在缺失觀測值的情況下，靈活地整合相關觀測值可以通過使用高斯過程模型來實現。高斯過程的條件分佈特性使得我們能夠在給定部分觀測值的情況下，推斷缺失的觀測值。具體而言，我們可以構建一個多輸出高斯過程，將相關觀測值放置在同一流路徑上，這樣可以利用時間序列中觀測值之間的相關性來增強每個時間點的估計。此外，通過在模型中引入主題標籤或其他外部特徵，我們可以進一步提高模型的靈活性和準確性，從而更好地處理缺失數據的情況。