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 . 본 개시 의 일 실시 예 에 따라 , 프로세서 ( 201 ) 는 블록체인 네트워크 ( 130 ) 의 블록 에 저장 된 트랜잭션 을 획득 할 수 있 다 . 프로세서 ( 201 ) 는 획득 된 트랜잭션 을 학습 입력 데이터 로 이용하 여 , 게임 보조 정보 생성 모델 을 학습 시킬 수 있 다 . 학습 데이터 세트 는 획득 된 트랜잭션 을 학습 입력 데이터 로 이용 하 고 , 그리고 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 ) 를 라벨 로 이용 하 는 학습 데이터 세트 를 포함 할 수 있 다 . 본 개시 에 따라 , 프로세서 ( 201 ) 가 게임 로그 를 블록체인 네트워크 ( 130 ) 로부터 획득 함 으로써 , 게임 서버 에 소비 되 는 게임 로그 유지 비용 이 절약 되 어 , 저렴 한 비용 으로 게임 보조 정보 생성 모델 을 학습 시킬 수 있 다 . 또한 프로세서 ( 201 ) 가 게임 로그 를 블록체인 네트워크 ( 130 ) 로부터 획득 함 으로써 , 획득 한 게임 로그 에 대한 무결 성 이 보장 되 므로 , 신뢰 도 높 은 데이터 에 기반 하 여 게임 보조 정보 생성 모델 을 학습 시킬 수 있 다 . 전술 한 사항 은 예시 일 뿐 본 개시 는 이 에 제한 되 지 않 는다 .