SSC框架有潛力擴展到處理噪聲標籤或不完整數據的情況，具體方法包括：
噪聲標籤的穩健性：通過引入對比學習的機制，SSC框架可以在一定程度上減少噪聲標籤對模型訓練的影響。對比損失的設計使得模型在學習過程中更注重樣本之間的相對關係，而非絕對標籤，這有助於提高模型的穩健性。
不完整數據的處理：在面對不完整數據時，SSC框架可以通過利用無標籤數據來補充缺失的信息。通過對未標記數據進行強增強和弱增強，模型可以學習到更全面的特徵表示，從而彌補標籤不足的問題。
動態調整伪標籤：在處理噪聲標籤時，可以設計一個動態調整的伪標籤生成策略，根據模型的信心程度來選擇是否使用某些標籤，這樣可以進一步提高模型的學習效果。
總之，SSC框架的靈活性和對比學習的特性使其在處理噪聲標籤和不完整數據方面具有良好的應用潛力。