ウォークの長さや回数を自動的に決定する方法として、グラフの特性や構造を考慮した動的なパラメータ調整アルゴリズムを導入することが有効です。例えば、グラフの密度やクラスタリング係数などの指標をモニタリングし、これらの特性に基づいてウォークの長さや回数を適応的に調整することが考えられます。また、機械学習モデルを活用して最適なパラメータ値を学習する方法も検討できます。これにより、データに合わせて最適なウォーク設定を自動的に決定することが可能となります。