推論するタスクを課せられる。シーケンスの統計的規則性をネットワーク科学の言語に翻訳することによって、様々な遷移構造を特徴づける記述ツールと視覚化手法の強力なセットを継承する。統計的学習実験をもう一度考えてみよう。つの異なるクラスタに分割されることが明らかになる。以下ではまさにこの問題に焦点を当てるグラフ学習の最近の進歩について述べる。ノードの次数やその隣接数、エッジの重みはある刺激から別の刺激への遷移確率を決定する。統計的学習の結果に基づいた最近の研究では人々がこれらの局所的ネットワーク特性に敏感であることを実証している。用いて同様の結果が達成されたことを留意したい。上のランダムウォークによって定義される。(混乱を避けるためネットワーク内のノードへの刺激の割り当ては被験者間でランダム化されている)。ことを期待すべきである。与えられることに我々は注目した。