為了進一步提高所學習的平衡有符號圖的質量，可以考慮以下幾個方向：
引入更多先驗知識：在學習過程中，可以利用領域專家的知識或歷史數據來設置初始的邊權重和節點極性。例如，在社交網絡分析中，某些節點之間的關係可能已知，這些信息可以用來初始化圖的結構，從而提高學習的效率和準確性。
優化目標函數：除了傳統的稀疏性約束外，可以考慮引入其他優化目標，例如最小化邊權重的變異性或最大化圖的連通性。這樣的目標可以促使學習到的圖更具結構性和穩定性。
多層次學習：可以考慮在不同的層次上進行學習，例如先學習全局結構，再細化到局部結構。這樣的分層學習策略可以幫助捕捉到更複雜的關係。
使用增強學習：通過增強學習的方法，根據學習過程中的反饋不斷調整邊權重和節點極性，這樣可以在動態環境中持續優化圖的結構。
結合其他圖學習技術：可以將平衡有符號圖的學習與其他圖學習技術結合，例如圖卷積網絡（GCN）或圖注意力網絡（GAT），以利用這些技術在特徵學習和圖結構建模方面的優勢。