このように、ネットワークの構造を迅速かつ正確に学習する能力は幅広い認知機能をサポートする。複雑な関係を推論及び表現する我々の能力は、人間がネットワーク化されたシステムの抽象的な並びを構築する原動力にもなっている。ネットワークを使用して情報を通信、受信、保存を行っている。したがって、人間がどのようにしてネットワークを学習し表現するかを研究することは、我々が多くの基本的な認知機能をどのように実行するかについての理解をもたらすだけではなく、我々の周りの世界における人工ネットワークの構造と機能にも光を当てることになる。ここでは、人間の認知と行動に対するネットワーク構造の影響を測定および理解するために最近開発された実験技術とネットワークベースのモデル、理論および直感に及ぶグラフ学習の分野について簡単に紹介する。計算技術に基づいて構築されているこの分野の高度に学術的な性質を考慮して、簡単な動機付けのある例を用いてアクセス可能な概観を示すことを目的とする。人がどのようにして並びの中の項目間の遷移確率の変動を学習し検出するのか、そしてそのような遷移がどのように連結され全体の並びの大規模構造を符号化するネットワークを形成するのかを示す実験結果について議論する。次に、遷移確率の違いを直接制御することにより、人間の行動に対するネットワーク構造の影響を測定する最近の実験を提示し、これらのネットワーク効果を説明するために提案された計算モデルを説明する。最後に我々は既存のグラフ学習パラダイムの重要な一般化および現代世界における人工ネットワークの理解に対する直接的な意味合いを含む、グラフ学習の最近の進歩に由来するいくつかのオープンな研究の方向性を強調して締めくくる。