個別化スコーピングの手法は、リンク予測などの他のグラフ学習タスクにも適用可能です。リンク予測タスクでは、ノード間の関係性を予測するために、ノードの構造的特徴や周囲のノード情報が重要です。個別化スコーピングを用いることで、各ノードに対して最適なスコープを選択し、関連するノードの情報を効果的に集約することができます。これにより、リンク予測の精度が向上し、異なるノードの特性に応じた柔軟なモデル設計が可能になります。また、他のタスク（例えば、コミュニティ検出やノード分類）においても、個別化スコーピングのアプローチを応用することで、タスク特有の情報を考慮したモデルの性能向上が期待されます。