，通过向各游戏者提供数量远比以往多的m个类型的排位指标，可以提供甚至普通游戏者有机会根据其游戏风格而被排队得较高的排位指标、即适合各游戏者的游戏风格
的排位指标。

[0105] 然而，对于各游戏者而言，从数量远比以往多的m个类型的排位指标中，盲目地找出适合其游戏风格的排位指标是很难的。

[0106] 因而，本实施例中的服务器2例如按与游戏者的游戏风格的适合性的顺序(换句话说，按在具有这种游戏风格的游戏者参加排位指标的情况下预期该游戏者被排队得较高的
顺序(获取较高的顺位))，对m个类型的排位指标进行排序。注意，如后所述，要排序的类型
数不必须是m个类型。

[0107] 经由图4的(A)中的用户界面201向游戏者呈现排序结果。因而，游戏者可以从m个类型的各种排位指标中容易且立即找出根据其游戏风格而预期被排队得较高的排位指标。

[0108] 另外，在游戏者简单按下图4的(B)中的自动选择按钮226的情况下，从m个类型的各种排位指标中自动推荐适合游戏者的风格的几个排位指标，换句话说，在具有这样的游
戏风格的游戏者参加该排位指标的情况下预期该游戏者被排队得较高(获取较高的顺位)
的几个排位指标。

[0109] 这样，对于各游戏者而言，可以从m个类型的各种排位指标中容易且立即选择根据其游戏风格预期被排队得较高的排位指标。这使得可以激励许多普通游戏者参加排位。

[0110] 返回参考图3，参加排位指标DB 121将游戏者终端1-1～1-n的各游戏者与游戏者参加的排位指标彼此相关联地存储。

[0111] 图5示出参加排位指标DB 121的结构的示例。

[0112] 在图5的参加排位指标DB 121中，用户ID是唯一地标识各游戏者的ID。排位指标ID是唯一地标识排位指标的ID。通过将用户ID和排位指标ID在同一行中彼此相关联，可以管
理游戏者和该游戏者参加的排位指标之间的适合性。

[0113] 特定行中的“开始”(Begin)表示该行中的游戏者针对该行的排位指标的排位的分数收集开始时间。该行中的“结束”(End)表示该收集的结束时间。基于“开始”和“结束”的值
所指定的时间段内所记录的游戏日志来计算该行中的游戏者针对该行的排位指标的分数。
尽管稍后将说明详情，但是使用游戏者在特定排位指标中的分数来确定游戏者在该排位指
标中的顺位。

[0114] 返回参考图3，时间管理单元102控制针对各排位指标确定顺位所需的分数合计的频率。

[0115] 例如，为了向游戏者通知排位的中间结果，优选地，即使在每日排位的情况下，也在一天中更新排位几次。因而，时间管理单元102以特定时间间隔(具体地，例如，针对每日
排位以每四个小时等的频率)启动后述的排位顺位指定单元103。即，基于时间管理单元102
的管理以特定时间间隔启动排位顺位指定单元103，并且执行诸如分数合计等的处理(后面
将说明处理的详情)。

[0116] 尽管图3中未示出，但是可以通过经由排位参加管理单元101在游戏者终端1上显示例如“下一更新的剩余时间：2小时”等来向游戏者通知时间管理单元102所管理的合计频
率。

[0117] 这里，时间管理单元102不是必需组件，并且排位顺位指定单元103可以实时进行排位合计。然而，如在本实施例中那样，通过设置时间管理单元102并且在无需实时进行排
位合计的情况下以特定时间间隔更新排位，可以降低由于排位合计而向服务器2的系统施
加的负荷。

[0118] 排位顺位指定单元103参考参加排位指标DB 121，计算要作为处理的对象的游戏者(以下称为“关注游戏者”)参加的各排位指标的分数，并且基于该分数来指定顺位。

[0119] 具体地，例如，排位顺位指定单元103从全部游戏者日志DB 122中提取关注游戏者的游戏日志。

[0120] 排位顺位指定单元103顺次设置关注游戏者参加的排位指标中的各排位指标作为要作为处理对象的排位指标(以下称为“关注排位指标”)，并针对各排位指标重复后面的一
系列处理步骤。

[0121] 排位顺位指定单元103从排位指标DB 125获得用于关注排位指标的合计方法。

[0122] 排位顺位指定单元103根据所获得的分数合计方法，基于关注游戏者的游戏日志来计算关注游戏者针对关注排位指标的分数。将所计算出的分数存储在分数DB 124中。

