게임을 하는 사람은 사실 마음대로 돌아다닐 수 있기 때문에

공간을 일정한 범위 안에 나누어서, 이를 범주화 한 다음에
이 범주 데이터에 베이지안 네트워크 구조 학습 알고리즘을 적용시켜보는 방법으로
컴퓨터 게임 사용자 패턴을 분석하는 것에 대해 생각해본 적이 있었다.

이 때 "시간"에 대해 고려해볼 수도 있다고 얘기하기도 했었다.

그런데 생각해보니,
게임을 하는 사람은 사실 마음대로 돌아다닐 수 있기 때문에,
그의 행동 경로를 시각화한 결과가, 베이지안 네트워크가 되지 않을 수도 있다. 한 걸음을 떼었다가 다시 돌아오기만 해도 이미 그건 베이지안 네트워크가 아니다.
그래서 데이터를 가공할 때는, 공간 자체에 방향성이 있다고 여기고, 이 방향을 따라가도록 가공해주어야 하겠다.

경사가 제멋대로 변하는 한 언덕으로부터, 사용자가 스키를 타고 내려오는 모습에 비유하면 좋겠다는 생각이 들었다. 이건 좀 멋있다