본 개시 의 일 실시 예 에 따라 , 게임 서버 ( 200 ) 는 학습 된 게임 보조 정보 생성 모델 ( 570 ) 을 이용 하 여 사용 자 각각 에 대응 되 는 게임 보조 정보 를 생성 할 수 있 다 . 게임 서버 ( 200 ) 는 학습 된 게임 보조 정보 생성 모델 ( 570 ) 에 사용 자 단위 로 분류 된 게임 로그 를 입력 시킬 수 있 다 . 게임 서버 ( 200 ) 는 학습 된 게임 보조 정보 생성 모델 ( 570 ) 을 이용 하 여 사용 자 특징 예측 정보 ( 580 ) 를 획득 할 수 있 다 . 사용자 특징 예측 정보 는 학습 된 게임 보조 정보 생성 모델 을 이용 하 여 획득 된 정보 를 포함 할 수 있 다 . 사용자 특징 예측 정보 ( 580 ) 는 학습 된 게임 보조 정보 생성 모델 ( 570 ) 을 이용 하 여 획득 한 예측 된 사용자 의 튜토리얼 선호도 ( 583 ) , 예측 된 사용자 의 게임 숙련도 ( 581 ) , 예측 된 사용자 의 게임 플레이 패턴 을 포함 할 수 있 다 . 게임 서버 ( 200 ) 는 사용 자 특징 예측 정보 에 기초 하 여 사용자 에 대응 되 는 게임 보조 정보 를 생성 할 수 있 다 . 도 6 에 도시 된 바 와 같이 사용 자 A 의 예측 된 게임 숙련도 ( 581 ) 는 100 ( 예 를 들 어 , 게임 숙련도 의 최고점 은 100 ) , 사용자 A 의 예측 된 튜토리얼 선호도 ( 583 ) 90 일 ( 예 를 들 어 , 튜토리얼 의 최고점 은 10000 ) 수 있 다 . 전술 한 사항 은 예시 일 뿐 본 개시 는 이 에 제한 되 지 않 는다 .