[0123] 排位顺位指定单元103基于该分数来指定关注游戏者针对关注排位指标的排位。

[0124] 即，通过顺次设置游戏者终端1-1～1-n的各游戏者作为关注游戏者并顺次设置该关注游戏者参加的一个或多个排位指标中的各排位指标作为关注排位指标，来针对各游戏
者计算针对各游戏者参加的一个或多个排位指标中的各排位指标的分数和顺位。

[0125] 全部游戏者日志DB 122针对游戏者终端1-1～1-n的各游戏者，存储游戏期间所记录的游戏日志，例如针对与排位有关的所有活动的日志(诸如游戏中的物品使用历史和战
斗历史等)。稍后将参考图6至8来说明全部游戏者日志DB 122的结构的具体示例。

[0126] 排位指标DB 125针对m个类型的排位指标中的各排位指标存储诸如分数合计方法等的各种信息。稍后将参考图9和10来说明排位指标DB 125的结构的具体示例。

[0127] 排位结果DB 123是用于存储排位顺位指定单元103所进行的排位合计的中间计算结果的缓冲数据库。

[0128] 即，在本实施例中，由于全部游戏者日志DB 122变成包含许多游戏日志的大数据库，因此根据需求来进行排位合计是不实现的。因而，将以特定时间间隔的排位合计的中间
结果存储在排位结果DB 123中。在进行分数合计的情况下，排位顺位指定单元103通过从排
位结果DB 123中提取上次的合计结果并且针对上次的分数合计结果加上差值来计算本次
的分数合计结果。

[0129] 这使得可以显著降低分数合计所引起的负荷。

[0130] 具体地，例如，假定：在每分钟需要合计10万个游戏日志的情况下，没有设置排位结果DB 123并且没有缓存中间结果。在这种情况下，由于合计成本与时间成比例地增加，因
此在24小时内，同时需要合计86.4亿个游戏日志。

[0131] 另一方面，在提供排位结果DB 123的本实施例中，例如，在缓存并再次使用每小时所获得的中间计算结果的情况下，在24小时内仅需进行24次3.6亿个游戏日志的合计。

[0132] 排位指标推荐单元104包括预测顺位计算单元111和推荐排位指标确定单元112。

[0133] 对于关注游戏者，预测顺位计算单元111计算针对m个类型的排位指标中的至少一些排位指标、该关注游戏者参加各排位指标的情况下的顺位作为预测顺位。

[0134] 推荐排位指标确定单元112基于针对各排位指标的预测顺位对排位指标进行排序，并且确定要推荐给关注游戏者的排位指标作为推荐排位指标。

[0135] 推荐结果呈现单元105向关注游戏者的游戏者终端1呈现排位指标的排序结果和推荐排位指标。

[0136] 应当理解，对于呈现排位指标的排序结果和推荐排位指标的定时和方法不存在特别限制。

[0137] 在本实施例中，例如，在上述的图4的(A)的用户界面201中，排位指标显示区域212中显示排位指标的排序结果的定时是选择操作部211中选择“按可能性的降序”时。

[0138] 另外，例如，将针对推荐排位指标的说明内容显示为说明图像222、223和224的定时是按下图4中的自动选择按钮226时。

[0139] 以下将进一步详细地说明排位顺位指定单元103、排位指标推荐单元104和推荐结果呈现单元105。

[0140] 如上所述，排位顺位指定单元103针对m个类型的排位指标中的各排位指标重复进行根据针对特定排位指标预定义的分数计算方法(分数合计方法)来计算参加该特定排位
指标的一个或多个参加者各自的分数的处理，并且基于这些分数来指定一个或多个参加者
各自的顺位。

[0141] 将针对各参加者所计算出的分数存储在分数DB 124中。

[0142] 即，分数DB 124针对m个类型的排位指标中的各排位指标存储过去的参加者的分数历史。

[0143] 然后，预测顺位计算单元111顺次设置m个类型的排位指标中的至少一些排位指标作为关注排位指标，并且重复后面的一系列处理步骤。

[0144] 即，预测顺位计算单元111基于关注排位指标中的多个过去分数来设置假定为预测顺位的指标的第1位至第n位的假定分数。

[0145] 预测顺位计算单元111根据针对关注排位指标预定义的分数计算方法(分数合计方法)来计算关注游戏者的当前分数。

[0146] 预测顺位计算单元111基于第1位至第n位的假定分数以及关注游戏者的当前分数来计算关注游戏者的预测顺位。

[0147] 以下将参考图6至12来更具体地说明该段落中已经说明的关注游戏者的预测顺位的计算方法。

[0148] 上述的排位指标推荐单元104和推荐结果呈现单元105的特征在于：从关注游戏者的预测顺位的观点来自动计算关注游戏者的游戏风格和各排位指标之间的适合性。即，关
注游戏者的预测顺位较高的排位指标与关注游戏者的游戏风格的适合性较高。

