그래프 학습의 통합적 접근을 위해 GA2E 이외에도 몇 가지 방법들이 고려될 수 있습니다. 첫째로, 다양한 그래프 학습 작업을 효과적으로 통합하기 위해 다중 작업 학습(MTL)을 활용하는 방법이 있습니다. MTL은 여러 작업을 동시에 학습하여 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 그래프 학습에서는 그래프 구조의 특성을 고려하는 그래프 컨볼루션 신경망(GCN)과 같은 신경망 아키텍처를 활용하는 것도 중요합니다. 또한, 그래프 임베딩과 같은 기술을 활용하여 그래프 데이터를 저차원 벡터로 효과적으로 표현하는 방법도 고려될 수 있습니다.