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베이지안 네트워크 구조 학습 알고리즘을 이용한 컴퓨터 게임 사용자 패턴을 분석

Jae-seong Yoo 2015. 1. 22. 10:23

공간을 일정한 범위 안에 나누어서, 이를 범주화 한 다음에
이 범주 데이터에 베이지안 네트워크 구조 학습 알고리즘을 적용시켜보는 방법으로
컴퓨터 게임 사용자 패턴을 분석하는 모양이다.
가령 2차원에서, 키보드 화살표키 개수 만큼 게임의 움직임 방향을 지원한다면
변수의 cardinality는 4가 될 것이다.


이건 좀 더 일반적으로, 지도 데이터 같은 것에서도 응용이 가능할 것 같다.


그런데, 이 "일정한 범위"를 어느 정도로 잡을 것인지가 관건이 될 것 같다. 당장은 MLE를 써도 되겠지만, 앞으로 들어올 데이터도 이러할 거라는 것이 컴퓨터 게임에서는 보장되어있지는 않으니까.


생각해보니 "시간"도 나누어야 하는구나. 그럼 longitudinal 분석이 되는건가...