즉 , MAPSOUL 은 순위 화 연산자 를 이용 해 네트워크 내 데이터 를 학습 하 고 순위 화 하 기 위한 시스템 및 방법 으로 사용 될 수 있 다 . 데이터 에 적용 될 때 , 순위 화 연산자 는 순위 관련 데이터 를 생성 한다 . 기계 학습 양태 는 ( 기계 학습 또는 연관 인덱싱 을 위해 사용 될 때 ) 네트워크 내 에서 연관 된 노드 들 간 계산 또는 동작 의 전파 를 기초 로 하 는 종래 의 접근 법 보다 빠르 게 학습 , 모방 , 및 가중치 생성 을 하 는 속성 을 가진다 . 순위 화 양태 는 네트워크 내 구조 및 상호 관계 의 확장 가능 하 고 , 고속 인 근사 자 ( approximator ) 이 며 , 가령 , 기계 학습 으로부터 얻 어 진 것 , 예 를 들 어 , 인공 신경망 , 딥 러닝 , 및 강화 학습 등 이 있 다 . 본 발명 은 정보 검색 , 즉 , 정보 자원 의 수집 으로부터 정보 요구 와 관련 된 자원 을 획득 하 는 활동 에 적용 될 수 있 다 . 웹 검색 엔진 , 가령 , Google , Bing , 및 Yahoo 가 정보 검색 의 가장 잘 알려진 적용 예 이 다 . 본 발명 은 또한 정보 필터링 시스템 , 가령 , 사용 자 에게 콘텐츠 를 추천 하 는 추천 시스템 또는 추천 엔진 에 도 적용 될 수 있 다 . 본 발명 은 또한 의료 , 금융 , 및 그 밖 의 다른 분야 에서 의 데이터 분석 을 위한 임의 의 기계 학습 또는 인공 지능 시스템 에서 도 사용 될 수 있 다 .