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节点嵌入向量是图神经网络中对节点信息进行表示的一种方式。它是将节点的各种属性、特征以及其在图结构中的位置关系等信息，通过某种数学变换映射到一个低维向量空间中的向量。

在图神经网络中，节点通常具有多种属性，如在社交网络中用户节点可能有年龄、性别、兴趣爱好等属性，这些属性信息需要被整合并转化为一种适合计算和处理的形式。节点嵌入向量就承担了这个角色，它能够将这些复杂的节点信息编码为一个向量，使得图神经网络能够在这个向量空间中进行信息传递、聚合等操作。例如，在图神经网络的推理过程中，节点嵌入向量会沿着边在图中传播，通过与相邻节点的嵌入向量进行聚合等计算，不断更新自身，从而逐步捕捉节点在图结构中的局部和全局信息，最终实现对图结构和节点特征的有效建模和分析