ग्राफ़ सेट, अनुक्रम, जाली और पेड़ों की तुलना में तंत्र के अधिक सामान्य वर्ग को परिभाषित करता है। इंटरनेट पर और सामाजिक नेटवर्क, डेटा नेटवर्क, जैविक वेब, जैव सूचना विज्ञान, रासायनिक सूचना विज्ञान, कंप्यूटर दृष्टि, और मल्टीमीडिया और सामग्री पुनर्प्राप्ति में ग्राफ़ अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है। खनन ग्राफ और नेटवर्क के अनुप्रयोग इस प्रकार हैं -
ग्राफ पैटर्न खनन - यह एक या ग्राफ़ के सेट में लगातार सबग्राफ का खनन है। खनन ग्राफ पैटर्न के लिए विभिन्न दृष्टिकोण हैं जिन्हें अप्रियोरी-आधारित और पैटर्न विकास-आधारित दृष्टिकोणों में वर्गीकृत किया जा सकता है।
यह बंद ग्राफ़ के सेट को माइन कर सकता है जहाँ एक ग्राफ़ g बंद हो जाता है यदि कोई उपयुक्त सुपरग्राफ g 'जारी नहीं रहता है जो g के समान समर्थन गणना उत्पन्न करता है। इसके अलावा, कई प्रकार के ग्राफ़ पैटर्न हैं, जैसे अनुमानित लगातार ग्राफ़, सुसंगत ग्राफ़ और घने ग्राफ़। खनन दक्षता बढ़ाने के लिए उपयोगकर्ता-परिभाषित बाधाओं को ग्राफ पैटर्न खनन चरण में गहराई से संचालित किया जा सकता है।
नेटवर्क की सांख्यिकीय मॉडलिंग - एक नेटवर्क में नोड्स का एक सेट शामिल होता है, प्रत्येक गुण के एक सेट से संबंधित ऑब्जेक्ट के बराबर होता है, और किनारों का एक सेट (या लिंक) उन नोड्स को जोड़ता है, ऑब्जेक्ट्स के बीच संबंधों का वर्णन करता है।
एक नेटवर्क सजातीय होता है यदि कुछ नोड्स और लिंक समान प्रकार के होते हैं, जिसमें एक मित्र नेटवर्क, एक सह-लेखक नेटवर्क या एक इंटरनेट पेज नेटवर्क शामिल है। एक नेटवर्क विषम होता है यदि नोड्स और कनेक्शन विभिन्न प्रकार के होते हैं, जिसमें प्रकाशन नेटवर्क (लेखक, सम्मेलन, पेपर और टेक्स्ट को जोड़ना), और स्वास्थ्य देखभाल नेटवर्क (डॉक्टर, नर्स, रोगियों, बीमारियों और उपचारों को जोड़ना) शामिल हैं।
सूचना नेटवर्क विश्लेषण द्वारा डेटा की सफाई, एकीकरण और सत्यापन - सूचना अतिरेक डेटा के कई तत्वों के बीच मौजूद हो सकता है जो एक विशाल नेटवर्क में परस्पर जुड़े हुए हैं। ऐसे नेटवर्क में सूचना अतिरेक का विश्लेषण किया जा सकता है ताकि नेटवर्क विश्लेषण द्वारा गुणवत्ता डेटा सफाई, डेटा एकीकरण, डेटा सत्यापन और भरोसेमंद खोज को लागू किया जा सके।
ग्राफ़ और सजातीय नेटवर्क का क्लस्टरिंग और वर्गीकरण - नेटवर्क तंत्र को उजागर करने, छिपे हुए समुदायों, हबों को खोजने के लिए विशाल नेटवर्क पर क्लस्टर विश्लेषण विधियों का उत्पादन किया गया है, और आउटलेयर नेटवर्क टोपोलॉजिकल तंत्र और उनके संबंधित गुणों पर निर्भर करता है। नेटवर्क क्लस्टरिंग के कई प्रकार के तरीके तैयार किए गए हैं और उन्हें विभाजन, श्रेणीबद्ध, या घनत्व-आधारित एल्गोरिदम के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है।
विषम नेटवर्क का क्लस्टरिंग, रैंकिंग और वर्गीकरण - एक विषम नेटवर्क में इंटरकनेक्टेड नोड्स और कई प्रकार के कनेक्शन शामिल होते हैं। इस तरह के इंटरकनेक्टेड तंत्र में समृद्ध डेटा शामिल है, जिसका उपयोग नोड्स और लिंक को पारस्परिक रूप से बेहतर बनाने और अवलोकन को एक प्रकार से दूसरे प्रकार में प्रचारित करने के लिए किया जा सकता है।
इस तरह के विषम वेब के क्लस्टरिंग और रैंकिंग को इस संदर्भ में बारीकी से लागू किया जा सकता है कि क्लस्टर में उच्च रैंक वाले नोड क्लस्टर की एकजुटता की गणना में अपने निचले-रैंक वाले मैच से अधिक योगदान दे सकते हैं।