igraphはRとPythonのbindingがあるのにチュートリアルがほとんどなさげなので、ネットワーク分析の本があると手っ取り早く知れて良い。

ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8)
鈴木 努
共立出版 / ￥ 3,465 ()
在庫あり。

クリーク探索

こんなネットワークからクリークを探してみる

g <-matrix(c(0,1,1,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,1,1,1,0,1,1,1,0,0,
             0,1,0,1,1,1,1,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,
             0,1,0,0,0),nrow=7,ncol=7,byrow=TRUE) 
a <- graph.adjacency(g)
maximal.cliques(a)
[[1]]
[1] 0 1 2

[[2]]
[1] 1 6

[[3]]
[1] 0 2 4

[[4]]
[1] 2 3 4 5

[[5]]
[1] 3 6

追記 100818

Pythonの場合

a = [[0,1,1,0,1,0,0],
[1,0,1,0,0,0,1],
[1,1,0,1,1,1,0],
[0,0,1,0,1,1,1],
[1,0,1,1,0,1,0],
[0,0,1,1,1,0,0],
[0,1,0,1,0,0,0]]

g = GraphBase.Adjacency(a,mode=ADJ_UNDIRECTED)
g.maximal_cliques() # [(0, 1, 2), (1, 6), (0, 2, 4), (2, 3, 4, 5), (3, 6)]
g.largest_cliques() # [(2, 3, 4, 5)]