在进行图计算之前，需要进行数据准备和预处理，具体步骤如下：
-
数据收集：首先需要收集相关的图数据，可以是社交网络数据、知识图谱数据、生物信息数据等，确保数据的完整性和准确性。
-
数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等，确保数据质量。
-
数据转换：将图数据转换为图计算框架所支持的格式，比如邻接表、邻接矩阵等，以便后续的图计算操作。
-
特征提取：针对图数据中的节点和边，提取相应的特征，可以是节点的度、PageRank值、社区结构等，也可以是边的权重、相似度等，用于后续的图计算任务。
-
数据划分：将图数据划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练和评估。
-
数据标准化：对图数据进行标准化处理，比如归一化操作，确保不同节点和边的特征具有相同的尺度。
-
数据存储：将经过处理的图数据存储到图数据库或者图计算引擎中，方便后续的图计算任务调用。
在实际操作中，可以使用图计算框架如Apache Giraph、GraphX、GraphLab等进行数据准备和预处理，也可以借助图数据库如Neo4j、ArangoDB等进行数据存储和管理。
关键字：图计算、数据准备、数据预处理、特征提取、图数据库
