我有一個有向圖（實際上它是一個超圖，但它可以忽略這一刻）。排名集羣的質量
從這張圖我挑選各種子圖，我正在尋找一個函數，通過它們的「羣集質量」來排列各種這樣的子集。
「集羣質量」應該是高時的子集的成員之間存在很多鏈接
「集羣質量」應該是低的，當從所述子集中的許多成員或從該子集之外存在很多鏈接。
我的問題是：
什麼是 '集羣質量' 正確的說法？
在這種情況下確實存在哪些相關算法/函數？
JVM上存在哪些實現。斯卡拉首選，但從Java可以調用的東西很好？
背景：這個想法是提取從源代碼字（類&方法名稱或其片段），並找到那些可能通過查找那些由「好簇」，從而可能代表用來更好地描述該應用程序代碼中的一些知識概念。
關於與聚類分析相關的算法/函數，有幾個。圖中的聚類與圖分區密切相關，圖分區最近一直是活躍的研究領域，特別是隨着Facebook和Twitter等在線社交網絡的出現，其基礎結構自然由（社交）圖表表示。
這就是說，根據我的經驗，兩個聚類措施浮現在腦海。一種是模塊化，其基本上將子圖（羣集）與如果邊緣隨機分佈的情況下的子圖形相比較。
另一個是電導，它測量聚類候選者上隨機遊走將收斂到某種均勻分佈的速度。
另一個更鬆散的測量方法是查看聚類係數，該係數測量圖中三角形（3個週期）的數量與可能存在的可能三角形的數量。總而言之，有很多關於這個主題的算法（和學術論文），我上面提到的三個是更一般的用例。
關於JVM上的實現，我沒有意識到與這些算法一起使用的庫，但Scala的流行圖庫是Graph for Scala（將被合併到Scala Extended Core Library中未來）以及Twitter發佈的Cassovary。