探索圖示在整個身體範圍內的分佈可以通過收集使用者在不同情境下的互動數據來實現。這些數據可以包括使用者在創建貼身選單時的圖示位置、使用頻率以及使用者的反饋。通過分析這些數據，可以識別出使用者對於不同類別圖示的偏好位置，從而優化圖示的佈局。
利用強化學習框架來預測全身動作，可以進一步提升這一過程的準確性。強化學習算法可以通過模擬不同的動作和互動情境，學習如何最佳化圖示的分佈。這種方法不僅能夠考慮到使用者的個體差異，還能夠根據實時的動作數據調整圖示的位置，從而提供更為個性化的使用體驗。
通過這種方式，設計者可以獲得更全面的洞見，了解使用者在虛擬環境中的行為模式，並根據這些模式進行持續的設計改進，最終提升貼身選單的可用性和舒適性。