본 개시 의 일 실시 예 에 따라 , 프로세서 ( 201 ) 는 학습 된 게임 보조 정보 생성 모델 을 이용 하 여 사용 자 특징 예측 정보 를 획득 할 수 있 다 . 프로세서 ( 201 ) 는 사용 자 단위 로 분류 된 게임 로그 를 컨 볼루 셔 널 레이어 에 입력 하 기 위한 전처리 를 수행 할 수 있 다 . 전처리 는 모델 에 데이터 를 입력 시키 기 위한 데이터 처리 과정 을 포함 할 수 있 다 . 전처리 는 사용 자 단위 로 분류 된 게임 로그 를 학습 된 게임 보조 정보 생성 모델 에 입력 시키 기 위한 데이터 처리 과정 을 포함 할 수 있 다 . 프로세서 ( 201 ) 는 전처리 된 게임 로그 를 컨 볼루 셔 널 레이어 에 입력 하 여 피처 를 획득 할 수 있 다 . 컨 볼루 셔 널 레이어 는 합성곱 연산 을 통해 사용 자 단위 로 분류 된 게임 로그 의 피처 를 추출 하 는 레이어 를 포함 할 수 있 다 . 프로세서 ( 201 ) 는 획득 한 피처 를 풀 링 레이어 에 입력 하 여 사용 자 단위 로 분류 된 게임 로그 의 선별 된 특징 을 산출 할 수 있 다 . 풀 링 레이어 는 사용 자 단위 로 분류 된 게임 로그 선별 된 특징 을 산출 하 기 위한 레이어 를 포함 할 수 있 다 . 프로세서 ( 201 ) 는 풀 링 레이어 의 출력 을 완전 연결 레이어 에 입력 하 여 사용 자 단위 로 분류 된 게임 로그 에 대응 되 는 사용 자 특징 예측 정보 를 획득 할 수 있 다 . 프로세서 ( 201 ) 는 완전 연결 레이어 를 이용 하 여 각각 의 사용 자 특징 예측 정보 ( 예 를 들 어 , 튜토리얼 선호도 ) 에 대한 확률 값 을 획득 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 획득 한 게임 로그 에 대하 여 , 프로세서 ( 201 ) 는 해당 사용 자 의 튜토리얼 선호도 가 50 일 확률 10 %, 해당 사용 자 의 튜토리얼 선호도 가 70 일 확률 50 %, 해당 사용 자 의 튜토리얼 선호도 가 100 일 확률 20 % 를 획득 할 수 있 다 . 전술 한 사항 은 예시 일 뿐 본 개시 는 이 에 제한 되 지 않 는다 .