要進一步提高HOPE-WavePE的可擴展性，以應對更大規模的圖數據，可以考慮以下幾個策略：
分佈式計算：利用分佈式計算框架（如Apache Spark或Dask）來處理大規模圖數據。這樣可以將計算負載分散到多個計算節點上，從而加快預訓練過程。
增量學習：實施增量學習策略，允許模型在接收到新數據時進行更新，而不是從頭開始訓練。這樣可以有效地利用已有的知識，並減少計算資源的需求。
模型壓縮：通過模型壓縮技術（如剪枝、量化和知識蒸餾）來減少模型的大小和計算複雜度，從而提高其在大規模圖數據上的運行效率。
高效的圖波浪變換算法：採用更高效的圖波浪變換算法，如Chebyshev多項式近似，來減少計算圖波浪基的時間複雜度，這樣可以在處理大規模圖時保持高效。
多通道設計：設計多通道的HOPE-WavePE架構，使其能夠同時處理多個圖的不同特徵，從而提高模型的靈活性和可擴展性。
這些策略的結合將有助於HOPE-WavePE在面對更大規模的圖數據時，保持高效的性能和可擴展性。