[0149] 通过使用该特征作为前提，将说明用作排位的基础数据的游戏日志和排位指标之间的关系。

[0150] 图6示出一般日志数据库的结构(以下称为“日志结构”)的示例。

[0151] 图6所示的日志结构是与全部游戏者日志DB 122(图3)的一个条目相对应的数据结构。

[0152] 即，可以将全部游戏者日志DB 122定义为具有图6的日志结构的日志的集合。

[0153] 图6所示的日志结构由三个元素、即event_type(事件类型)、timestamp(时间戳)和contents(内容)构成。event_type是表示日志记录的事件的类型的字符串。timestamp是
表示与所发生的日志相对应的事件的时间的时间戳。contents是定义日志信息的内容的子
结构。将日志信息的内容定义为包括key(关键字)和value(值)的组的排列的日志信息。

[0154] 图7示出具有图6的日志结构的日志的一个条目的具体示例。

[0155] 在图7的示例中，event_type(事件类型)是battleAttack(战斗攻击)。将Timestamp(与所发生的日志相对应的事件的时间)定义为2015/02/0221:36:59:23。

[0156] 另外，将事件的内容如下这样定义为内容子结构的属性。即，定义如下：角色是游戏者角色1，characterAttribute(角色属性)是水属性，targetEnemy(目标敌方)是敌方怪
物2，并且给定伤害是2100。

[0157] 内容子结构中所包括的属性根据日志结构的event_type的属性值而改变。

[0158] 图8示出具有图6的日志结构的日志的一个条目的具体示例。该条目是在游戏者通过使用恢复魔法或恢复物品来恢复本方角色的体力的情况下所生成的。

[0159] 在图8的示例中，event_type(事件的类型)是battleHeal(战斗恢复)。将timestamp(与所发生的日志相对应的事件的时间)定义为2015/02/0221:37:11:43。

[0160] 另外，将事件的内容如下这样定义为内容子结构的属性。即，定义如下：角色是游戏者角色2，characterAttribute是光属性，对象是游戏者角色4，方法是恢复魔法，以及表
示恢复量的恢复是1000。

[0161] 在图6至8所示的上述日志结构的发明提案中，示出了将日志信息定义为能够通过使用event_type的字符串而识别其结构的柔性结构的示例。

[0162] 作为与本示例不同的实现，可以使用预先列举全部属性并且将全部属性与关系数据库中的表属性相关联的实现方法。

[0163] 通过采用这种日志结构，可以实现排序合计作为用于从提供游戏装置的服务器2侧的数据库(图3中的全部游戏者日志DB 122)中所累积的日志中提取要合计的条目的操
作。

[0164] 作为该实现的具体示例，如下所述，可以将排位指标定义为包括三个信息的数据结构。

[0165] 排位指标＝{合计持续时间，对象分数，奖励信息}

[0166] 合计持续时间是表示诸如每日、每月和总和(全部持续时间的累计)等的持续时间的数据。

[0167] 对象分数是表示要合计的分数(例如，“通过使用水属性武器/能力所给出的损害点”)的数据。

[0168] 奖励信息是表示在游戏者在排位中被排位得较高(例如，排位在前三个游戏者内)的情况下对游戏者所给出的奖励。例如，可考虑“在开始战斗时获取一个恢复物品A”作为奖
励。

[0169] 即，针对上述排位指标预定义的分数计算方法(分数合计方法)是指使用这三个信息的计算方法。

[0170] 图9示出排位指标的实现的示例，即，用于定义排位指标的结构(以下称为“排位结构”)的示例。

[0171] 即，可以将排位指标定义为如图9所示的排位结构。

[0172] 在图9的示例中，在构成排位指标的三个信息中，将合计持续时间表示为duration_begin(持续时间开始)和duration_end(持续时间结束)。duration_begin是表示
对象合计持续时间的开始时刻的64位整数。duration_end是表示对象合计持续时间的结束
时刻的64位整数。

[0173] 另外，在构成排位指标的三个信息中，通过targets(对象)和query(询问)来定义对象分数。即，将要合计的属性定义为通过参考图6至8作为示例所述的日志结构的属性名
的排列。这里，图9中的排位结构的显著特征是：通过使用由通常已知为key-value pair(关
键字-值对)的属性名(key)和值(value)构成的对来指定要合计的日志的条件。用于定义这
些key-value pair的三个子结构是query结构。

