知识图谱中的图聚类是将节点（实体）和边（关系）根据其结构或语义相似性分组为子集或集群的过程。知识图谱将数据表示为互连实体的网络，其中节点可能代表诸如人物、产品或位置等概念，而边则定义它们之间的关系。聚类有助于识别此网络中的社区或模式，从而更易于分析和解释复杂关系。例如，在学术出版物的知识图谱中，聚类可以按研究主题对论文进行分组，或者按协作网络对作者进行分组，从而揭示出并非立即显而易见的隐藏连接。
为了实现聚类，开发人员通常使用分析图结构的算法。常见的方法包括基于模块化的方法，该方法最大化集群内连接的密度，或者频谱聚类，该方法使用邻接矩阵的特征值来划分节点。例如，Louvain 算法迭代地将节点合并到集群中以优化模块化，而标签传播算法则根据相邻节点的多数标签分配集群。边缘权重（例如实体之间的相似性得分）也会影响聚类。在社交网络知识图谱中，聚类可能会对频繁互动的用户进行分组，使用诸如消息频率或共同兴趣等指标。这些方法在计算效率与捕获有意义的分组的需求之间取得平衡，尤其是在大规模图中。
图聚类的实际应用包括推荐系统、欺诈检测和数据组织。例如，在电子商务中，根据共同购买或共享属性在知识图谱中对产品进行聚类可以提高推荐准确性。挑战包括处理稀疏或嘈杂的数据、数百万节点的图的可扩展性，以及确保集群保持可解释性。开发人员还必须决定集群是否应该重叠（例如，一篇论文属于多个研究领域）或是不相交。诸如 Neo4j 的 Graph Data Science Library 或 Python 的 NetworkX 等工具提供了内置的聚类算法，但对于特定领域的约束可能需要自定义实现。有效的聚类最终取决于理解图的结构并将算法与用例的目标对齐。