為了進一步提高SGDA在處理更複雜的圖域差異和標記稀疏性問題上的性能，可以考慮以下幾個方向：
多層次的圖結構學習：引入多層次的圖結構學習方法，通過結合不同層次的圖信息來捕捉更豐富的結構特徵。例如，可以使用圖卷積網絡（GCN）和圖注意力網絡（GAT）的結合，來同時考慮局部和全局的圖結構信息。
增強學習策略：在SGDA中引入增強學習策略，通過動態調整伺服器的標記策略，根據當前模型的預測結果來選擇最具挑戰性的未標記樣本進行標記，從而提高標記的有效性。
自適應的伪標籤生成：改進伪標籤生成的策略，根據每個未標記節點的相對位置和其與類別中心的距離，動態調整伪標籤的置信度，從而提高模型對於邊界樣本的識別能力。
跨域對抗訓練：進一步強化對抗訓練的機制，通過引入多個對抗網絡來同時處理不同類型的域差異，從而提高模型的穩健性和泛化能力。
集成學習方法：結合多個不同的模型進行集成學習，利用不同模型的優勢來提高整體性能，特別是在標記稀疏的情況下，集成學習可以有效減少過擬合的風險。