はじめに

ネットワーク分析においてクラスタリングは重要な手法ですが、従来の手法ではネットワークの構造的な特性を十分に活かしきれないことがありました。本記事では、ネットワークグラフの構造を活用した「k-hop Clustering」という手法に焦点を当て、その概念から実装、そして今後の展望までを解説します。

以下記事の内容

k-hop Clusteringは、ネットワーク上の任意のノードから指定した数（k）のエッジを辿って到達できるノードを一つのクラスタとして抽出する手法です。この手法により、ネットワーク構造を考慮した自然なクラスタリングが可能になり、遠距離の弱い関係性も検出できるようになります。

実装においては、NetworkXライブラリのego_graph関数を活用した効率的なクラスタ抽出や、k-1エッジ以内で完結するクラスタの除去、重複クラスタの削除など、実用的なアプローチについても詳しく解説しています。

ネットワーク分析に携わる方、クラスタリング手法に興味のある方、あるいはPythonでのグラフ処理実装を学びたい方にとって、有益な情報となればうれしいです。