要進一步提高CURATE在大規模數據集上的效用，可以考慮以下幾個策略：
增強隱私預算的適應性：在CURATE框架中，隱私預算的分配是根據每個階段的需求進行調整的。可以進一步引入動態調整機制，根據數據集的特性和算法的運行狀態，實時調整隱私預算的分配。例如，對於特徵之間的依賴性較強的數據集，可以在初始階段分配更多的隱私預算，以提高CI測試的準確性。
優化CI測試的選擇：在進行條件獨立性測試時，可以根據特徵之間的相關性和重要性，選擇性地進行測試。這樣可以減少不必要的測試次數，從而降低隱私洩漏的風險，同時提高整體效用。
結合其他隱私保護技術：可以考慮將CURATE與其他隱私保護技術結合使用，例如差分隱私的擴展技術或加密技術，以進一步增強數據的隱私保護，並提高模型的效用。
多樣化的數據集處理：針對不同類型的數據集，設計專門的處理流程和算法調整，以適應數據的特性。例如，對於高維數據集，可以考慮使用降維技術來減少計算負擔，同時保持數據的關鍵信息。
增強模型的可解釋性：在進行因果圖發現時，增強模型的可解釋性可以幫助用戶更好地理解模型的預測結果，從而提高用戶的信任度和模型的實用性。