방법 ( 100 ) 의 프로세스 ( 120 ) 에서 , SRO 는 그래프 모델 ( 112 ) 의 1 차 경로 행렬 ( 122 ) 로부터 생성 된다 . 상기 1 차 경로 행렬 ( 122 ) 은 상이 한 표현 을 취할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 이하 에서 언급 될 바 와 같이 , 정점 들 간 연결 이 그래프 내 정점 들 간 에지 가 가중 되 는지 , 방향 성 인지 등 에 따라 , 양수 , 실수 , 복소수 , 이항 볼 록수 ( bi - convex number ) 로 표현 될 수 있 다 . 여기 서 , 정점 들 을 연결 하 는 가중 된 에지 의 비 - 제한 적 예시 가 1 차 경로 행렬 의 예시 를 제공 하 는 데 사용 된다 . 1 차 경로 행렬 은 그래프 내 정점 들 간 연결 을 나타낸다 . 예 를 들 어 , 도 2 는 단어 ( 즉 , 개념 ) 의 네트워크 및 가중 된 에지 로서 표현 된 네트워크 / 그래프 의 노드 / 정점 들 간 연결 의 강도 의 예시 를 보여준다 . 도 2 에 도시 된 네트워크 는 다양 한 노드 들 간 관계 를 나타내 는 전통 적 인 인공 지능 ( AI ) 텍스트 에서 발견 되 는 일반 적 인 네트워크 이 다 . 일반 적 으로 임의 의 네트워크 가 각각 의 행 ( 열 ) 이 각자 노드 / 정점 을 나타내 는 행렬 로 표현 될 수 있 다 . 에지 가 가중 되 지 않 을 때 , 해당 분야 의 통상 의 기술자 에 의해 이해 되 고 본 명세서 에 참조 로서 포함 되 는 미국 특허 번호 9 , 158 , 847 에 기재 된 바 와 같이 , 비 - 가중 된 인접 행렬 의 일부 변형 이 사용 될 수 있 다 . 정점 들 간 가중 된 에지 를 갖 는 도 2 에 도시 된 네트워크 의 경우 , 네트워크 가 표 1 에 나타난 1 차 경로 행렬 ( T ) 라고 불리 는 행렬 로 표현 될 수 있 으며 , 여기 서 개념 벡터 가 다음 과 같이 주어진다 :