在線圖過濾框架不僅可以應用於信號推理，還可以擴展到其他類型的圖學習任務，包括：
節點分類：在線圖過濾框架可以用於節點分類任務，通過對新到達節點的特徵進行即時學習和更新，從而實現對節點類別的準確預測。這在社交網絡分析和推薦系統中尤為重要。
圖嵌入：在線圖過濾框架可以用於生成圖嵌入，通過學習節點的表示來捕捉圖的結構信息。這些嵌入可以用於下游任務，如鏈接預測和社區檢測。
異構圖學習：在異構圖中，不同類型的節點和邊之間的關係可以通過在線圖過濾框架進行建模，從而實現對複雜網絡的學習和推理。
動態圖分析：在線圖過濾框架特別適合於動態圖的分析，能夠隨著新節點和邊的到來，實時更新模型，從而捕捉圖的演變過程。
異常檢測：在線圖過濾框架可以用於異常檢測，通過監控圖中節點和邊的變化，及時識別出異常行為或模式，這在網絡安全和金融欺詐檢測中具有重要應用價值。
總之，在線圖過濾框架的靈活性和適應性使其能夠廣泛應用於各種圖學習任務，從而提升模型的實用性和效果。