本文提出的異常分類法和生成方法可以廣泛應用於其他動態圖領域，如社交網絡和交通網絡。首先，在社交網絡中，可以利用異常分類法來識別不尋常的用戶行為，例如，突發的高頻互動或異常的內容分享模式。通過分析用戶之間的互動結構、時間模式和內容上下文，可以有效地檢測出潛在的垃圾郵件帳戶或虛假信息擴散。
在交通網絡中，異常分類法可以用來檢測交通流量的異常變化，例如，某一時間段內的交通擁堵或事故。通過結合時間、結構和上下文特徵，交通管理系統可以及時識別並響應這些異常情況，從而提高交通安全和效率。
此外，生成方法可以用於合成具有標記異常的數據集，以便在這些領域中進行模型訓練和評估。通過模擬真實世界的動態行為，這些合成數據集可以幫助研究人員測試和驗證異常檢測算法的有效性，並促進不同領域之間的知識轉移和技術應用。