我正在尝试寻找潜在的集群或节点组（在本例中为论坛消息）。
在当前数据中，每个节点（消息）已暂时与其他 n 个消息分组在一起，并为该组指定了名称。因此，我们知道消息 ID 1 与消息 ID 3 和 7 一起出现。
我目前正在使用该信息构建边缘列表（如果它们已分组在一起，则存在边缘），然后使用 walktrap 社区生成树状图。
在给定边缘列表的情况下，还有其他方法可以梳理出组或簇吗？ （我正在使用 R，但指向任何内容的指针都会有帮助）。
感谢您的宝贵时间！
我对 R 不太了解，但是...
这篇概述论文详细讨论了图聚类。您可能还对马尔可夫聚类 (MCL) 算法感兴趣。
对于 R 中的网络分析，我建议使用 igraph。您已经在使用它了吗？它允许使用不同的聚类方法构建树状图。然后使用community.to.membership()来切割树状图。 MCL 算法（尚）无法从 igraph 中获得，但可以很容易地从命令行运行。
一种常见的包罗万象的方法似乎是为数据构建一个邻接矩阵，然后使用矩阵乘法构建一种传递闭包，然后例如计算逆矩阵来识别“原因”，或计算 PCA/ICA 来识别组。