블록 ( 204 ) 에서 , 모델 생성 시스템 ( 146 ) 은 제공 된 히스토리 컬 데이터 에 기초 하 여 다수 의 사용 자 들 에 대한 공지 된 출력 을 나타내 는 제어 데이터 ( 156 ) 를 수신 한다 . 이 제어 데이터 ( 156 ) 는 모델 생성 시스템 ( 146 ) 이 모델 을 생성 하 기 위해 사용 할 하나 이상 의 특징 들 또는 특성 들 을 나타낼 수 있 다 . 대안 으로 또는 부가 적 으로 , 제 어 데이터 ( 156 ) 는 수신 된 히스토리 컬 데이터 ( 152 ) 와 관련 된 특징 들 또는 특성 들 에 대한 값 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 제 어 데이터 ( 156 ) 는 , 모델 생성 시스템 ( 146 ) 에 의해 생성 될 모델 에 의해 예측 될 원 하 는 특징 으로서 , 난이도 레벨 , 이탈 율 또는 유지 율 을 결정 할 수 있 다 . 난 이 도 레벨 은 사용 자 의 참여 레벨 을 증가 시킬 게임 의 난이도 레벨 에 대응 할 수 있 다 . 이탈 율 또는 보유 율 은 비디오 게임 ( 112 ) 의 플레이 를 중단 하 는 히스토리 컬 데이터 ( 152 ) 와 연관 된 사용 자 들 의 백분율 에 대응 할 수 있 다 . 또한 , 제 어 데이터 ( 156 ) 는 히스토리 컬 데이터 와 관련 된 난이도 레벨 및 / 또는 유지 율 을 식별 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 제 어 데이터 ( 156 ) 는 히스토리 컬 데이터 ( 152 ) 에 포함 된 데이터 를 가진 특정 사용 자 들 에게 는 난이도 의 높 은 레벨 이 바람직 하 다는 것 을 나타낼 수 있 다 . 다른 예시 에서 , 제 어 데이터 ( 156 ) 는 히스토리 컬 데이터 ( 152 ) 에 포함 되 는 데이터 를 가진 특정 사용 자 들 에 대해 유지 율 이 60 % 임 을 나타낼 수 있 다 . 일부 실시 예 들 에서 , 제 어 데이터 ( 156 ) 는 모델 생성 시스템 ( 146 ) 에 의해 생성 될 모델 에 의해 예측 되 는 다수 의 특성 들 또는 특징 들 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 제 어 데이터 ( 156 ) 는 유지 율 및 유지 율 에 대한 이유 ( 블록 ( 202 ) 에서 히스토리 컬 데이터 ( 152 ) 의 부분 으로서 제공 된 데이터 를 가진 사용 자 들 에 대해 너무 낮 거나 또는 너무 어려운 비디오 게임 ( 112 ) 의 난이도 와 같 은 ) , 또는 데이터 가 히스토리 컬 데이터 ( 152 ) 로서 제공 된 사용 자 들 에 의해 소비 된 평균 화폐 양 및 유지 율 모두 를 식별 할 수 있 다 .