图计算有哪些核心概念和基本算法？
图计算是一种针对图数据进行分析和计算的技术，它的核心概念和基本算法包括以下几点：
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图(Graph)：图由节点（Vertex）和边（Edge）组成，节点表示实体，边表示节点之间的关系。图可以是有向图或无向图，可以是带权图或不带权图。
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图的存储：图可以采用邻接矩阵（Adjacency Matrix）或邻接表（Adjacency List）等方式进行存储，不同的存储方式适用于不同的图计算算法。
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图的遍历：图的遍历是图计算中的基本操作，常见的图遍历算法包括深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），用于从图中寻找特定的节点或路径。
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最短路径算法：最短路径算法用于寻找图中两个节点之间的最短路径，常见的算法包括Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。
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PageRank算法：PageRank算法是一种用于网页排名的算法，也可以用于衡量图中节点的重要性，常用于社交网络分析和推荐系统中。
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图神经网络（Graph Neural Network，GNN）：图神经网络是一种针对图数据的机器学习模型，能够处理节点分类、图分类、链接预测等任务，是近年来图计算领域的研究热点。
在实际应用中，图计算技术可以用于社交网络分析、推荐系统、交通网络优化、生物信息学等领域，帮助分析复杂的关系数据和图结构数据，发现隐藏在数据背后的规律和信息。