IntraMixの生成ノードと近傍選択の方法以外に、考えられる手法としては、以下のようなものが挙げられます：
特徴エンジニアリング: グラフの特徴量を適切に設計し、ノードの表現を改善する方法。
グラフ畳み込みネットワーク（GCN）の改良: GCNのアーキテクチャや学習アルゴリズムを最適化して、ノード分類の性能を向上させる方法。
アンサンブル学習: 複数のモデルを組み合わせて予測を行うことで、モデルの汎化性能を向上させる方法。
グラフ畳み込みネットワークの深層化: より深いネットワークを使用して、より複雑なグラフ構造を捉える方法。
これらの手法は、IntraMixと組み合わせることで、より効果的なグラフデータの拡張とノード分類の性能向上を実現する可能性があります。