まとめると、これらの結果はグラフ学習が我々の周辺世界の遷移ネットワークを研究するためのユニークで建設的なレンズを提供することを示している。実際の遷移ネットワークは階層構造を示す。構築された言語ネットワーク。ベートーベンのソナタ第23番の音譜間の遷移を表す音楽ネットワーク。ウィキペディアのページ間のハイパーリンクによって定義される知識ネットワーク。存在によって特徴付けられる。持つノードのクラスタの存在により定義される。結論と展望グラフ学習はこのような疑問に答えるための定量モデルと実験ツールを提供する。説明したような実験結果は、世界を統治する統計的規則性を人がどのように学習し表現するかをモジュールで理解することは人間の認知の研究における最大の未解決問題の一つであることを示している。明確に依存することを証明する決定的な証拠が示されている。人間のの認知に対するネットワーク構造の影響を調べることができる。この分野の実験的および数値的な基礎は確立されているが、グラフ学習は多くの学際的機械を豊富に提供する研究の新分野のままである。