動的ネットワークにおける影響力予測の課題を一般化し、他のドメインに適用するためには、以下のアプローチが考えられます。まず、異なるドメインにおけるネットワークの特性を理解し、それに基づいてモデルを調整することが重要です。たとえば、ソーシャルメディア、企業の顧客ネットワーク、または医療分野の患者ネットワークなど、各ドメインの特性に応じた特徴量を選定し、動的な変化を捉えるための適切なグラフニューラルネットワーク（GNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）のアーキテクチャを設計する必要があります。
次に、データの収集と前処理の段階で、ドメイン特有の情報を考慮に入れることが求められます。たとえば、顧客ネットワークでは、購入履歴や顧客の行動パターンを考慮することで、影響力のある顧客をより正確に特定できるでしょう。また、異なるドメインでの影響力の定義を明確にし、影響力のあるノードを特定するためのラベリング手法を適応させることも重要です。
さらに、モデルの評価指標をドメインに応じて調整し、特定のビジネス目標に基づいた利益最大化の観点から評価することが必要です。これにより、影響力予測モデルが実際のビジネス環境での意思決定にどのように寄与するかを明確に示すことができます。最後に、異なるドメインでの実験結果を比較し、成功事例や失敗事例から学ぶことで、モデルの汎用性を高めることが可能です。