使用node2vec获取节点向量用于GCN模型的输入，一般node2vec设置的向量维度等参数都设置为多少比较好？不同的设置对结果会有怎么样的影响？

在使用node2vec获取节点向量用于GCN模型的输入时，通常需要考虑以下参数：

1.向量维度：向量维度一般设置为64或128，这个值需要根据数据集大小和任务需求来确定。一般来说，维度越高，节点的表达能力也就越强，但同时也会增加计算复杂度。

2.walk长度和数量：walk长度是指在生成随机游走序列时，每次随机游走所经过的节点数量。walk数量是指在整个图中随机游走的次数。这两个参数的设置需要根据数据集大小和节点之间的关系密度来确定。walk长度设置过小会导致节点之间的关系信息不足，walk数量设置过小会导致节点之间的关系信息不充分。

3.窗口大小：窗口大小是指在生成随机游走序列时，选择当前节点的邻居节点时所考虑的范围。窗口大小一般设置为10左右，这个值需要根据数据集大小和节点之间的关系密度来确定。

不同的参数设置会对结果产生不同的影响。例如，向量维度过小会导致节点表达能力不足，而向量维度过大会增加计算复杂度。walk长度和数量过小会导致节点之间的关系信息不足，而过大会导致计算复杂度过高。窗口大小过小会导致节点之间的关系信息不充分，而过大会导致噪声信息的干扰。因此，在使用node2vec时需要根据数据集和任务需求来合理设置参数，以达到最好的效果。