除了Fiedler切割和Pareto分割，還有幾種新穎的方法可以自適應圖形結構：
基於社區檢測的分割方法：這些方法利用社區檢測算法（如Louvain方法或Girvan-Newman算法）來識別圖形中的社區結構，然後根據社區的特徵進行自適應分割。這樣可以更好地捕捉到圖形的內部結構。
基於圖形嵌入的分割技術：通過將圖形嵌入到低維空間中，可以使用聚類算法（如K-means或DBSCAN）來進行自適應分割。這種方法可以有效地處理高維數據並捕捉到圖形的結構特徵。
動態圖形分割：在處理動態圖形時，可以使用基於時間的分割方法，根據圖形隨時間的變化自適應地調整分割策略。這對於社交網絡或交通網絡等動態系統特別有效。
基於機器學習的自適應分割：利用機器學習技術，特別是深度學習，可以訓練模型來自動識別和分割圖形中的重要結構。這種方法可以根據圖形的特徵自適應地調整分割策略。
多尺度分割方法：這些方法通過在不同的尺度上進行分割，來捕捉圖形的多層次結構。這可以通過引入多層次的圖形表示來實現，從而在不同的解析度下進行分析和分割。