一种游戏关卡生成推荐方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种游戏关卡生成推荐方法、系统、设备及介质，所述方法具体包括：通过多任务学习网络对多模态数据进行联合建模，生成动态用户画像向量，所述多任务学习网络的主任务用于预测玩家技能水平，所述多任务学习网络的辅助任务用于分类兴趣标签和分析情感倾向；将动态用户画像向量输入双通道生成对抗网络，生成候选关卡集合，并通过可玩性评估算法筛选初始推荐关卡；根据难度‑技能动态平衡模型实时计算用户技能得分与关卡挑战度的匹配度，通过匹配度动态调整初始推荐关卡的关卡参数，获得第一推荐关卡。本发明有效解决了传统游戏关卡设计与推荐中的关键问题，实现了高效、个性化、实时且用户体验优化的游戏关卡生成与推荐。