在本文中，我们研究了带有陷阱的广义伪分形网络（GPFW）上随机游动的平均首次通过时间（MFPT）的缩放，其中初始状态从三角形转换为r多边形，并且每个存在的边都给出了在后续步骤中产生有限节点。然后，我们获得MFPT的解析表达式和精确比例，这表明MFPT在大的网络阶数限制中作为幂律函数增长。另外，我们确定表征随机游走的缩放效率的指数，指数小于1。对于网络的初始状态是具有有限节点的多边形，MFPT的缩放指数是相同的。该方法可以应用于其他分形网络。