在社交网络中，用户之间的关系可以被建模为一个图结构。每个用户对应一个节点，两个节点之间若有边连接，则表示这两个用户是朋友关系或有其他互动。当需要为某位用户推荐新的潜在好友时，我们可以使用广度优先遍历（BFS）来探索该用户的社交圈。
具体实现中，可以首先从目标用户出发进行BFS遍历，记录下所有与之直接或间接相连的节点。假设我们限制在一定范围内（如一级、二级、三级朋友圈），可以将这些节点作为一个候选好友列表。通过分析这些候选者的信息（例如共同兴趣、地理位置等），进一步缩小范围，最终推荐给用户。
地图服务经常涉及到最短路径或最近路径的计算问题，而广度优先遍历正是解决这类问题的有效方法之一。在这一场景中，图节点可以表示为城市、地点或者道路，边则代表了两个位置之间的连接关系。
例如，在一个有向加权图中，节点间的权重可能是距离或成本，我们可以从起始点出发进行BFS搜索，并记录访问过的路径和对应的总代价。当到达目标点时，就能找到一条到该点的最短（或者最优）路径了。这在实际应用中非常有用，例如导航软件中的路线规划功能。
在网络环境下，可以将节点视作用户或服务器等实体之间的连接关系来建模。利用BFS可以在不考虑边权重的情况下快速进行广度扩散计算，从而模拟信息、疾病或其他形式的“病毒”如何通过网络迅速传播开来。
假设每个节点都有一定的感染概率，并且在经过一定时间后会向其邻居节点传递状态（即被感染）。我们可以将初始感染源设置为起始点，在BFS过程中不断更新相邻节点的状态。当所有节点都被访问过或者达到了预设的传播次数时，就可以停止遍历并统计结果，以评估不同策略下的病毒扩散情况。
通过上述几个应用案例可以看到，广度优先遍历不仅在理论上有着广泛的应用价值，在实际开发中也能解决许多具体问题。它凭借其简单高效的特点，为算法设计提供了有力支持。