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考虑网络结构的影响，研究者们提出了这样的一个机制：当接受一系列的刺激时，人类会在时间上对网络的转移结构进行积分。简单来讲，人类对刺激的反应不仅仅只与当前刺激有关，还与之前的一个、两个或更多刺激有关。该机制可以由下式表示，其中，t代表时间点，f(t)表示在不同时间点上的积分权重，C是归一化常数，P是网络的真实转移概率矩阵，P表示估计的转移概率矩阵。
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大多数图学习研究的问题，例如提到的反应测试研究，都可以看作是在转移网络上的随机游走。用随机过程的语言来讲，这是一个平稳的马尔科夫过程。尽管基于随机游走的图学习研究提供了一个自然研究视角，但是仍会受到3个假设的限制：（1）转移结构不随时间发生变化（平稳性）；（2）未来的刺激仅仅取决于当前刺激（马尔科夫性）；（3）刺激序列是预先决定的，不会受观察者的影响。通过研究这些限制问题，未来的研究将会拓展现存图学习的范式。
