일부 실시 예 들 에서 , " 예측 모델 들 은 복수 의 사용 자 들 또는 자동 화 된 루틴 들 ( automatedroutines ) ( 아래 에서 더 상세히 설명 되 는 "" 봇 들 ( bots ) "") 로부터 의 데이터 를 분석 함 으로써 생성 될 수 있 다 . 사용 자 또는 봇 데이터 는 사용 자 플레이 세션 들 의 길 이 / 빈도 ", 사용 자 / 봇 스코어 들 , 사용자 / 봇 게임 플레이 인터랙션 들 및 / 또는 등등 과 같 은 , 봇 정보 및 / 또는 사용자 인터랙션 정보 의 임의 의 유형 에 대응 할 수 있 다 . 사용 자 및 / 또는 봇 데이터 의 서로 다른 유형 들 간 의 관계 들 은 사용 자 및 / 또는 봇 데이터 의 어떤 유형 이 예상 된 값 또는 발생 을 예측 하 는 데 사용 될 수 있 는지 를 결정 하 도록 식별 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 사용 자 데이터 의 특정 유형 들 은 사용 자 참여 의 레벨 을 높 게 나타내 는 ( indicative ) 것 으로 발견 될 수 있 고 ( 예 를 들 어 , 사용 자 플레이 세션 들 의 빈도 , 사용 자 소비 , 및 / 또는 이 와 유사 한 것 ) , 반면 사용 자 데이터 의 다른 유형 들 은 사용 자 참여 의 레벨 을 적 게 나타내 는 것 으로 발견 될 수 있 다 . 다수 의 알고리즘 들 의 상이 한 유형 들 은 모델 생성 시스템 ( 146 ) 에 의해 사용 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 여기 에서 특정 실시 예 들 은 로지스틱 회귀 알고리즘 ( logistical regression algorithm ) 을 사용 할 수 있 다 . 그러나 , 그 중 에서 도 , 선형 회귀 알고리즘 , 이 산 선택 알고리즘 , 또는 일반 화 된 선형 알고리즘 과 같 은 , 다른 알고리즘 도 가능 하 다 .