[0174] 具体地，例如，在要合计“通过使用水属性武器/能力所给出的伤害点”的情况下，其条件是“水属性武器/能力”，因而使用具有如图10所示那样定义的query结构的排位结构
的排位指标。

[0175] 图10示出针对具有图9中的排位结构的排位指标的一个条目的具体示例。

[0176] 在图10的示例中，在query结构中，event_type＝battleAttack指定要合计战斗期间所记录的日志。另外，characterAttribute＝水属性指定要合计通过使用水属性武器或
能力所进行的操作。另外，targets：{damage}指定对要合计上述条件下的敌方给出的伤害
值。

[0177] 通过使用具有图10的排位结构的排位指标，使得排位顺位指定单元103和预测顺位计算单元111能够在计算排位指标的分数时根据全部游戏者日志DB 122(图3)中所累积
的游戏日志来仅合计“通过使用水属性武器/能力所给出的伤害点”。

[0178] 排位指标推荐单元104的预测顺位计算单元111计算顺位、即具有图6至8所示的上述日志结构的游戏日志的关注游戏者预期在该游戏者参加具有图9和10所示的排位结构的
关注排位指标的情况下获取的预测顺位。

[0179] 预测顺位计算单元111顺次设置m个类型的排位指标中的至少一些排位指标中的各排位指标作为关注排位指标，并且重复上述的处理步骤，由此针对关注游戏者计算m个类
型的排位指标的至少一个排位指标各自的预测顺位。

[0180] 然后，推荐排位指标确定单元112例如按预测顺位的降序、即按被排队得较高的可能性的降序对排位指标进行排序，并且基于排序结果来确定要向关注游戏者推荐的排位指
标。

[0181] 图11是用于说明在关注游戏者尚未参加的排位指标被设置为关注排位指标的情况下的关注游戏者(游戏者A)的预测顺位的计算方法的示例的图。

[0182] 图11的(A)示出计算针对关注排位指标的预测顺位时(以下称为“当前”)的排位参加者的分数的时间迁移。

[0183] 如图11的(A)所示，在关注排位指标中，获取指定顺位(例如，第1位)所需的分数的值根据合计定时而变化。因而，为了估计特定游戏者在关注排位指标中可以获取到的顺位，
需要估计第1位到第n位中的各顺位所需的分数。

[0184] 尽管对于计算该估计的方法不存在特别限制而只要该方法使用过去分数日志的时间序列即可，但是在本实施例中，采用用于计算与过去的预定时间范围内的各顺位相对
应的分数日志的中间值的方法。

[0185] 将用于过去的预定时间范围内的各顺位(获取到这些顺位的游戏者)的分数日志存储在如例如图12所示的结构的分数DB 124(图3)中。

[0186] 图12示出与关注排位指标有关的过去分数日志的时间序列信息的示例。

[0187] 如图11的(B)所示，预测顺位计算单元111基于关注排位指标的过去参加者的分数历史来计算针对第1位至第n位中的各顺位的中间值。

[0188] 具体地，例如，预测顺位计算单元111执行用于从分数DB 124将如图12所示的各顺位的分数日志的时间序列信息转换成如图11的(B)所示的各顺位的中间值的排列。以下，将
这些中间值的排列称为“假定分数p”。

[0189] 接着，预测顺位计算单元111从全部游戏者日志DB 122中提取关注游戏者(图11的示例中的游戏者A)的游戏日志，并且基于游戏日志来计算与关注排位指标相对应的分数。

[0190] 分数的计算方法与排位顺位指定单元103中的计算方法相同。如上所述中，本实施例采用用于通过使用具有图6至8所示的日志结构的游戏日志来计算与具有图9和10所示的
排位结构的关注排位指标相对应的分数的方法。

[0191] 应当理解，将如上所述计算出的与关注排位指标相对应的关注游戏者的分数称为“当前分数c”。

[0192] 另外，预测顺位计算单元111对第1位到第n位的假定分数p(参见图11的(B))和关注游戏者的当前分数(图11的示例中的游戏者A的分数α)之间的大小关系进行比较。

[0193] 预测顺位计算单元111计算当前分数c大于假定分数p并且使假定分数p和当前分数c之间的差最小(c>p∧MIN(c-p))的顺位，作为关注游戏者的预测顺位。

