TwinCL 模型的核心思想是利用雙塔結構進行對比學習，並優化對齊性和均勻性，這些特性使其在其他圖學習任務中也具備潛在的應用價值。對於知識圖譜推理，TwinCL 可以通過將知識圖譜中的實體和關係視為用戶和項目，利用雙塔結構來學習實體的嵌入表示。具體而言，可以將知識圖譜中的實體對作為正樣本，並通過對比學習來強化相似實體之間的距離，從而提高推理的準確性。
在社交網絡分析中，TwinCL 可以用於社交網絡中的用戶和內容推薦。通過將用戶的社交互動視為圖結構，TwinCL 可以學習用戶的嵌入表示，並通過對比學習來強化用戶之間的相似性。這樣的擴展不僅能夠提高推薦系統的準確性，還能夠幫助識別社交網絡中的潛在社群結構。