グラフ学習のコンテキストでは、被験者が積極的に情報を求めることができるようにすることで多くの魅力的な質問が発生する。これらの疑問は上記の方向性と組み合わせて、認知科学者とネットワーク科学者からの創造的な洞察と強行の貢献を必要とするエキサイティングなグラフ学習の拡張の一部であることを強調する。グラフ学習パラダイムの一般化。遷移ネットワークは時間と共に変遷し変化することがしばしばある。このような非定常遷移確率は動的遷移ネットワークを使用して記述することができる。