要進一步提高有符號網絡整體圖表表示的性能，可以考慮結合其他先進的圖表示學習方法，例如注意力機制和圖池化技術。注意力機制能夠根據不同的邊緣和節點特徵自動調整其重要性，這對於有符號網絡尤為重要，因為在這些網絡中，正負邊的影響力可能會有所不同。通過引入注意力機制，模型可以更好地捕捉到結構中的關鍵信息，從而提高整體圖表表示的質量。
此外，圖池化技術可以幫助在保持重要結構信息的同時減少計算複雜度。這些技術可以通過聚合相似的節點或子圖來簡化圖的結構，從而使得後續的學習過程更加高效。結合這些方法，能夠在有符號網絡的整體圖表表示中引入更多的上下文信息，進一步提升模型的性能。