為了設計更多具有標記有機異常的連續時間動態圖（CTDG）數據集，首先需要確定多樣化的應用場景和領域，以便涵蓋不同類型的異常行為。例如，可以考慮金融交易、社交媒體互動、物聯網設備通信等領域。接著，應該與行業專家合作，識別這些領域中常見的異常模式，並收集相應的數據。這些數據應包括正常行為的基準，並標記出異常事件的具體特徵。
此外，應該建立一個標準化的數據生成流程，利用現有的異常生成方法（如本文中提出的異常生成技術），以便在合成數據中引入有機異常。這可以通過模擬真實世界的動態行為來實現，例如，使用隨機過程生成時間戳和邊屬性，並在此基礎上注入異常。最後，為了確保數據集的有效性，應進行廣泛的實驗和評估，並與現有的數據集進行比較，以驗證其在異常檢測方法評估中的有效性。