1.一种基于玩家操作习惯的游戏广告数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前用户在当前游戏场景下的多个历史游戏操作；

基于预测算法，根据所述多个历史游戏操作，预测所述当前用户的下一游戏操作和下一游戏视角；

基于画像匹配算法，根据所述多个历史游戏操作，确定所述当前用户对应的广告偏好参数；

根据所述广告偏好参数和所述下一游戏视角，计算出广告展示数据和广告展示参数；所述广告展示数据用于在所述下一游戏视角中以所述广告展示参数进行展示。

2.根据权利要求1所述的基于玩家操作习惯的游戏广告数据处理方法，其特征在于，所述基于预测算法，根据所述多个历史游戏操作，预测所述当前用户的下一游戏操作和下一游戏视角，包括：确定每一所述历史游戏操作对应的视角改变参数；所述视角改变参数包括视角移动方向、视角移动角度和视角移动速度；

根据每一所述历史游戏操作和对应的操作时间，基于神经网络算法，预测所述当前用户的下一游戏操作；

根据每一所述视角改变参数和对应的所述操作时间，基于预设的视角变化模型，预测所述当前用户的下一游戏视角。

3.根据权利要求2所述的基于玩家操作习惯的游戏广告数据处理方法，其特征在于，所述确定每一所述历史游戏操作对应的视角改变参数，包括：将每一所述历史游戏操作和所述当前用户的游戏角色参数，输入至训练好的视角影响预测神经网络，以得到输出的每一所述历史游戏操作对应的视角改变参数；所述视角影响预测神经网络通过包括有多个训练游戏操作和对应的游戏角色标注和视角变化参数标注的训练数据集训练得到；所述游戏角色参数或所述游戏角色标注包括角色级别、角色所属剧情、角色类别、角色当前技能和角色历史行动路线。

4.根据权利要求2所述的基于玩家操作习惯的游戏广告数据处理方法，其特征在于，所述根据每一所述历史游戏操作和对应的操作时间，基于神经网络算法，预测所述当前用户的下一游戏操作，包括：对所有所述历史游戏操作按照对应的操作时间从早到晚进行排序，得到游戏操作序列；

对所述游戏操作序列中连续预设数量个以上的属于同一操作类型的操作进行筛选，得到多个连续操作集合；

确定出所有所述历史游戏操作中属于同一操作类型的操作数量最多的操作类型，得到最高频次操作类型；

将所述游戏操作序列、所述连续操作集合和所述最高频次操作类型，输入至训练好的下一操作预测神经网络中，以得到输出的所述当前用户的下一游戏操作；所述下一操作预测神经网络通过包括有多个训练游戏操作序列和对应的连续操作标注、最高频次操作类型标注和下一游戏操作标注的训练数据集训练得到。

5.根据权利要求2所述的基于玩家操作习惯的游戏广告数据处理方法，其特征在于，所述根据每一所述视角改变参数和对应的所述操作时间，基于预设的视角变化模型，预测所述当前用户的下一游戏视角，包括：对所有所述视角改变参数根据对应的历史游戏操作的操作时间从早到晚进行排序，得到视角改变参数序列；

将所述视角改变参数序列输入至所述当前游戏场景对应的视角变化模拟三维模型，以得到根据所述视角改变参数序列连续改变视角得到的场景变化视频；

基于空间搜索算法，随机生成所述场景变化视频的视频结尾视角对应的多个随机下一游戏视角；

将所述场景变化视频和任一所述随机下一游戏视角输入至训练好的画面连贯性预测神经网络中，以得到任一所述随机下一游戏视角对应的画面连贯性参数；所述画面连贯性预测神经网络通过包括有多个连续画面和对应的连贯性标注的训练数据集训练得到；

将所述画面连贯性参数最高的所述随机下一游戏视角，确定为所述当前用户的下一游戏视角。

6.根据权利要求1所述的基于玩家操作习惯的游戏广告数据处理方法，其特征在于，所述基于画像匹配算法，根据所述多个历史游戏操作，确定所述当前用户对应的广告偏好参数，包括：对于预设的用户画像数据库中的每一候选用户画像，计算所述候选用户画像对应的历史游戏操作数据集与所述多个历史游戏操作之间的操作相似度；

将所述操作相似度大于预设的相似度阈值的所有所述候选用户画像，确定为所述当前用户的多个用户画像；

根据预设的用户画像和广告偏好参数的对应关系，确定每一所述用户画像的画像广告偏好参数；

将所有所述用户画像的画像广告偏好参数的交集，确定为所述当前用户对应的广告偏好参数；所述广告偏好参数包括偏好广告大小、偏好广告位置、偏好广告类型和偏好广告时长。

7.根据权利要求6所述的基于玩家操作习惯的游戏广告数据处理方法，其特征在于，所述根据所述广告偏好参数和所述下一游戏视角，计算出广告展示数据和广告展示参数，包括：对于每一候选广告数据，计算该候选广告数据的广告类型和所述偏好广告类型之间的类型相似度；

计算该候选广告数据的广告时长和所述偏好广告时长的时长差值；

计算所述类型相似度和所述时长差值的乘积，得到该候选广告数据的优先度；

将所述优先度最高的所述候选广告数据，确定为广告展示数据；

基于所述下一游戏视角，对所述偏好广告大小和所述偏好广告位置进行修正，得到广告展示参数。

8.根据权利要求7所述的基于玩家操作习惯的游戏广告数据处理方法，其特征在于，所述基于所述下一游戏视角，对所述偏好广告大小和所述偏好广告位置进行修正，得到广告展示参数，包括：将所述下一游戏视角的视角画面中除提示图像、任务图像和可交互图像外的其他画面区域，确定为非重要图像区域；

计算所述偏好广告位置和所述非重要图像区域的交集，得到广告展示位置；

计算所述下一游戏视角的视角画面中的提示图像占比、任务图像占比和可交互图像占比；

计算所述提示图像占比、任务图像占比和可交互图像占比的加权求和平均值，得到重要图像占比；

计算1减去所述重要图像占比的差值，得到非重要图像占比；

计算所述偏好广告大小与占比权重的乘积，得到广告展示大小；所述占比权重与所述非重要图像占比的大小成正比将所述广告展示位置和所述广告展示大小确定为所述广告展示数据的广告展示参数。

9.一种基于玩家操作习惯的游戏广告数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：获取模块，用于获取当前用户在当前游戏场景下的多个历史游戏操作；

预测模块，用于基于预测算法，根据所述多个历史游戏操作，预测所述当前用户的下一游戏操作和下一游戏视角；

确定模块，用于基于画像匹配算法，根据所述多个历史游戏操作，确定所述当前用户对应的广告偏好参数；

计算模块，用于根据所述广告偏好参数和所述下一游戏视角，计算出广告展示数据和广告展示参数；所述广告展示数据用于在所述下一游戏视角中以所述广告展示参数进行展示。

10.一种基于玩家操作习惯的游戏广告数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-8任一项所述的基于玩家操作习惯的游戏广告数据处理方法。