一、Python图分析库（适用于学术或高精度需求）

NetworkX

- 功能：提供图数据结构操作和算法实现，支持节点/边属性、社区检测（如Louvain、Girvan-Newman算法）及可视化功能。

- 适用场景：社交网络分析、合作网络研究等复杂图结构场景。

Community

- 功能：基于NetworkX的扩展库，集成多种社群检测算法（如Louvain、Girvan-Newman），并优化了大规模网络的处理效率。

- 适用场景：需要高效处理大规模社交网络社群划分的场景。

communities

- 功能：支持Louvain、Girvan-Newman、层次聚类、光谱聚类等多种算法，提供社群结构可视化功能，适用于学术研究或工业应用。

二、商业或特定场景工具

SocialPilot

- 功能：提供社交网络分析、社群检测及影响力分析，支持多维度数据整合，适用于市场调研和用户行为分析。

Gephi

- 虽然不是Python工具，但Gephi是开源的社交网络可视化平台，支持导入NetworkX等格式数据，适合快速探索性分析。

三、其他相关工具

微信群管理工具：

如“YY群检测工具”提供加群/退群监控、权限管理等功能，但属于特定平台（YY群）的辅助工具，非通用社群检测软件。

微信跨群检测工具：用于检测重复成员或跨群行为，适用于需要管理多群成员的场景。

四、注意事项

数据隐私：处理社交数据需遵守相关法规，确保用户数据安全。

算法选择：Louvain适合动态网络，Girvan-Newman适用于中心性分析，层次聚类适合树状结构等，需根据数据特性选择算法。

以上工具可根据具体需求组合使用，学术研究推荐优先选择NetworkX或communities，商业场景可考虑SocialPilot等集成平台。