FLGNN은 다른 응용 분야에 적용될 경우 다양한 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 추천 시스템에 FLGNN을 적용하면 사용자의 선호도를 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 개인화된 추천을 제공하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 자연어 처리에 FLGNN을 적용하면 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역 등 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. FLGNN은 그래프 구조를 고려하여 텍스트 데이터를 처리하므로 더 효율적인 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 자연어 처리 작업의 성능을 향상시키고 다양한 응용 분야에 적용할 수 있습니다.