AI 图计算是一种利用人工智能技术来处理和分析图形数据的方法。图形数据通常由节点（表示实体）和边（表示关系或连接）组成，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域。

以下是一些常见的 AI 图计算技术和方法：

1、图神经网络 (Graph Neural Networks, GNNs)：
GNNs 是一种专门设计用于处理图结构数据的深度学习模型。它们通过在图中传播和聚合节点特征来学习节点的表示。
应用：节点分类、链接预测、图分类等。

2、图嵌入 (Graph Embedding)：
将图中的节点映射到低维向量空间中，以便于后续的机器学习任务。
方法：DeepWalk、Node2Vec、LINE 等。

3、图聚类 (Graph Clustering)：
识别图中的社区或集群，通常是基于节点之间的相似性或连接模式。
方法：谱聚类、Louvain 算法等。

4、图匹配 (Graph Matching)：
在两个图之间找到最佳的对应关系，通常用于模式识别和图像处理。
方法：最大独立集算法、匈牙利算法等。

5、图生成 (Graph Generation)：
学习生成新的图结构，通常用于模拟复杂系统或生成合成数据。
方法：GraphGAN、GraphRNN 等。

这些技术可以帮助解决各种实际问题，如推荐系统的个性化推荐、生物网络中的基因功能预测等。如果你有具体的场景或问题，可以进一步探讨如何应用这些技术。