邻接权（adjacency weight）是指在图论中，边的两个顶点之间的关联程度或距离的量化表示。在图中，每个节点代表一个实体，而边则表示两个实体之间的关系。邻接权可以用来衡量这些关系的强度或者相似性，对于推荐系统、社交网络分析等领域有着重要的应用。

1. 邻接权的定义

邻接权可以通过多种方式来定义，根据具体的应用需求和数据特点而定。一种常见的定义方式是使用一个实数值来表示两个节点之间的距离或相似性。例如，在社交网络中，可以使用共同好友数量作为邻接权；在电影推荐系统中，可以使用用户对电影的评分行为来度量电影之间的相似度。

2. 邻接权的计算

邻接权的计算方法也各有不同，取决于具体的数据结构和问题场景。在无向图中，可以使用欧氏距离、曼哈顿距离等几何距离度量方法来计算邻接权。在有向图中，可以使用相关性系数、余弦相似度等统计方法来计算邻接权。

3. 邻接权的应用

邻接权在很多领域都有广泛的应用。在社交网络分析中，可以利用节点间的邻接权来发现社区结构、寻找关键节点等；在推荐系统中，可以利用用户对物品的邻接权来进行个性化推荐；在生物信息学中，可以利用基因之间的邻接权来推断基因功能等。

总之，邻接权作为图论中的一个重要概念，在数据分析和机器学习领域有着广泛的应用。通过量化节点间的关联程度或距离，我们可以更好地理解和挖掘图中的信息，从而为决策和预测提供有力支持。