【Python】 k-hop Clusteringの詳説：ネットワークグラフにおけるクラスタリング手法の実装と解説

k-hop Clustering手法の要点

🎯 概要

k-hop Clusteringは、ネットワークグラフのクラスタリング手法で、指定した距離（k）内のノードをまとめてクラスタ化します。

🔑 主な特徴

基本概念

• 1-hop: 直接つながるノードをグループ化
  例）A → B, C, D
• 2-hop: 2段階までのつながりを含む

処理ステップ

1. クラスタ抽出
2. 不要クラスタの除去
3. 重複の排除

💻 実装のエッセンス

コアとなる処理

subgraph = nx.ego_graph(G, query, radius = radius_value)

NetworkXライブラリを使用した効率的な実装

データ管理の工夫

• 段階的なクラスタ抽出
• 重複の自動検出・除去
• 一時ファイルの効率的管理

📊 メリットと課題

メリット

• 自然なクラスタリング
• 遠距離の関係性も検出
• 簡単な制御

課題

• 類似クラスタの判定精度
• 処理効率の改善が必要

🔜 今後の展望

• 類似度指標の導入
• 並列処理での高速化
• クラスタ品質の評価方法確立

詳しくは以下の記事