[0194] 每当将m个类型的排位指标的至少一个排位指标中的各排位指标顺次设置为关注排位指标时，执行如上所述的预测顺位计算单元111的一系列处理步骤。

[0195] 结果，针对m个类型的排位指标的至少一个排位指标中的各排位指标，计算关注游戏者的预测顺位。

[0196] 这里，“m个类型的排位指标的至少一个排位指标中的各排位指标”例如表示从向关注游戏者推荐的排位指标的候选中排除关注游戏者已经被排位在第1位的排位指标，由
此使得可以始终向关注游戏者呈现新的排位指标作为推荐排位指标。

[0197] 即，不是特别需要针对全部m个类型的排位指标计算预测顺位。例如，可以从要计算预测顺位的排位指标中排除关注游戏者已经被排位在第1位的排位指标。

[0198] 推荐排位指标确定单元112按预测顺位的降序(从高顺位到低顺位)对排位指标进行排序，并且基于排序结果来确定推荐排位指标。

[0199] 如上所述，本实施例中的服务器2执行用于实现使用涉及用于确定推荐排位指标的处理的m个类型的各种排位指标的排位功能的处理。

[0200] 因而，需要考虑服务器2的操作期间的负荷来设计系统。

[0201] 关于该点，本实施例中的服务器2具有如下特征：针对各排位指标的计算成本比例如设置有传统排位功能的传统服务器的计算成本低得多。

[0202] 实现该特征的原因在于，排位指标的类型数m是巨大的，并且需要向各游戏者呈现不同的排位指标作为推荐排位指标，由此排位指标的参加者数变得小于传统综合排位的参
加者数。

[0203] 利用该特征，在进行与排位指标有关的计算时，要参考的数据库的数量变小，由此使得能够显著降低由于分布式数据库环境中的日志合计所引起的负荷。

[0204] 以下给出日志合计成本的具体示例。

[0205] 即，例如，将检查在活动游戏者的数量是1百万并且各游戏者参加5个排位指标的情形下每个小时更新每日排位时的成本。

[0206] 假定：各游戏者平均每小时留下100条日志。

[0207] 在这种情况下，日志合计成本将是100(日志数量)×5(排位指标的参加数量)×1百万(游戏者的数量)＝500百万次的相加处理。

[0208] 该相加处理可以是针对各游戏者执行的，并且该相加处理即使在使日志数据库分散的情形下也可以被实现为(与本实施例的图3中的全部游戏者日志DB 122相对应的)一个
数据库中的合计处理。

[0209] 另外，如上所述，将中间合计结果存储在排位结果DB 123中。这使得可以仅通过进行差计算来始终计算最新顺位(排位)。

[0210] 如上所述，在本实施例中，在m个类型的各种排位指标中，向游戏者呈现适合游戏者的游戏风格的排位指标作为推荐排位指标。

[0211] 然而，手动定义全部m个类型的排位指标是麻烦的。

[0212] 因而，如图3所示，服务器2设置有具有用于自动生成新的排位指标的功能的排位指标生成单元106。

[0213] 具体地，排位指标生成单元106可以如图13至15所示，根据少量的模板来自动生成新的排位指标。

[0214] 图13示出用于自动生成与游戏中的伤害有关的排位指标的模板的示例。

[0215] 在图13的示例的模板中，根据游戏内的属性信息的类型来展开％ATRRIBUTES％。即，针对各属性生成不同的排位指标。

[0216] 图14是与图13的示例不同的应用示例，即实现了指定角色的控制的游戏者被排位得较高的模板的类型的示例。

[0217] 在图14的示例的模板中，根据出现在游戏中的本方角色的类型来展开％CHARACTERS％。即，针对各角色生成不同的排位指标。

[0218] 图15是与图13和14的示例不同的应用示例，即用于自动生成使用与伤害无关的分数的排位指标的模板的示例。

[0219] 在图15的示例中，生成如下的排位指标：如query:{event_type＝battleAttack}中所指定的那样将战斗期间所发生的恢复事件设置为对象，并且如targets:{heal}中所指
定的那样合计恢复之后的HP的量。

[0220] 通过如图13至15等所示那样仅提供少量的模板，使得可以基于游戏系统已经具有的信息来容易地自动生成各种排位指标。

[0221] 以上已经说明了服务器2的功能结构。

[0222] 接着，在具有这种功能结构的服务器2所执行的处理中，将参考图16和17来说明用于呈现推荐排位指标的处理。

[0223] 图16是用于说明服务器2所执行的排位推荐处理的流程的流程图。

[0224] 在预定定时(例如在游戏者终端1-1～1-n的预定游戏者终端上按下图4的(B)中的自动选择按钮226时)触发排序推荐处理。在该处理中，设置预定游戏者(例如，按下自动选
择按钮226的游戏者)作为关注游戏者，并且执行后面的一系列处理步骤。

