CF-KANの性能を向上させるためには、いくつかのアーキテクチャ設計や学習手法の改善が考えられます。まず、KANの層の深さや幅を調整することが重要です。具体的には、層の数（L）や各層のノード数を最適化することで、モデルの表現力を高めることができます。また、グリッド数（G）を調整することで、非線形関数の学習能力を向上させることも可能です。さらに、異なる活性化関数（σ(·)）を試すことで、モデルの収束速度や精度を改善できるかもしれません。
次に、学習手法の改善としては、正則化手法の強化が挙げられます。特に、L1正則化やエントロピー正則化を用いることで、過学習を防ぎつつ重要な特徴を強調することができます。また、データの不均衡を考慮したバッチ学習や、オンライン学習の手法を導入することで、CF-KANが新しいデータに対しても柔軟に適応できるようにすることが重要です。これにより、動的な環境においても高い推薦精度を維持できるでしょう。