為了設計更有效的隨機連接模型以提高在線濾波器的性能，可以考慮以下幾個方面：
多樣化的隨機模型：使用多種隨機連接模型的組合，例如基於不同中心性度量（如度數中心性、介數中心性和特徵向量中心性）的模型，這樣可以捕捉到不同的連接模式，從而提高對新節點的預測準確性。
自適應權重調整：在隨機連接模型中，根據歷史數據和當前環境動態調整連接概率和權重。例如，可以使用增強學習方法來學習最佳的連接策略，根據每次預測的結果來調整模型參數。
考慮時間因素：隨機連接模型應該考慮時間序列的特性，特別是在動態變化的環境中。可以引入時間衰減因子，使得較早的連接信息對當前預測的影響逐漸減弱，從而更好地反映當前的網絡狀態。
集成學習方法：結合多個隨機連接模型的預測結果，通過集成學習的方法來提高整體性能。這樣可以減少單一模型的偏差，並提高預測的穩定性和準確性。
強化學習的應用：利用強化學習來優化隨機連接模型的策略，通過不斷的試錯過程來學習最佳的連接方式，從而提高在線濾波器的性能。