是的，FFGT的注意力機制可以與其他圖神經網絡（GNN）模型相結合，以獲得更強大的表達能力。具體來說，可以考慮以下幾種結合方式：
與消息傳遞神經網絡（MPNN）結合：FFGT可以作為MPNN的增強版本，利用其全範圍注意力來捕捉全局信息，同時利用MPNN來捕捉局部結構信息。這樣的結合可以有效地克服MPNN在處理長距離依賴時的不足。
集成多種GNN架構：FFGT可以與其他GNN架構（如GCN、GAT等）進行集成，通過將FFGT的注意力機制嵌入到這些模型中，來提升其對於圖結構的理解能力，從而增強模型的表達能力。
使用混合模型：可以設計一個混合模型，將FFGT的注意力機制與其他先進的圖學習技術（如圖卷積、圖嵌入等）結合，這樣可以在不同的層面上捕捉到更豐富的特徵，進一步提升模型的性能。
自適應注意力機制：結合自適應注意力機制，根據不同的圖結構自動調整注意力權重，這樣可以使模型在不同的圖數據上表現得更加靈活和強大。