version: "1.0.0" name: graph_analysis_community description: 社区检测算法选择、社区解释和子图联动分析流程。 metadata: version: 1.0.0 domain: graph_analysis risk_level: low igraph: any_tools: [community_detection, run_large_graph_algorithm] requires_graph_state: loaded activates_on_intents: [graph_analysis]

社区分析

适用场景

用于聚类、群组、模块、社区、可疑群体或分割类问题。

操作步骤

1. 确认图状态。
2. 执行社区检测。
3. 解释社区的数量和规模。
4. 针对后续问题，在相关社区内检查关键节点或代表性成员。

高入度节点的社区归属

当用户询问“高入度/被引用最多节点属于哪些社区”时，必须按以下顺序执行：

1. 对原始图版本运行一次精确 in_degree，top_k 使用用户要求的数量（未指定时为 20）。

大图使用 run_large_graph_algorithm，不得用按总度排序的 degree_analysis.top_degree_nodes 冒充入度排名。

1. 从精确入度结果的 summary.top 中提取节点 ID。
2. 仍在同一个原始图版本上只运行一次 community_detection，把上述节点 ID 作为

focus_nodes 传入。千万级节点图默认使用 algorithm=label_propagation、 max_iterations=5；必须向用户说明这是可扩展的加权标签传播近似。

1. 使用返回的 focus_node_communities 汇总每个高入度节点的入度、社区 ID、社区规模

和代表节点。

此类问题禁止调用 subgraph_extraction/ego_graph，禁止逐节点重复社区计算，也禁止设置 create_version=true。如果精确入度失败，应报告错误并停止，不能回退到总度排名。

验证

说明算法假设，以及有向边或权重边对结果的影响。