[0225] 在步骤S1中，图3的排位指标推荐单元104的预测顺位计算单元111针对m个类型的各种排位指标的至少一个排位指标中的各排位指标计算预测顺位。

[0226] 以下将步骤S1中的该类型的处理称为“预测顺位计算处理”。

[0227] 图17是用于说明预测顺位计算处理的详情的示例的流程图。

[0228] 在步骤S21中，预测顺位计算单元111从推荐对象中排除m个类型的排位指标中的满足预定条件的排位指标。

[0229] 应当理解，在全部m个类型的排位指标可以是推荐对象的情况下，步骤S21中的处理是不必要的。

[0230] 另外，用于从推荐对象排除排位指标的预定条件没有被特别限制，并且可以是由游戏设计者、服务器2的管理者等任意设置的。例如，如上所述，可以采用关注游戏者已经在
排位指标中被排位在第1位的条件。

[0231] 在步骤S22中，预测顺位计算单元111设置除步骤S21中从m个类型的排位指标中排除的排位指标以外的特定排位指标作为关注排位指标。

[0232] 在步骤S23中，预测顺位计算单元111针对关注排位指标的第1位到第n位计算假定分数p。

[0233] 在步骤S24中，预测顺位计算单元111计算关注游戏者针对关注排位指标的当前分数c。

[0234] 在步骤S25中，预测顺位计算单元111基于假定分数p和当前分数c来计算关注游戏者在关注排位指标中的预测顺位。

[0235] 在步骤S26中，预测顺位计算单元111判断除步骤S21中从m个类型的排位指标中排除的排位指标以外的全部排位指标是否已经被设置为关注排位指标。

[0236] 在存在尚未被设置为关注排位指标的排位指标的情况下，步骤S26中的判断为“否”，处理返回至步骤S22，并且重复随后的步骤。

[0237] 即，针对m个类型的排位指标中的除步骤S21中所排除的排位指标以外的各排位指标，重复经由步骤S22至S26的循环处理，并且顺次计算关注游戏者的预测顺位。

[0238] 结果，由于全部排位指标已经被设置为关注排位指标，因此步骤S26中的判断为“是”，并且终止预测顺位计算处理。然后，处理从图16中的步骤S1进入步骤S2。

[0239] 在步骤S2中，图3中的排位指标推荐单元104的推荐排位指标确定单元112基于预测顺位从m个类型的各种排位指标的至少一部分排位指标中确定推荐排位指标。

[0240] 在步骤S3中，推荐结果呈现单元105向关注游戏者的游戏者终端1呈现推荐排位指标。

[0241] 然后，终止推荐排位指标呈现处理。

[0242] 尽管以上已经说明了本发明的实施例，但是应当注意本发明不限于上述实施例，并且可以实现本发明的目的的范围内的变形、改进等包含在本发明中。

[0243] 例如，图3的功能结构仅是示例，并且不存在对该示例的特别限制。即，信息处理系统设置有使得能够执行作为整体的上述一系列处理步骤的功能就足够了，并且用于实现这
些功能的功能块的结构不特别局限于图3中的示例。此外，这些功能块的位置不特别局限于
图3中的位置，并且可以是任意设置的。例如，服务器2的功能块可以转移至终端1等，相反，
终端1的图3中未示出的功能块可以转移至服务器2等。

[0244] 此外，可以仅通过硬件、仅通过软件、或者通过硬件和软件的组合来实现各功能块。

[0245] 在通过软件来执行各功能模块的情况下，经由网络或从记录介质将构成软件的程序安装在计算机等上。

[0246] 该计算机可以是嵌入专用硬件中的计算机。可选地，该计算机可以是在将各种程序安装在计算机上的情况下能够执行各种功能的计算机，诸如服务器、或者通用智能电话、
或者个人计算机等。

[0247] 包括这种程序的记录介质是通过为了向游戏者提供程序而与设备的主体单元分离地分布的可移除介质(未示出)、或者向游戏者提供的嵌入在设备的主体单元中的记录介
质等来实现的。

[0248] 在本说明书中，在记录介质上所记录的程序中所描述的步骤不仅可以包括按照时间顺序顺次执行的处理、而且还可以包括没有按时间顺序顺次执行的而是并列或分别执行
的处理。

