まで、人間の認知に対する観察されたネットワーク効果の多くを説明した。含む、様々なタイプの行動的および神経的観察に及んでいる。まで、既存の認知理論の広い範囲に現れている。統合すると、これらの結果は人間の行動と認知に対するネットワークトポロジーの影響が、個々の遷移確率を学習する能力だけでなく、トポロジースケールを超えて遷移ネットワークの特徴を組み合わせる能力からも現れることを示している。遷移の時間的統合により中規模および大域的ネットワークの特徴が出現する。\(\hat{P}\)。時間積分を行わない場合(左)、内部表現は真の遷移ネットワークの最尤推定値である。すべての時間スケールに渡って積分する対象(右)の場合、内部表現は全体となり真の遷移ネットワークとの類似性が失われる。中間の時間的統合ではコミュニティ構造などの遷移ネットワーク高次機能が有機的に注目され(中)、クラスター間の遷移よりもクラスター内の遷移の方が高い予測確率が得られる。ネットワーク科学の交差点で新しい研究課題を喚起する。ここでは実世界の遷移ネットワークの構造と機能を理解するためのグラフ学習の意味を議論する前に、既存の利用可能なグラフ学習パラダイムの一般化から始めていくつかの重要な方向性を強調する。