그래프 구조와 노드 라벨 간 의존성이 높은 경우, 제안된 방법 외에도 다른 접근 방법을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 그래프 구조를 고려한 특정한 그래프 신경망 아키텍처를 사용하여 노드 간의 의존성을 더 잘 캡처할 수 있습니다. 또한 그래프 이론과 최적화 기술을 결합하여 더 정교한 최적 라벨 전송 알고리즘을 개발할 수도 있습니다. 또한, 그래프 분할 및 클러스터링 기술을 활용하여 노드 간의 의존성을 고려한 새로운 학습 방법을 고안할 수도 있습니다.