Tugraph Analytics图计算快速上手之紧密中心度算法
紧密中心度（Closeness Centrality）计量了一个节点到其他所有节点的紧密性，即该节点到其他节点的距离的倒数；节点对应的值越高表示紧密性越好，能够在图中传播信息的能力越强，可用以衡量信息流入或流出该节点的能力，多用与社交网络中关键节点发掘等场景。
TuGraph Analytics图计算快速上手之K-core算法
K-Core算法是一种用来在图中找出符合指定核心度的紧密关联的子图结构，在K-Core的结果子图中，每个顶点至少具有k的度数，且所有顶点都至少与该子图中的 k 个其他节点相连。K-Core通常用来对一个图进行子图划分，通过去除不重要的顶点，将符合逾期的子图暴露出来进行进一步分析。K-Core图算法常用来识别和提取图中的紧密连通群组，因具有较低的时间复杂度（线性）及较好的直观可解释性，广泛应用于金融风控、社交网络和生物学等研究领域。
AIGC（Artificial Intelligence and Graph Computing）职业发展路径和前景如何？
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AIGC（Artificial Intelligence and Graph Computing）是人工智能和图计算的结合，它是一种用于处理大规模复杂数据的计算模型，可以用于分析和优化网络结构、社交网络、生物分子结构等领域。AIGC 技术结合了图计算和人工智能技术，可以有效地处理大规模的复杂数据，并提供实时、智能的决策支持。
# 一、AIGC 基本概念
AIGC 是一种基于图计算和人工智能技术的计算模型，它主要用于处理大规模的复杂数据，并提供实时、智能的决策支持。AIGC 技术的核心在于图计算，它利用图计算来处理大规模的复杂数据，并提供实时、智能的决策支持。AIGC 技术