この手法は複数のモダリティから情報を抽出し統合することで包括的なカスケード表現を学習します。従来の方法では不十分だった新しいコンテキストや理解されていない文脈内での予測精度向上を目指しています。具体的には、サブカスケードグラフ情報処理や社会グラフ情報処理といった多角的アプローチを通じて未知領域へも柔軟かつ効果的に対応します。これにより、既存手法では見逃されてきた相補的情報も活用しながら新規コンテキスト下で優れた予測能力を発揮します。