图神经网络节点分类任务中的节点输入特征：稀疏向量分析

这个节点输入特征是一个长度为200的向量，其中包含了大量的0和少量的1。这种稀疏向量通常出现在图神经网络节点分类任务中，反映了节点的属性信息。例如，在一个社交网络中，节点的特征可以表示用户是否关注了某个主题或是否拥有特定类型的账号。由于大多数用户可能只关注少数几个主题或拥有很少类型的账号，因此特征向量中大多数元素都是0，而只有少数几个元素是1。

这种稀疏性为节点分类带来了挑战和机遇。一方面，稀疏向量包含的信息量有限，可能导致模型难以学习到有效的特征表示；另一方面，稀疏性也为模型提供了独特的优势，例如更快的训练速度和更低的存储需求。

为了应对稀疏向量带来的挑战，我们可以采取一些特征工程方法，例如特征选择和特征转换。特征选择可以帮助我们识别出对分类任务最重要的特征，从而减少冗余信息；特征转换可以将原始特征向量映射到新的特征空间，例如将稀疏向量转化为稠密向量。

此外，我们还可以使用专门针对稀疏数据的深度学习模型，例如稀疏自动编码器和稀疏卷积神经网络。这些模型能够更好地利用稀疏向量中的信息，从而提高分类性能。

总之，图神经网络节点分类任务中的节点输入特征通常为稀疏向量，这既带来了挑战也提供了机遇。通过适当的特征工程和深度学习模型选择，我们可以有效地利用稀疏向量信息，从而提高节点分类的准确率。