[0249] 此外，在本说明书中，术语“系统”应当被解释成表示由多个装置或多个部件等构成的设备整体。

[0250] 换句话说，应用本发明的信息处理系统中的服务器是包括作为上述的图2或3的实施例的服务器2，并且可以采用具有后述的结构的各种形式的实施例。

[0251] 即，应用本发明的服务器(例如，图1中的服务器2)是如下的服务器。

[0252] 该服务器分别与能够通过接受分别由多个游戏者进行的操作来执行游戏的多个终端(例如，图1中的游戏者终端1-1～1-n)进行通信，对所述多个游戏者至少之一作为参加
者参加的多个类型的排位指标进行管理，并且针对所述多个类型的排位指标中的各排位指
标计算所述参加者的排位，所述服务器包括：

[0253] 预测部件(例如，图3中的预测顺位计算单元111)，用于在所述多个游戏者中设置要作为处理对象的游戏者作为关注游戏者，并且针对所述多个类型的排位指标的至少一部
分排位指标计算所述关注游戏者参加各排位指标的情况下的顺位作为预测顺位；

[0254] 确定部件(例如，图3中的推荐排位指标确定单元112)，用于基于所述预测顺位来确定要向所述关注游戏者推荐的排位指标作为推荐排位指标；以及

[0255] 呈现部件(例如，图3中的推荐结果呈现单元105)，用于向所述关注游戏者的终端呈现所述推荐排位指标。

[0256] 这使得可以向各游戏者提供远比以往多的类型(m个类型)的排位指标，并且强烈地激励游戏者参加这些排位指标中的推荐排位指标。

[0257] 即，通过向各游戏者提供远比以往多的类型(m个类型)的排位指标，可以提供甚至普通游戏者有机会根据其游戏风格而被排队得较高的排位指标，即适合各游戏者的游戏风
格的排位指标。

[0258] 然而，对于各游戏者而言，从远比以往多的类型(m个类型)的排位指标中，找出适合其游戏风格的排位指标是很难的。

[0259] 因而，应用本发明的服务器自动确定适合关注游戏者的游戏风格的排位指标(换句话说，在游戏者参加排位指标的情况下预期该游戏者被排队得较高(获取较高顺位)的排
位指标)作为推荐排位指标。然后，服务器向关注游戏者的终端呈现推荐排位指标。

[0260] 即，对于各游戏者，在无需由自己搜索排位指标的情况下，从服务器呈现适合其游戏风格的排位指标作为推荐排位指标。这样，对于各游戏者而言，可以从m个类型的各种排
位指标中容易且立即选择该游戏者根据其游戏风格而预期被排队得较高的排位指标。

[0261] 这使得可以激励许多普通游戏者参加排位。

[0262] 另外，应用本发明的服务器可以以低于以往的运行成本来实现。

[0263] 即，针对各排位指标的计算成本比传统排位的计算成本低得多。这是因为，排位指标的类型的数量远比以往多并且向各游戏者推荐不同的排位指标，由此参加各排位指标的
游戏者的数量变得少于传统综合排位的游戏者的数量。

[0264] 因而，在进行与排位指标有关的计算时，要参考的数据库的数量变小，由此使得能够显著降低由于分布式数据库环境中的日志合计所引起的负荷。

[0265] 另外，由应用本发明的服务器管理的各种新的排位指标不会干扰传统综合排位的存在。即，尽管使用许多排位指标以使得可以根据普通游戏者的各种游戏风格来选择即使
该普通游戏者也有机会被排队得较高的排位指标，但是还可以使用传统综合排位。因而，不
会妨碍现有的排位较高的游戏者的游戏风格。

[0266] 即，使得可以激励许多普通游戏者参加排位，并且如果该排位自身得到更多的关注，则还将激励传统综合排位中的现有的排位较高的游戏者。

[0267] 因此，使用由应用本发明的服务器管理的各种排位指标的排位和传统综合排位是互补关系。

[0268] 另外，使用由应用本发明的服务器管理的各种排位指标的排位提供高游戏性。

[0269] 即，如上所述，应用本发明的服务器根据各游戏者的不同游戏风格而自动推荐排位指标。这使得对于各游戏者而言可以从许多排位指标中容易选择适合其游戏风格的排位
指标。

[0270] 这使得可以防止大量的参加者仅偏向特定排位指标。

[0271] 另外，使用由应用本发明的服务器管理的各种排位指标的排位使得可以实现从出现在游戏中的许多角色中的“角色A的用户”的特定观点的排位。这使得进行对具有特定的
独特性的优越的游戏风格的评价，诸如“角色A”的大量使用等。结果，实现了用于增加享受
游戏标题的方式的多样性的效果。

