根据我对集群的理解，可以在1个时刻从现有图中获取它们。但要考虑时间网络的情况，例如社交网络，图表不断发展，集群不断变化。
所以我正在寻找一种能够给出在不同时间戳下形成的两组聚类之间的相似性度量的方法。
我查看了一些研究论文，但没有找到与该想法相关的正确实施/算法。
这里提到的想法：https://math.stackexchange.com/questions/52184/measure-similarity-of-graphs是度序列和欧氏距离的想法，但仅适用于具有匹配节点数的两个图。
在时间演变网络中，具有常量节点的图形实际上是不可能的。
所以，我正在寻找算法/建议来改进现有的方法，这些方法易于计算（并且有一些可用的实现，希望如此），可以在两组聚类之间找到相似性度量。