Die Koordinierung von Software-Entwicklern, vor allem im Bereich Open-Source, gestaltet sich aufgrund steigender Teilnehmer in der Entwicklung immer schwieriger. Um dieser Herausforderung entgegenzutreten, werden diese Entwicklernetzwerke oft mit Hilfe der Graphentheorie dargestellt und analysiert. Ein wichtiges Maß zur Analyse ist der Leitwert mit dem die Ähnlichkeit verschiedener Graphen untersucht werden kann. Vielversprechende Untersuchungen und Vorhersagen können mit Machine-Learning Algorithmen an den daraus entstehenden Graphen durchgeführt werden. Allerdings treten dadurch Probleme unter anderem hinsichtlich fehlender Trainingsdaten auf. In dieser Arbeit wird ein Generator vorgestellt, der mit Hilfe des Leitwertes neue Graphen erstellt, um zusätzliche Trainingsdaten zu generieren. Durch die Generierung anhand des Leitwertes ist eine Ähnlichkeit der synthetischen Graphen zum Ursprungsgraphen gegeben, um Trainingsdatensätze sinnvoll zu erweitern. Dabei wird der Leitwert in Kategorien unterteilt, welche die Eigenschaften der Erstellung von Graphen maßgeblich beeinflussen.