為了設計更加靈活和強大的圖神經網絡（GNN）模型，以更好地捕捉異質性圖中的複雜模式，可以考慮以下幾個方向：
多樣化的過濾器設計：利用不同類型的過濾器（如固定過濾器、變量過濾器和過濾器銀行）來捕捉圖中的高頻和低頻信號。這樣的設計可以幫助模型更好地理解異質性圖中的結構特徵。例如，FB-GNN模型通過結合低通和高通過濾器來學習平滑和非平滑的組件，從而增強模型的表達能力。
高階鄰居的利用：在異質性圖中，僅僅依賴一階鄰居的信息可能會引入噪聲，導致低質量的節點表示。因此，設計模型時應考慮多跳鄰居的影響，通過MixHop等方法來混合來自多跳鄰居的信息，從而獲得更豐富的節點表示。
自注意力機制的應用：借鑒Transformer中的自注意力機制，設計圖變壓器（Graph Transformers）來捕捉全局信息。這種方法可以幫助模型在不依賴圖拓撲的情況下，學習節點之間的相互關係，從而更好地應對異質性問題。
結構和位置編碼的整合：在圖神經網絡中引入結構編碼和位置編碼，以便更好地捕捉圖的結構信息和節點之間的相對位置。這可以幫助模型在異質性圖中更準確地理解節點的功能和特徵。
增強學習和自監督學習的結合：通過自監督學習設計預訓練任務，利用未標記數據來學習有用的表示，從而提高模型的魯棒性和泛化能力。