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据外媒报道，近日EA注册发布了一项名为“人物角色驱动的动态内容框架”的新专利，根据描述显示该专利通过分析玩家的行为表现，进行“内容生产”与“内容推荐”。

该专利将通过玩家以下的（主要）游戏性数据来进行检测分析，并将各种维度下的数据分类成不同的角色模型，例如好斗者、探索主义者、完美主义者等。

1、玩家的游戏风格2、玩家在游戏中战斗花费的时间3、玩家探索地图百分比4、玩家难度偏好5、玩家探索主线剧情进展速度

关于EA如何跟踪数据的技术问题，该专利指出，“一个玩家可能被分配到一个探险主义者的原型分类，其角色维度值为战斗维度55，竞争维度35，收集维度65，探索维度85。在这种情况下，角色维度值可以代表归一化分布上的分数，其中中位数或平均数的玩家将被分配为50分。”

数据的获取来源也并不单一，根据专利描述显示：“玩家角色的各维度数据一般可以从多个游戏的游戏数据中得出。例如，玩家角色的战斗维度可以从多个游戏的游戏数据中得出，包括不同类型的游戏（如第一人称射击游戏、角色扮演游戏、战斗飞行模拟游戏等）。”

根据EA提交的专利示意图显示，EA可能通过积累数据的方式，定制显示推荐给玩家的内容。定制的内容的表现形式是对新游戏或相关产品的推荐，包括但不限于附加组件、DLC等。

此外，EA的专利还讨论了不同角色/游戏风格的前景。该专利指出，“为玩家动态生成的内容可能会根据当前环境可能适用的玩家角色而有所不同。”在多人游戏中，该专利会分析每个玩家的角色习惯和团队偏好给你的队伍呈现相关的动态内容。

最后，该专利还会随着时间的推移而深度学习并进行更新，通过这种方式，即使玩家的行为、偏好和游戏风格随着时间的推移而变化，玩家的角色也可以得到完善或发展，以便为玩家提供量身定做的内容。