我对R中的igraph和一般的聚类/分区算法相当新。
我对群集有一般性问题。我的想法是根据属性从（定向）图形构建一个连续的集群。我试图实现的是与https://www.sixhat.net/finding-communities-in-networks-with-r-and-igraph.html非常相似的东西。但是，我不确定我是否正确理解了这些功能（例如cluster_walktrap()）。 （我知道有一些聚类方法适用于有向图，有些则不适用。）
例如：我使用http://kateto.net/networks-r-igraph中的网络net。假设我想最终得到基于属性audience.size 的连续聚类（与基于betweeness的聚类相反），我将如何使用igraph的聚类函数？
cluster_walktrap（net，weights = E（net）$ audience.size，steps = 4）？ 在这种情况下如何解释重量？
MWE，数据来自：http://www.kateto.net/wordpress/wp-content/uploads/2016/01/netscix2016.zip
library(igraph)
nodes <- read.csv("Dataset1-Media-Example-NODES.csv", header=T, as.is=T)
links <- read.csv("Dataset1-Media-Example-EDGES.csv", header=T, as.is=T)
net <- graph_from_data_frame(d=links, vertices=nodes, directed=T)
net <- simplify(net, remove.multiple = F, remove.loops = T)
cluster_walktrap(net, weights = E(net)$audience.size, steps = 4)
非常感谢！