グラフサブサンプリングの理論的な分析を深化させるためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、確率論的手法（Probabilistic Methods）を用いて、サブサンプリングの結果が元のグラフの特性にどのように影響を与えるかを定量的に評価することが重要です。次に、異なるサンプリング手法の比較（Comparative Analysis of Sampling Methods）を行い、それぞれの手法が特定のネットワーク構造に対してどのように機能するかを明らかにすることが求められます。また、シミュレーション研究（Simulation Studies）を通じて、理論的な結果を実データに適用し、実際のネットワークにおけるサブサンプリングの効果を検証することも有効です。さらに、機械学習アルゴリズム（Machine Learning Algorithms）を活用して、サブサンプリングの最適化や新しいサンプリング手法の開発を行うことも考えられます。これらのアプローチを組み合わせることで、グラフサブサンプリングの理論的な理解を深め、実践的な応用における有用性を高めることができるでしょう。