服务器评分

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评分公式

服务器使用加权和公式进行评分。这个公式有四个部分：

属性，即描述玩家和服务器的数据，例如玩家年龄或服务器占用情况。
信号，将属性转换为在 0 到 1 之间的数字。
权重，描述信号的相对重要性。
服务器分数，衡量服务器与加入玩家的兼容性。

加入的玩家被匹配到服务器分数最高的服务器。

属性

属性是描述玩家和服务器的数据。属性的值可以是数字或字符串。当属性的值是字符串时，它就被称为分类属性。当属性的值是数字时，它被称为数值属性。

有关所有可用的 Roblox 属性的完整列表，请参见现有属性。有关自定义属性的更多信息，请参见自定义属性。

示例：分类属性和数值属性

分类属性
好友是一个分类属性，因为当这个服务器上有一个优先玩家时，它的值是字符串“true”，而当这个服务器上没有优先玩家时，它的值是“false”。
语言是一个分类属性，因为它的值是玩家的语言设置，例如“日语”。
数值属性
年龄是一个数值属性，因为它的值是玩家的年龄。
占用率是一个数值属性，因为它的值是当前在这个服务器中的玩家数量。

信号

信号将属性值转换为介于 0 和 1 之间的数字，称为信号分数。信号分数为 1 预测高玩家兼容性，而信号分数为 0 预测低玩家兼容性。根据属性的不同，转换可以包括不同的聚合、比较和归一化。

有关现有 Roblox 信号的完整列表，请参见现有信号。有关自定义信号的更多信息，请参见自定义信号。

示例：两个具有不同信号分数的服务器

下表计算了两台不同服务器的占用信号分数，这两台服务器的容量为 8 名玩家：

	服务器中的玩家	占用分数
服务器 A	2	2/8 = 0.25
服务器 B	6	6/8 = 0.75

占用信号将服务器 B 评为更高分，认为它更适合加入的玩家。

权重

信号的权重描述了该信号相对于其他信号的重要性。更高的权重增加了信号对服务器分数的贡献。将信号分数乘以其权重后的值称为加权信号。

信号的权重不能为负。如果信号的权重为 0，则该信号不被考虑评分。

示例：加权占用分数

下表计算了一个容量为 8 名玩家的地方的加权占用信号分数，信号的权重为 2：

	服务器中的玩家	占用分数	加权占用分数
服务器 A	2	2/8 = 0.25	0.25 * 2 = 0.5
服务器 B	6	6/8 = 0.75	0.75 * 2 = 1.5

示例：两个具有不同权重的配置

不同的权重也会使匹配选择不同的服务器。下表计算了两台具有不同匹配配置的服务器分数。配置 2 对其占用信号的权重更高，而服务器 A 中则有加入玩家的好友。

		好友		占用率
		权重	分数	权重	分数	总分
配置 1	服务器 A	1	1	5	0.25	1 * 1 + 5 * 0.25 = 2.25
配置 1	服务器 B	1	0	5	0.75	1 * 0 + 5 * 0.75 = 3.75
配置 2	服务器 A	3	1	5	0.25	3 * 1 + 5 * 0.25 = 4.25
配置 2	服务器 B	3	0	5	0.75	3 * 0 + 5 * 0.75 = 3.75

服务器分数

服务器分数通过以下加权和公式计算，该公式将服务器的加权信号分数相加：

$\text{ServerScore} = \text{WeightedSignalScore}_1 + \text{WeightedSignalScore}_2 + \ldots + \text{WeightedSignalScore}_n$

$\phantom{\text{ServerScore}} = \text{Weight}_1 \times \text{SignalScore}_1 + \text{Weight}_2 \times \text{SignalScore}_2 + \ldots + \text{Weight}_n \times \text{SignalScore}_n$

匹配配置

匹配配置是用于评分一个地方的服务器的信号和权重的集合。默认情况下，所有地方的所有服务器都是通过 Roblox 默认配置进行评分的，这意味着您不需要自定义或启用任何设置即可使用它。

Roblox 默认配置包括以下信号和权重：

信号	权重
好友	15
延迟	3
文本聊天	3
占用率	2
游玩历史	2
语言	2
年龄	1
语音聊天	1
设备类型	0

在默认的 Roblox 配置中，好友信号的权重大于所有其他信号的权重之和。这意味着，如果可用，加入的玩家总是优先匹配到有好友（或在同一 IP 地址上的玩家）的服务器。

设备类型信号存在于默认配置中，但权重为 0，因此不会影响匹配决策。您可以在自定义匹配时调整此权重。

有关每个 Roblox 信号的更多信息，请参见现有信号。

高级概念

以下是关于匹配过程的更高级概念。

归一化

信号将属性值归一化为 0 到 1 之间的数字。数值信号可以通过任何正数进行归一化，称为归一化因子。如果归一化值大于 1，则将其限制为 1。

示例：设计年龄信号

年龄信号测量服务器中玩家的平均年龄与加入玩家年龄之间的差异。

$\text{ageDifference} = |\text{avgServerAge} - \text{joiningPlayerAge}|$

年龄差异超过 25 的服务器都被认为与玩家完全不兼容。例如，年龄差异为 25 对于玩家而言并不比年龄差异为 26 差，因此这两个值都应该将信号分数设置为 0。在这种情况下，25 被视为归一化因子。

$\text{normAgeDifference} = \min(1, |\text{avgServerAge} - \text{joiningPlayerAge}| / 25)$

信号分数与年龄差异成反比，这意味着年龄差异越小，信号分数越高。

$\text{ageDifferenceSignalScore} = 1 - \text{normAgeDifference}$

下表显示了两个不同归一化因子的年龄信号分数：

年龄	归一化因子：100	归一化因子：25
50	0.5	0
25	0.75	0
12	0.88	0.52
5	0.95	0.8
0	1	1

具有 25 的归一化因子的信号将 5 岁和 12 岁的年龄差视为更大。较小的归一化因子会放大年龄差异的微小增加或减少。

权重大小

权重表示信号相对于配置中其他信号的重要性。权重的相对大小决定了信号的重要性，而不是它们的绝对大小。

示例：相对大小与绝对大小

下表计算了两台具有不同匹配配置的服务器分数。配置 5 和配置 6 的占用权重高于其各自的好友权重。服务器 A 中有加入玩家的好友。

		好友		占用率
		权重	分数	权重	分数	总分
配置 5	服务器 A	10,000	1	15,000	0.25	10,000 * 1 + 15,000 * 0.25 = 13,750
配置 5	服务器 B	10,000	0	15,000	0.75	10,000 * 0 + 15,000 * 0.75 = 11,250
配置 6	服务器 A	0.01	1	0.05	0.25	0.01 * 1 + 0.05 * 0.25 = 0.0225
配置 6	服务器 B	0.01	0	0.05	0.75	0.01 * 0 + 0.05 * 0.75 = 0.0375

服务器 A 在配置 5 中获胜，而服务器 B 在配置 6 中获胜。这是因为配置 5 的占用权重仅为其好友权重的 1.5 倍，而配置 6 的占用权重为其好友权重的 5 倍。

尽管在绝对大小上存在差异，配置 6 对占用的重视程度超过了配置 5。

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