[0272] 另外，可以例如针对各个类型的角色或物品来设置由应用本发明的服务器管理的各种排位指标。

[0273] 具体地，例如，可以设置各种排位指标，诸如“(根据在游戏者配备有水属性武器时所获取到的经验点的排位的)水属性武器的使用者”、“(根据通过使用角色A向敌方给出的
伤害的累计的排位的)角色A的控制”、“(根据通过使用恢复技能B所恢复的HP的累计的排位
的)恢复技能B的控制”等。

[0274] 另外，可以将这些排位指标进行组合，以使得容易地定义其它新的排位指标。例如，可以定义“(根据要在同一阵营中组织角色C和角色D的状态下向敌方给出的伤害的累计
的排位的)角色C和角色D之间的协作的控制”。

[0275] 还可以将所谓的游戏视频与使用由应用本发明的服务器管理的各种排位指标的排位相关联。

[0276] 在这种情况下，可以使得对于各游戏者而言能够立即获得“具有游戏者感兴趣的游戏风格的专家”的视频，并且彼此进行竞争。

[0277] 另外，例如，通过提供使得可以从排位的用户界面(参见图4)观看多样性有所增加的排位中的排位较高的游戏者的游戏视频的方式，可以创建享受游戏的新方式。例如，“角
色A的使用者”中被排位在第1位的游戏者的优良玩法可以被使用同样的角色的游戏者学
习。

[0278] 这里，所述确定部件确定排位指标的预测顺位满足预定条件的一个或多个排位指标作为所述推荐排位指标，以及

[0279] 所述呈现部件按所述预测顺位的降序对一个或多个所述推荐排位指标进行排序，并且向所述关注游戏者呈现所述推荐排位指标。

[0280] 如上所述，按推荐顺序向关注游戏者呈现一个或多个类型的推荐排位指标。因而，各游戏者可以从m个类型的各种排位指标中容易且立即选择游戏者根据其游戏风格而预期
被排队得较高的适合的排位指标。

[0281] 另外，应用本发明的服务器还包括指定部件(例如，图3中的排位顺位指定单元103)，所述指定部件针对所述多个类型的排位指标中的各排位指标，重复如下处理：根据针
对特定排位指标预定义的分数计数方法来计算参加所述特定排位指标的一个或多个参加
者的各分数，并且基于各分数来指定所述一个或多个参加者各自的顺位，

[0282] 其中，所述预测部件可以进行以下操作：

[0283] 在所述多个类型的排位指标中，设置要作为处理对象的排位指标作为关注排位指标；

[0284] 基于所述关注排位指标中的过去多个分数来设置被假定为针对预测顺位的指标的第1位到第n顺位的假定分数(例如，图17中的步骤S23)；

[0285] 根据针对所述关注排位指标预定义的分数计算方法来计算所述关注游戏者的当前分数(例如，图17中的步骤S24)；以及

[0286] 基于第1位到第n位的所述假定分数和所述关注游戏者的当前分数，来计算所述关注游戏者的所述预测顺位(例如，图17中的步骤S25)。

[0287] 这使得可以精确地计算关注游戏者的预测顺位。结果，使得可以向关注游戏者呈现更适合的推荐排位指标。

[0288] 另外，所述预测部件从所述关注排位指标中排除所述关注游戏者过去参加的排位指标中的满足预定条件的排位指标。

[0289] 这里，用于从推荐排位指标的候选(关注排位指标)排除排位指标的预定条件没有被特别限制，并且可以是由游戏设计者、服务器的管理者等任意设置的。例如，可以采用关
注游戏者已经在排位指标中被排位在第1位的条件。

[0290] 通过采用这种条件，使得可以向关注游戏者呈现关注游戏者尚未排位在第1位、但是被排位得较高的可能性高(有机会被排队得较高)的排位指标作为推荐排位指标。结果，
将激励关注游戏者进行游戏。

[0291] 附图标记说明

[0292] 1,1-1～1-n 游戏者终端

[0293] 2 服务器

[0294] 51 CPU

[0295] 101 排位参加管理单元

[0296] 102 时间管理单元

[0297] 103 排位顺位指定单元

[0298] 104 排位指标推荐单元

[0299] 105 推荐结果呈现单元

[0300] 106 排位指标生成单元

[0301] 111 预测顺位计算单元

[0302] 112 推荐排位指标确定单元

[0303] 121 参加排位指标DB

[0304] 122 全部游戏者日志DB

[0305] 123 排位结果DB

[0306] 124 分数DB

[0307] 125 排位指标DB