是的，本文的節點生成方法可以與圖神經網絡（GNN）的架構優化相結合，以進一步提高性能。具體而言，節點生成方法可以作為GNN的前處理步驟，通過生成高質量的節點來增強GNN的輸入特徵，從而改善模型的學習效果。
此外，節點生成過程中所考慮的特徵和拓撲信息可以用來指導GNN的架構設計。例如，可以根據生成的節點特徵來調整GNN的層數、每層的隱藏單元數量以及激活函數等超參數，以適應生成的節點特性。這樣的結合不僅能提高GNN的表現，還能使其在稀疏標籤的情況下更具魯棒性。
總之，通過將節點生成方法與GNN架構優化相結合，可以實現更高效的圖學習，並在多種下游任務中獲得更好的性能。