본 개시 의 일 실시 예 에 따라 , 프로세서 ( 201 ) 는 사용 자 단위 로 분류 된 게임 로그 또는 사용 자 각각 에 대응 되 는 사용 자 특징 을 포함 하 는 사용 자 특징 정보 ( 예 를 들 어 , 제 1 사용자 특징 정보 , 제 2 사용자 특징 정보 ) 중 적어도 하나 에 기초 하 여 게임 보조 정보 생성 모델 을 학습 시킬 수 있 다 . 프로세서 ( 201 ) 는 전처리 된 학습 데이터 세트 를 게임 보조 정보 생성 모델 에 입력 시킨 후 , 학습 데이터 세트 에 포함 된 라벨 및 획득 한 게임 보조 정보 생성 모델 의 출력 ( 예 를 들 어 , 사용 자 특징 예측 정보 ) 에 기초 하 여 , 게임 보조 정보 생성 모델 을 업데이트 시킬 수 있 다 . 프로세서 ( 201 ) 는 학습 데이터 세트 에 포함 된 라벨 과 획득 한 게임 보조 정보 생성 모델 의 출력 을 비교 하 여 , 학습 데이터 세트 에 포함 된 라벨 과 획득 한 게임 보조 정보 생성 모델 의 출력 의 차이 를 줄이 는 방향 으로 게임 보조 정보 생성 모델 을 업데이트 할 수 있 다 . 프로세서 ( 201 ) 는 학습 데이터 세트 에 포함 된 라벨 과 획득 한 게임 보조 정보 생성 모델 의 출력 의 차이 를 줄이 기 위해 역전 파 방식 을 통해 게임 보조 정보 생성 모델 에 포함 된 가중치 를 업데이트 할 수 있 다 . 따라서 프로세서 ( 201 ) 는 상기 와 학습 과정 을 통해 학습 된 게임 보조 정보 생성 모델 을 이용 하 여 입력 된 게임 로그 에 대응 하 는 라벨 을 높 은 정확도 로 획득 할 수 있 다 . 이 를 통해 , 프로세서 ( 201 ) 는 높 은 정확도 를 가진 게임 보조 정보 생성 모델 을 획득 할 수 있 다 . 전술 한 사항 은 예시 일 뿐 본 개시 는 이 에 제한 되 지 않 는다 .