FFGT在其他圖形相關的應用場景中也展現出良好的潛力，具體表現在以下幾個方面：
圖生成：FFGT的注意力機制能夠有效捕捉圖結構中的全局和局部信息，這使得其在圖生成任務中能夠生成更具結構性的圖。通過學習圖的潛在表示，FFGT可以生成符合特定結構特徵的圖，這在化學分子生成和社交網絡生成等應用中具有重要意義。
圖嵌入：在圖嵌入任務中，FFGT可以利用其全範圍和焦點注意力的組合來生成高質量的節點嵌入。這些嵌入能夠更好地捕捉節點之間的關係，從而在下游任務（如節點分類、鏈接預測等）中表現出色。
社交網絡分析：FFGT能夠有效地捕捉社交網絡中的社群結構和用戶之間的關係，這使得其在社交網絡分析任務中能夠提供更準確的預測和分析結果。
生物信息學：在生物信息學領域，FFGT可以用於蛋白質結構預測和基因網絡分析等任務，通過捕捉生物分子之間的複雜關係，提供更深入的生物學見解。
總之，FFGT的靈活性和強大的表達能力使其在多種圖形相關的應用場景中都能展現出良好的性能，未來的研究可以進一步探索其在這些領域的應用潛力。