또한 , 여기 에 설명 된 특정 실시 예 들 에서 , 사용 자 들 은 유사 한 선호도 를 갖 는 다른 사용 자 들 과 그룹 화 ( grouped ) 될 수 있 다 . 사용자 들 은 비디오 게임 에서 제시 하 는 도전 들 또는 장애물 들 에 관한 사용자 행동 에 기반 하 여 그룹 화 될 수 있 다 . 각각 의 사용 자 들 의 그룹 들 은 하나 이상 의 비디오 게임 들 에 대한 난이도 선호 도 또는 설정 들 과 관련 될 수 있 다 . 이 정보 를 사용 하 여 , 비디오 게임 의 하나 이상 의 측면 들 은 동적 으로 조정 되 어 난이도 레벨 들 의 정적 세트 보다 사용 자 참여 가능 성 이 더 높 은 , 또는 사용 자 를 참여 시킬 가능 성 이 가장 높 은 특정 난이도 레벨 을 비디오 게임 의 사용 자 에게 제시 할 수 있 다 . 여기 에 상기 및 추가 로 언급 된 바 와 같이 , 여기 에 설명 된 추가 의 또는 대안 적 인 실시 예 들 은 하나 이상 의 파라미터 함수 들 또는 예측 모델 들 을 사용 함 으로써 비디오 게임 의 난이도 를 조정 하 기 위한 하나 이상 의 시드 들 ( seeds ) 또는 게임 플레이 파라미터 값 들 을 결정 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 여기 에 개시 된 특정 실시 예 들 은 히스토리 컬 사용 자 데이터 에 적합 하 도록 회귀 모델 을 사용 할 수 있 다 . 회귀 모델 의 초기 버전 을 획득 한 후 , 동적 난이도 분석 및 / 또는 조정 을 용이 하 게 하 기 위해 추가 플레이어 들 에 적용 될 수 있 다 .